خريجو OpenAI يطلقون صندوق "Zero Shot" الاستثماري

أطلقت مجموعة من الموظفين السابقين في OpenAI صندوق “Zero Shot”، وهو صندوق رأس مال استثماري جديد. وقد أغلق الصندوق جولته الأولى بجمع 20 مليون دولار، ضمن هدف قد يصل إلى 100 مليون دولار. ويضم الشركاء المؤسسون كلاً من Evan Morikawa، الرئيس السابق للهندسة التطبيقية في OpenAI، ومهندس الأوامر البرمجية Andrew Mayne، والباحث Shawn Jain. وينضم إليهم المستثمر في رأس المال الاستثماري Kelly Kovacs، الذي كان شريكاً مؤسساً في شركة 01A، وBrett Rounsaville، الرئيس التنفيذي لشركة Interdimensional.

عمل الشركاء، الذين تربطهم صداقة منذ سنوات، معاً في OpenAI منذ ما قبل إطلاق ChatGPT وخلال فترة نموه. وبعد مغادرتهم الشركة، قدموا استشارات متكررة لشركات رأس المال الاستثماري، ونصحوا أصدقاءهم من المؤسسين بشأن تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة. وأشار Mayne إلى أن بعض أصدقائهم الذين غادروا OpenAI كانوا مهتمين بتأسيس شركات، مما دفع الفريق إلى بناء صندوقهم الخاص للاستفادة من وصولهم إلى المطورين وفهمهم لاتجاهات التكنولوجيا. وأشار Morikawa، وهو شريك مؤسس، إلى صعوبة توقع مسار الذكاء الاصطناعي، قائلاً: “هناك مهارة حقيقية في معرفة كيفية التنبؤ بالوجهة التالية لهذه النماذج، لأن الأمر ليس واضحاً على الإطلاق. إنه ليس خطياً”.

وقد دعمت Zero Shot بالفعل العديد من الشركات الناشئة. وتشمل محفظتها الحالية:

• Worktrace AI: شركة ناشئة تطور برمجيات إدارية قائمة على الذكاء الاصطناعي لمساعدة المؤسسات على أتمتة المهام. وقد جمعت الشركة 10 ملايين دولار في جولة تمويل أولية.
• Foundry Robotics: شركة ناشئة تعمل على روبوتات المصانع المعززة بالذكاء الاصطناعي، والتي حصلت مؤخراً على 13.5 مليون دولار في جولة تمويل أولية.

كما استثمر الصندوق في شركة ناشئة ثالثة لا تزال تعمل في وضع التخفي (stealth).

وإلى جانب استثماراتهم النشطة، يتجنب الشركاء صراحةً بعض اتجاهات الذكاء الاصطناعي. يبدي Mayne تشككاً تجاه منصات البرمجة المساعدة بالذكاء الاصطناعي، معتقداً أن مطوري النماذج سيجعلون الاشتراكات في هذه المنصات غير ضرورية بسرعة. في غضون ذلك، يشكك Morikawa في شركات بيانات تدريب الروبوتات، مجادلاً بأن نقل فجوة التجسيد المادي (embodiment gap) عبر بيانات الفيديو غير ممكن حالياً. كما يبدي Mayne تشككاً تجاه الشركات الناشئة التي تركز على التوائم الرقمية، مستنتجاً أن نماذج اللغة الكبيرة (LLM) القياسية تؤدي الغرض ذاته.

لماذا يهم

يمثل Zero Shot موجة جديدة من رأس المال الاستثماري الذي يقوده المشغلون، حيث يستفيد الموظفون السابقون في مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى من بصيرتهم التقنية المحددة لتصفية الضجيج المحيط بدورة الشركات الناشئة الحالية.