İngilis AI tədqiqatçısı David Silver, Google-un DeepMind laboratoriyasında tanınmış bir fiqur olaraq, ən təsirli AI sistemlərini inkişaf etdirməyə kömək edib və indi öz iddialı startapını idarə edir. O, Londonda yerləşən yeni təşəbbüsü, Ineffable Intelligence üçün $1 milyardlıq başlanğıc maliyyəsi toplamaqla məşğuldur. Əgər bu maliyyələşmə baş verərsə, Avropada indiyə qədər görülən ən böyük başlanğıc maliyyəsi olacaq. Sequoia Capital bu raunda rəhbərlik edir və Nvidia, Google və Microsoft kimi nəhənglər iştirak etmək üçün müzakirələr aparır, sənaye mənbələrinə görə.
Bu təklif olunan investisiya, Ineffable Intelligence-in məhsul buraxmadan əvvəlki dəyərini təxminən $4 milyard səviyyəsinə yüksəldər. David Silver-in adı, AI sahəsindəki əhəmiyyətli nailiyyətlərlə sinonimdir. 10 ildən artıq bir müddətdə Google DeepMind-da AlphaGo və AlphaStar kimi layihələrdə iştirak edib, hansı ki, müvafiq olaraq qədim Go oyununda dünya çempionunu və StarCraft II-də peşəkar oyunçuları məğlub etmişdi.
2025-ci ilin sonunda David Silver, Gemini geniş dil modellərinin inkişafına da töhfə verdiyi DeepMind-dan ayrıldı və Ineffable Intelligence-ı qurdu. Milyard dollarlıq başlanğıc maliyyələri nadir hallarda Avropada görülür, lakin Sequoia və tərəfdaşları bu niyyətlərini həyata keçirərsə, bu, David Silver-in vizionuna etibar və kapitalistlərin tədqiqat-yönümlü AI təşəbbüslərinə getdikcə daha çox dəstək verməyə hazır olduğunu göstərə bilər.
Bu potensial maliyyə raundunun miqyası, Avropanın qlobal AI yarışında rolunu yenidən təyin edir. Tarixən, sənayenin əsas kapitalı və texniki istedadları Silikon Vadisinə və digər ABŞ mərkəzlərinə cəmləşmişdir. Lakin bu böyük maliyyələşmə raundu, dünya səviyyəli AI ideyalarının Avropada da yüksək səviyyəli kapital cəlb edə biləcəyini göstərir.
David Silver-in həm təşəbbüskar, həm də London Universitet Kollecində professor kimi ikili rolu, AI innovasiyasının növbəti dövrünü təyin edə biləcək akademik ambisiya və kommersiya təzyiqlərinin qarışığını işarə edir. Onun tezi, güclü AI-ya çatmağın yolunun yalnız modelləri böyütməkdən ibarət olmadığını, sistemlərin real dünya təcrübəsi ilə öyrənməsini və inkişaf etməsini təmin etməyin daha üstün ola biləcəyini irəli sürür.
