Flapping Airplanes, laboratório de IA com um ano de existência, levanta US$ 1 bilhão com uma avaliação de US$ 6 bilhões

A startup Flapping Airplanes, criada há um ano, impressionou o Vale do Silício com uma impressionante equipe fundadora e a missão de encontrar maneiras de treinar grandes modelos com menos dados. Na quarta-feira, a empresa anunciou que levantou uma rodada Série A de US$ 1 bilhão, co-liderada pela Index e Lux, supostamente com uma avaliação de US$ 6 bilhões.

A rodada ocorre apenas nove meses depois que a empresa lançou uma rodada inicial de US$ 180 milhões da GV, Sequoia e Index. Essa rodada inicial avaliou a empresa em US$ 1,5 bilhão, então sua avaliação apenas quadruplicou.

Outros participantes da nova rodada incluíram os patrocinadores anteriores Sequoia, GV e Kleiner Perkins. Valor, Atreides, Kleiner Perkins, A* e Nvidia também são investidores na empresa.

Flapping Airplanes foi fundada por Aidan Smith e pelos irmãos Asher e Ben Spector. Smith é um ex-fundador e bolsista Thiel que trabalhou na empresa de implantes cerebrais Neuralink durante a faculdade. Asher Spector era doutor em estatística em Stanford, enquanto Ben Spector era estudante de doutorado em ciência da computação em Stanford e fundou a Prod enquanto estava no MIT.

A Prod é uma aceleradora de startups administrada por estudantes, de uma sociedade quase secreta, com cinco anos de existência, que “se tornou uma das incubadoras de talentos mais poderosas do Vale do Silício”, escreveu David Cahn, sócio da Sequoia e investidor da Flapping Planes, em um post no início deste ano explicando por que investiu. Juntos, os fundadores “estão construindo o ‘laboratório AGI do jovem’”, como descreveu Cahn.

Os fundadores descrevem seu trabalho como “a estrutura de megakernel mais completa do mundo. Ele pode realizar execuções completas de treinamento, servir inferência, jogar videogame e até mesmo fazer todos os três simultaneamente em um único kernel”. (Um kernel é um programa executado em uma GPU, e um megakernel agrupa muitas tarefas em um programa.)

Os fundadores afirmam que a estrutura “pode sobrepor a inferência vinculada à memória com o treinamento vinculado à computação”, o que significa que ela pode executar uma tarefa que passa a maior parte do tempo esperando que os dados sejam obtidos ao lado de outra que passa a maior parte do tempo fazendo matemática, de modo que o chip raramente fica ocioso. A premissa é que a IA mal arranhou a superfície do que as GPUs podem fazer e eles acreditam que ela pode criar sistemas inteligentes “sem consumir metade da Internet”.

O objetivo são sistemas que custem menos para treinar e operar. “Um modelo que é um milhão de vezes mais eficiente em termos de dados é provavelmente um milhão de vezes mais fácil de colocar na economia”, disse Asher Spector ao TechCrunch logo após o lançamento da startup.

Eles agora têm mais US$ 1 bilhão para contratar e tentam transformar esse objetivo em realidade.