$ 45.32 € 50.78 zł 11.53
+13° Kijów +9° Warszawa +14° Waszyngton

Startup AI Flapping Airplanes pozyskał 1 mld dolarów przy wycenie 6 mld dolarów — TechCrunch

Fedir Krysztowski 22 października 2026 00:05
Startup AI Flapping Airplanes pozyskał 1 mld dolarów przy wycenie 6 mld dolarów — TechCrunch

Startup AI Flapping Airplanes ogłosił pozyskanie 1 mld dolarów w rundzie Series A, której współliderami były Index i Lux. Jak informuje TechCrunch, firma rzekomo uzyskała wycenę na poziomie 6 mld dolarów.

Wycena wzrosła czterokrotnie

Nowa runda odbyła się dziewięć miesięcy po uruchomieniu startupu. Wówczas Flapping Airplanes pozyskał 180 mln dolarów finansowania zalążkowego od GV, Sequoia i Index, a jego wycena wynosiła 1,5 mld dolarów. Przy podawanej wycenie 6 mld dolarów wzrosła ona czterokrotnie.

W nowej rundzie wzięli również udział wcześniejsi inwestorzy: Sequoia, GV i Kleiner Perkins. Wśród inwestorów firmy wymieniono także Valor, Atreides, A i Nvidia.

Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.

Rozwój na rzecz bardziej efektywnego trenowania modeli

Flapping Airplanes został założony przez Aidana Smitha oraz braci Ashera i Bena Spectorów. Smith był wcześniej założycielem, uczestnikiem Thiel Fellowship i podczas studiów pracował w Neuralink. Asher Spector zdobywał stopień doktora ze statystyki na Stanfordzie, a Ben Spector był doktorantem informatyki na tej samej uczelni.

Startup opracowuje framework „megająder” dla procesorów graficznych. Według założycieli może on jednocześnie wykonywać pełne cykle trenowania modeli, zapewniać inferencję i uruchamiać gry wideo w ramach jednej aplikacji. Firma twierdzi również, że takie podejście pozwala łączyć zadania ograniczone dostępem do pamięci z wymagającym obliczeniowo trenowaniem, dzięki czemu procesor graficzny rzadziej pozostaje bezczynny.

Celem Flapping Airplanes jest tworzenie systemów sztucznej inteligencji, które wymagają mniej danych do trenowania i są tańsze w trenowaniu oraz użyciu. Asher Spector powiedział wcześniej TechCrunch, że model wykorzystujący dane milion razy efektywniej byłby około milion razy łatwiejszy do wdrożenia w gospodarce.

Czytaj nas na
Pobierz naszą aplikację