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Un antiguo miembro de OpenAI lanza River AI y consigue una financiación inicial de 1.100 millones de dólares, mientras la empresa destina recursos al desarrollo de la inteligencia artificial
Recientemente, el sector de la inteligencia artificial ha experimentado otra importante inyección de financiación. River AI, una startup fundada hace apenas dos meses por Igor Babuschkin —antiguo investigador de OpenAI y empleado de DeepMind, que también fue cofundador de xAI— ha recaudado oficialmente 1.100 millones de dólares en financiación inicial y de la Serie A. Esta ronda de financiación ha sido liderada conjuntamente por General Catalyst y AMP PBC, con el apoyo de inversores líderes como NVIDIA, AMD Ventures, Y Combinator y Temasek.
River AI saltó a la fama en junio de este año, impulsada por la visión de transformar de raíz los principios fundamentales de la inteligencia artificial. En lugar de centrarse en desarrollar la IA como una herramienta diseñada para sustituir el trabajo humano, el equipo pretende reconstruir todos los aspectos de la tecnología, desde las metodologías de entrenamiento y los modelos subyacentes hasta las interfaces de los productos y los componentes de hardware. Su objetivo es convertir a los agentes de IA en «ángeles de la guarda» personalizados, adaptados específicamente a las necesidades individuales de cada usuario.
Para superar las limitaciones de los grandes modelos tradicionales, en los que los usuarios carecen de derechos de propiedad y solo pueden interactuar con ellos de forma pasiva, River AI ya ha lanzado un servicio de API para modelos de código abierto. Los desarrolladores pueden utilizar técnicas de aprendizaje por refuerzo y de adaptación de rango bajo (LoRA) para personalizar estos modelos abiertos y convertirlos en soluciones propias, lo que permite implementarlos como cualquier otro punto final de servicio estándar.
En el sector empresarial, River AI aborda problemas específicos ofreciendo su servicio «neocloud». Esta plataforma permite a las empresas asumir el control total de sus modelos de IA, y afirma que las organizaciones pueden completar complejas tareas de aprendizaje por refuerzo en un plazo de entre 15 y 20 minutos, incluso sin un equipo de infraestructura dedicado. Además, según se informa, el coste de utilizar este servicio es entre dos y cuatro veces inferior al de las alternativas de código cerrado.
A medida que los agentes de IA locales personales ganan popularidad y los principales fabricantes de hardware aumentan su inversión en capacidades de IA, la demanda de soluciones de IA autocontroladas está creciendo rápidamente. Con esta importante ronda de financiación, River AI pretende establecer una nueva vía para el desarrollo de tecnologías de IA personalizadas en el futuro.
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