Startup NeoCognition, założony przez profesora Yu Su, pozyskał 40 mln dolarów na rewolucję w AI. Cel? Stworzenie agentów, które same uczą się specjalizacji.
W skrócie:
- NeoCognition, startup-laboratorium badawcze, pozyskał 40 milionów dolarów w rundzie zalążkowej. Inwestorami są m.in. Cambium Capital, Walden Catalyst i prezes Intela.
- Założyciel, profesor Yu Su, twierdzi, że obecni agenci AI zawodzą w 50% przypadków. Jego technologia ma umożliwić maszynom samodzielną naukę i specjalizację w dowolnej dziedzinie.
- Celem firmy jest sprzedaż systemów agentów dla przedsiębiorstw i firm SaaS, które chcą zmodernizować swoje produkty lub stworzyć nowych, autonomicznych “pracowników” AI.
Inwestorzy agresywnie pukają do drzwi naukowców, próbując przekonać ich do porzucenia akademickiej ciszy na rzecz startupowego zgiełku. Szukają ludzi, którzy potrafią rozwiązać fundamentalne problemy sztucznej inteligencji – uczynić ją bardziej niezawodną, wydajną i, co tu dużo mówić, przydatną. Yu Su, profesor z Ohio State University kierujący laboratorium agentów AI, długo opierał się tym namowom. Jak sam przyznaje, odrzucał zaloty funduszy VC. Aż do zeszłego roku. Zrozumiał wtedy, że postęp w modelach fundamentalnych otworzył drzwi do stworzenia agentów, którzy mogliby być naprawdę spersonalizowani.
Tak narodziło się NeoCognition – laboratorium badawcze, które właśnie wyszło z cienia z potężnym zastrzykiem gotówki: 40 milionami dolarów finansowania zalążkowego. Rundzie przewodzili Cambium Capital i Walden Catalyst Ventures, a wsparli ją giganci tacy jak Vista Equity Partners oraz aniołowie biznesu, w tym prezes Intela Lip-Bu Tan i współzałożyciel Databricks Ion Stoica. To nie są przypadkowe nazwiska. To sygnał, że problem, który Su chce rozwiązać, jest jednym z najpoważniejszych hamulców rewolucji AI.
Dlaczego obecni agenci AI to loteria?
Każdy, kto próbował zlecić coś więcej niż napisanie maila agentowi AI, wie, o czym mowa. Raz zadanie zostanie wykonane perfekcyjnie, innym razem system pogubi się w najprostszej komendzie. Yu Su bezlitośnie punktuje tę słabość. “Dzisiejsi agenci to generaliści” – stwierdził w rozmowie z TechCrunch. “Za każdym razem, gdy prosisz ich o wykonanie zadania, musisz liczyć na łut szczęścia”. To nie jest tylko subiektywne odczucie. Według szacunków Su, obecne systemy – niezależnie, czy mówimy o rozwiązaniach Claude, OpenAI czy Perplexity – poprawnie wykonują zlecone zadania zaledwie w 50% przypadków. To statystyka, która dyskwalifikuje ich jako w pełni autonomicznych, godnych zaufania “pracowników”. Nikt nie zatrudniłby człowieka, który połowę swojej pracy wykonuje źle. Dlaczego mielibyśmy ufać maszynie o podobnej skuteczności?
Jak NeoCognition chce nauczyć AI myślenia?
Odpowiedź tkwi w zmianie paradygmatu. Zamiast budować uniwersalnych “wszystkologów”, NeoCognition chce stworzyć system, który naśladuje ludzką zdolność do specjalizacji. Yu Su argumentuje, że siła ludzkiej inteligencji nie polega na ogólnej wiedzy, ale na umiejętności szybkiego uczenia się i mistrzowskiego opanowania konkretnej dziedziny. Kiedy człowiek trafia do nowego środowiska – czy to nowa praca, czy hobby – błyskawicznie buduje model mentalny tego “mikroświata”, poznając jego zasady, zależności i konsekwencje. NeoCognition zamierza odtworzyć ten proces w maszynie.
“Dla ludzi proces ciągłego uczenia się jest w istocie procesem budowania modelu świata dla dowolnej profesji czy środowiska” – tłumaczy Su. “Wierzymy, że aby agenci stali się ekspertami, muszą uczyć się autonomicznie, by zbudować model dowolnego mikroświata”. To właśnie ta zdolność do szybkiej, autonomicznej specjalizacji jest, jego zdaniem, brakującym ogniwem, które pozwoli sztucznej inteligencji działać niezawodnie na własną rękę. Zamiast tworzyć agentów “do wszystkiego”, firma chce dać im mechanizm do stawania się ekspertami “w czymkolwiek”.
Kto zapłaci za inteligentniejszą AI?
Model biznesowy NeoCognition jest równie precyzyjny jak jego wizja technologiczna. Firma celuje w rynek korporacyjny. Swoje systemy zamierza sprzedawać głównie dużym przedsiębiorstwom oraz firmom z sektora SaaS (Software as a Service), które mogą wykorzystać je na dwa sposoby: albo do budowy od podstaw wyspecjalizowanych “agentów-pracowników”, albo do wzbogacenia swoich istniejących produktów o zaawansowane funkcje AI. W tym kontekście kluczowa staje się obecność funduszu Vista Equity Partners wśród inwestorów. To jeden z największych graczy private equity w branży oprogramowania, co daje NeoCognition bezpośredni dostęp do ogromnego portfolio firm, które desperacko szukają sposobów na modernizację z pomocą AI.
Na razie zespół liczy około 15 osób, ale jego skład mówi wiele o ambicjach projektu. Zdecydowana większość pracowników to ludzie z tytułem doktora. To nie jest kolejny startup sklejony naprędce, by zarobić na fali popularności AI. To prawdziwe laboratorium badawcze z komercyjnym celem – naprawić coś, co dzisiaj bardziej irytuje, niż pomaga.