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Prime Intellect lève 130 M$ lors d’un tour de financement de Série A #PrimeIntellect secure 130 M$ lors d’un tour de financement de Série A mené par Radical Ventures, avec la participation de NVIDIA Ventures, Intel Capital et Dell Technologies Capital. Ce tour porte les fonds totaux levés par Prime Intellect à 150,5 M$. Prime Intellect est une plateforme d’infrastructure décentralisée #AI construisant une pile open de superintelligence avec des outils pour #AIagent le développement, le calcul, l’apprentissage par renforcement et le déploiement. 👉 x.com/PrimeIntellect/status/2074899489190785419
Prime Intellect lève 130 M$ lors d’un tour de financement de Série A

#PrimeIntellect secure 130 M$ lors d’un tour de financement de Série A mené par Radical Ventures, avec la participation de NVIDIA Ventures, Intel Capital et Dell Technologies Capital. Ce tour porte les fonds totaux levés par Prime Intellect à 150,5 M$.

Prime Intellect est une plateforme d’infrastructure décentralisée #AI construisant une pile open de superintelligence avec des outils pour #AIagent le développement, le calcul, l’apprentissage par renforcement et le déploiement.

👉 x.com/PrimeIntellect/status/2074899489190785419
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Quand NVIDIA et Intel Capital parient en même temps sur un projet de « formation d’IA décentralisée », le signal mérite qu’on s’arrête deux secondes. Prime Intellect vient d’achever une levée de fonds de 13 millions de dollars en série A. Parmi les investisseurs figurent NVIDIA et Intel Capital : deux géants qui, en matière de puissance de calcul et d’influence, n’ont justement pas de quoi manquer d’atouts. Pourtant, ils choisissent de miser sur une équipe qui veut redistribuer le pouvoir de la formation. Ce qu’elle fait est très direct : rendre interopérable l’entraînement distribué à travers plusieurs clusters, afin que les chercheurs, les fournisseurs de puissance de calcul et les financeurs puissent collaborer pour entraîner des modèles open source de pointe, tout en partageant la propriété et les revenus liés à ces modèles. Autrement dit, au lieu que quelques grandes entreprises monopolisent des modèles fermés, on permet à ceux qui apportent des GPU, à ceux qui écrivent le code et à ceux qui financent de co-détenir une IA ouverte. Ce qui m’intéresse davantage, ce sont les motivations des géants. Le pari de NVIDIA sur l’entraînement décentralisé, c’est, dans une certaine mesure, un soutien à la voie de « l’infrastructure de calcul en réseau » : à l’avenir, les GPU disponibles à travers le monde pourraient réellement être organisés pour exécuter des tâches d’entraînement à plusieurs milliards (voire mille milliards) de paramètres. Dans la narration de la filière DeAI, on passe discrètement de « faire sa monnaie en profitant d’un concept » à « faire tourner tout le processus d’entraînement ». #DeAI #去中心化AI #PrimeIntellect
Quand NVIDIA et Intel Capital parient en même temps sur un projet de « formation d’IA décentralisée », le signal mérite qu’on s’arrête deux secondes.

Prime Intellect vient d’achever une levée de fonds de 13 millions de dollars en série A. Parmi les investisseurs figurent NVIDIA et Intel Capital : deux géants qui, en matière de puissance de calcul et d’influence, n’ont justement pas de quoi manquer d’atouts. Pourtant, ils choisissent de miser sur une équipe qui veut redistribuer le pouvoir de la formation.

Ce qu’elle fait est très direct : rendre interopérable l’entraînement distribué à travers plusieurs clusters, afin que les chercheurs, les fournisseurs de puissance de calcul et les financeurs puissent collaborer pour entraîner des modèles open source de pointe, tout en partageant la propriété et les revenus liés à ces modèles. Autrement dit, au lieu que quelques grandes entreprises monopolisent des modèles fermés, on permet à ceux qui apportent des GPU, à ceux qui écrivent le code et à ceux qui financent de co-détenir une IA ouverte.

Ce qui m’intéresse davantage, ce sont les motivations des géants. Le pari de NVIDIA sur l’entraînement décentralisé, c’est, dans une certaine mesure, un soutien à la voie de « l’infrastructure de calcul en réseau » : à l’avenir, les GPU disponibles à travers le monde pourraient réellement être organisés pour exécuter des tâches d’entraînement à plusieurs milliards (voire mille milliards) de paramètres.

Dans la narration de la filière DeAI, on passe discrètement de « faire sa monnaie en profitant d’un concept » à « faire tourner tout le processus d’entraînement ».

#DeAI #去中心化AI #PrimeIntellect
Prime Intellect Parier sur l’IA décentralisée : cette voie ultra exigeante consiste à répartir la puissance de calcul, le capital et le code sur des nœuds à l’échelle mondiale pour exécuter des entraînements en collaboration, afin que les grands modèles ne soient plus l’apanage de quelques géants. Tour A : 13 millions de dollars. La composition des investisseurs en dit long : NVIDIA et Intel Capital sont tous deux entrés dans la danse. Les deux champions du secteur des puces parient en même temps sur une équipe d’entraînement décentralisée — c’est, en soi, une déclaration. Le point clé : si l’entraînement distribué inter-clusters peut vraiment fonctionner pour des modèles ouverts, et que les participants se partagent la propriété et les revenus selon leur contribution, alors la logique de répartition de la valeur de l’IA devra être réécrite. Pour l’instant, les difficultés restent les coûts de communication et les mécanismes d’incitation. La question est de savoir s’ils peuvent encaisser, au niveau ingénierie, des charges comparables à celles d’un réseau principal : c’est cela qui fera la différence entre un simple récit et une infrastructure. Sur la piste de l’IA décentralisée, ça vaut la peine d’être suivi de près. #DeAI #去中心化算力 #PrimeIntellect
Prime Intellect Parier sur l’IA décentralisée : cette voie ultra exigeante consiste à répartir la puissance de calcul, le capital et le code sur des nœuds à l’échelle mondiale pour exécuter des entraînements en collaboration, afin que les grands modèles ne soient plus l’apanage de quelques géants.

Tour A : 13 millions de dollars. La composition des investisseurs en dit long : NVIDIA et Intel Capital sont tous deux entrés dans la danse. Les deux champions du secteur des puces parient en même temps sur une équipe d’entraînement décentralisée — c’est, en soi, une déclaration.

Le point clé : si l’entraînement distribué inter-clusters peut vraiment fonctionner pour des modèles ouverts, et que les participants se partagent la propriété et les revenus selon leur contribution, alors la logique de répartition de la valeur de l’IA devra être réécrite. Pour l’instant, les difficultés restent les coûts de communication et les mécanismes d’incitation. La question est de savoir s’ils peuvent encaisser, au niveau ingénierie, des charges comparables à celles d’un réseau principal : c’est cela qui fera la différence entre un simple récit et une infrastructure.

Sur la piste de l’IA décentralisée, ça vaut la peine d’être suivi de près.

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