Анна Паттерсон запускает Ceramic.ai: как новый стартап изменит подход к обучению AI для бизнеса

Анна Паттерсон славится выдающейся карьерой в Кремниевой долине. Она основала три стартапа, среди которых поисковые проекты Xift и [Cuil](https://techcrunch.com/2007/09/04/cuill-super-stealth-search-engine-google-has-definitely-noticed/), а также [recall.archive.org](http://recall.archive.org), ставший частью Internet Archive. Паттерсон занимала пост вице-президента по инженерии в Google и позже основала фонд посевных инвестиций Gradient Ventures, который сосредоточен на искусственном интеллекте. Ее новый проект [Ceramic.ai](http://Ceramic.ai) предлагает основную инфраструктуру для обучения AI, позволяя компаниям быстрее обучать большие языковые модели с использованием меньшего количества графических процессоров. Ceramic утверждает, что ее система способна справляться с длинными контекстами и работает с любыми кластерами, с целью масштабирования моделей в 100 раз.

Анна поделилась, что идея создания своего нового бизнеса пришла к ней, когда она осознала, что существующие решения для разработки LLM изобилуют переменными и являются слишком сложными для корпоративного внедрения.

«Когда вы пытаетесь увеличить инфраструктуру в десять раз, это обычно проходит без проблем», — отметила Паттерсон. «Но если вы пытаетесь увеличить её в 100 раз или более, зачастую приходится сделать шаг назад и переосмыслить подход. Поэтому я задумалась: если это инфраструктура, которую мы нацелены использовать в течение следующего десятилетия, как бы я ее спроектировала?»

Этот процесс мышления завершился в январе 2024 года с основанием Ceramic AI, который она создала совместно с Томом Костелло, главным научным сотрудником компании. Стартап работает полулегально и уже заключил соглашения с партнерами, включая AWS и Lambda, хотя пока еще не приносит дохода. Паттерсон объясняет, что хотела сначала построить доверие и репутацию среди потенциальных клиентов, прежде чем сосредоточиться на продажах.

Совсем недавно компания привлекла $12 миллионов в рамках раунда посевных инвестиций, который возглавила NEA, и в котором участвуют IBM, Samsung Next и Earthshot Ventures. Паттерсон пояснила, что NEA стала естественным выбором для руководства раундом благодаря своему техническому опыту. Эти средства будут в основном направлены на развитие продаж и усовершенствование продукта.

Но что изменилось для Паттерсон после трех стартапов, карьерной деятельности на управленческих должностях и опыта в роли инвестора? Она утверждает, что изменился ее подход к созданию бизнеса, так как время, проведенное в роли венчурного капиталиста, дало ей лучшее понимание процессов. Она ощущает, что сейчас на нее давит большее время, чем тогда, когда она занималась своими первыми проектами.

«Когда я была моложе и строила компании, я чувствовала, будто нахожусь в расслабляющем режиме, управляла чем-то вроде инженерной некоммерческой организации», — рассказала она. «А сейчас, после нескольких лет как венчурный капиталист, я, безусловно, испытываю большее давление по времени».

Тем не менее, Паттерсон считает это обстоятельство позитивным и утверждает, что важно как можно раньше презентовать свой продукт клиентам, получать обратную связь и продолжать развитие. Это особенно актуально для Ceramic, так как на рынке существуют и другие компании, стремящиеся помочь бизнесу улучшить свои основные модели.

Одним из основных конкурентов является [Together AI](https://techcrunch.com/2023/11/29/together-lands-102-5m-investment-to-grow-its-cloud-for-training-generative-ai/), который также стремится помочь компаниям ускорить создание моделей и уже привлек более $530 миллионов венчурного капитала. [MosiacML](https://techcrunch.com/2023/06/26/databricks-picks-up-mosaicml-an-openai-competitor-for-1-3b/) нацелился на ускорение создания LLM и собрал $37 миллионов, прежде чем был приобретен компанией Databricks в 2023 году за $1,3 миллиарда.

Ceramic ожидает серьезные вызовы, если хочет занять свое место на этом быстро развивающемся рынке.

[Источник](https://techcrunch.com/2025/03/05/anna-pattersons-ceramic-ai-looks-to-help-enterprises-build-models-faster-and-more-efficiently/)