יאיר ליברזון
CTOיותר מ-20 שנה בהובלת מחקר ופיתוח, NLP, למידת מכונה ומערכות נתונים בקנה מידה גדול, כולל מערכות אנליטיקה שתמכו ביותר מ-50 מיליארד בקשות ביום. לשעבר CTO ו-VP Data Science ב-Leadspace, ו-CTO ב-Amenity Analytics (נרכשה על ידי Symphony).
DistrAi מחברת בין חברות AI לבין מעבדי GPU פנויים באוניברסיטאות, במכוני מחקר ובמחשבי גיימרים. כל עבודה מותאמת למחשב המתאים ומתוכננת לרוץ בבידוד, ובעל המחשב מקבל תשלום.
שוק המחשוב העולמי ל-AI, צומח ביותר מ-25% בשנה
חיסכון אופייני לעומת AWS ו-Google
פועל היום על מעבדי GPU של גיימרים, ופיילוטים מוסדיים בדרך
יעד: פיצול מודלים גדולים בין מעבדי GPU מוסדיים. אבן דרך ראשונה: 70B
חלק מהכנסותינו מופנה לתמיכה בחיילי מילואים בישראל, ולמילואימניקים יש עדיפות לעבוד איתנו.
קראו עודDistrAi היא שוק דו-צדדי. בעלי מעבדי GPU פנויים מספקים כוח חישוב, וחברות AI משתמשות בו. אנחנו באמצע: מתאימים, מבודדים ומשלמים.
מוסדות וגיימרים רושמים מעבדי GPU פנויים וקובעים מתי הם זמינים.
המתזמן שלנו שולח כל עבודה למחשב שמתאים לה ביותר, לפי חומרה, אמינות, מיקום ומחיר. כל עבודה מתוכננת לרוץ בבידוד ממחשב הבעלים.
חברות AI משלמות על השעות שהן משתמשות בהן. הבעלים מקבלים תשלום אוטומטי על השעות שהמעבדים שלהם עבדו.
גיימרים מתחברים בשעות אקראיות. אוניברסיטאות, מוקדים ומשרדים עובדים בשעות קבועות, ולכן אנחנו יודעים מתי המחשבים שלהם פנויים, והקיבולת הופכת למשהו שלקוח יכול לתכנן סביבו.
הלקוח מתאר את העבודה ואנחנו בוחרים את החומרה. לא המחשב הגדול ביותר אלא המתאים, וכך יש פחות בזבוז ועלות נמוכה יותר.
חלק מהמודלים גדולים מדי למעבד GPU אחד. אלגוריתם התזמון שלנו נועד לפצל אותם בין כמה מחשבים באותה רשת מוסדית, תוך שימוש במספר הקטן ביותר של מחשבים שמספיק ובקישורים המהירים ביותר ביניהם. הפיתוח בעיצומו.
שכרו כוח חישוב לפי שעה ובחרו רמת אמינות: חומרה מוסדית עם יעד זמינות של 99.9%, או הרשת הקהילתית הזולה שלנו. בדרך כלל 40 עד 80% מתחת ל-AWS ול-Google.
מחירים והערכת עלותאוניברסיטאות, מכללות ומכוני מחקר מרוויחים משעות GPU שאינם משתמשים בהן. אתם בוחרים אילו מעבדים ובאילו שעות, החוקרים נשארים בעדיפות, ואתם מקבלים 70% ממה שהלקוחות משלמים.
בקשת פיילוטהפכו כרטיס מסך שלא בשימוש להכנסה כשאתם לא משחקים. ההכנסה תלויה בזיכרון של הכרטיס ובתעריף הנוכחי.
כמה אפשר להרוויחהדפים הבאים מוצגים באנגלית.
מוסד ישתף את המחשבים שלו רק אם זה בטוח. לכן התהליך מתחיל בצוות ה-IT שלו, והבעלים נשאר בשליטה.
העבודות מתוכננות לרוץ בבידוד ממחשב הבעלים, כך שהלקוח אינו רואה את המחשב של הבעלים והבעלים אינו רואה את העבודה.
אצל מוסדות איננו מתקינים דבר עד שצוות ה-IT שלהם בדק את התוכנה ואישר את ההיקף.
הבעלים בוחרים אילו מעבדים ובאילו שעות להציע, ויכולים להפסיק בכל רגע. העבודות שלנו מתוכננות לפנות מקום לעבודה של הבעלים עצמם.
ביקורות והיערכות ל-SOC 2 הן חלק מהתוכנית שלנו. לא נטען לתעודה לפני שנחזיק בה.
אנחנו חברה בשלב מוקדם. כך נראה מה שכבר קיים ומה מתוכנן.
הוכחת היתכנות עובדת ששולחת עבודות AI למחשבי GPU ברשת שלנו.
חברת AI ראשונה מריצה מודלים של עד 10 מיליארד פרמטרים ברשת, ואחריה פיילוט מוסדי ראשון, שיעד התחלתו הוא תחילת 2027.
מודלים גדולים המפוצלים בין מעבדי GPU מוסדיים: תחילה 70 מיליארד פרמטרים על אשכול קמפוס, ובהמשך 400 מיליארד על אשכולות HPC מוסדיים.
אנשים שבנו, ניהלו ומכרו חברות טכנולוגיה, ופועלים בבינה מלאכותית ובמערכות נתונים בקנה מידה גדול.
יותר מ-20 שנה בהובלת מחקר ופיתוח, NLP, למידת מכונה ומערכות נתונים בקנה מידה גדול, כולל מערכות אנליטיקה שתמכו ביותר מ-50 מיליארד בקשות ביום. לשעבר CTO ו-VP Data Science ב-Leadspace, ו-CTO ב-Amenity Analytics (נרכשה על ידי Symphony).
דוקטורט בבינה מלאכותית. יותר מ-25 שנות ניסיון ב-AI, למידת מכונה, NLP ומדעי הנתונים. בנה פלטפורמות AI בקנה מידה ארגוני למודיעין ואנליטיקה.
פרופסור מן המניין וראש תחום מדעי הנתונים בבית הספר למינהל עסקים באוניברסיטה העברית. מומחה בכריית טקסט ונתונים, NLP, מסחר אלגוריתמי וניתוח סנטימנט. שותף-מייסד של ProntoNLP (נרכשה על ידי S&P Global).
מייסד ומנכ״ל Bring, פלטפורמת תגמולים מבוססת Web3. שותף-מייסד eXelate (נרכשה על ידי Nielsen בכ-200 מיליון דולר, 2015). מייסד Oridian ו-Freshub (נרכשו על ידי Brightcom ו-IKAN).
חיילי המילואים נושאים בנטל כבד למען המדינה, ואחר כך חוזרים לעבודה ולמשפחה. בנינו את זה לתוך החברה.
חלק מהכנסות DistrAi מופנה לתמיכה בחיילי מילואים בישראל.
למילואימניקים יש עדיפות בקבלה לעבודה ובשיבוץ עבודות בחברה.
בחרו את הדף שמתאים לכם. כל אחד מסביר מה הצעד הבא.