Hugging Face, Salesforce ve Nvidia dahil yatırımcılardan 3.500 milyar wonluk Series D yatırımı aldı
(techcrunch.com)- Yapay zeka geliştirme platformlarına talep büyürken Hugging Face, Series D turunda yaklaşık 235 milyon dolar ($235m) topladı ve şirketin değeri yaklaşık 4,5 milyar dolar ($4.5b) olarak belirlendi
- Tura Google, Amazon, Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm, IBM, Salesforce ve Sound Ventures katıldı; değerlemenin 2022 Mayıs’ındaki seviyenin 2 katı ve yıllıklandırılmış gelirin 100 katından fazla olduğu belirtiliyor
- Şirket, model, veri seti ve kod paylaşımı için bir GitHub tarzı hub etrafında; demo web uygulamaları ile model değerlendirme ve dağıtım araçları sunan bir makine öğrenimi platformu olarak konumlandı
- Ücretli ürünler AutoTrain, Inference API ve Infinity; eğitim otomasyonu, model barındırma ve operasyonel performans iyileştirmesine odaklanıyor, ayrıca SaaS ve şirket içi dağıtımı da destekliyor
- Şirket şu anda 10 bin müşteri, platform içinde 50 binden fazla organizasyon ve model hub’ında 1 milyondan fazla depoya sahip; bu fonla araştırma, kurumsal müşteri, startup desteği ve işe alımı artırmayı planlıyor
235 milyon dolarlık Series D ve 4,5 milyar dolarlık değerleme
- Hugging Face, Series D turunda 235 milyon dolar topladı
- Haberi ilk olarak The Information verdi; Salesforce CEO’su Marc Benioff’un da bunu X üzerinden doğruladığı görülüyor
- Yatırım turuna Google, Amazon, Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm, IBM, Salesforce ve Sound Ventures katıldı
- Bu turla birlikte şirketin değeri 4,5 milyar dolar oldu
- 2022 Mayıs’taki değerlemenin 2 katı
- Hugging Face’in yıllıklandırılmış gelirinin 100 katından fazla olduğu söyleniyor
- Bu yüksek değerleme, yapay zekaya ve yapay zeka geliştirmeyi destekleyen platformlara yönelik güçlü talebi yansıtıyor
Model paylaşımından dağıtıma uzanan geliştirme platformu
- Hugging Face’in temel ürünü, yapay zeka kod depoları, modeller ve veri setleri için bir GitHub tarzı hub
- Ayrıca yapay zeka tabanlı uygulamaları sergileyen web uygulamaları ve veri seti işleme ile model değerlendirmesine yardımcı olan kütüphaneler de sunuyor
- Hub’ın kurumsal sürümü SaaS ve şirket içi dağıtımı destekliyor
-
Ücretli özellikler
- AutoTrain, yapay zeka modeli eğitim işlerinin otomasyonuna yardımcı oluyor
- Inference API, geliştiricilerin temel altyapıyı doğrudan yönetmeden modelleri barındırmasına olanak tanıyor
- Infinity, üretimde çalışan modellerin veri işleme hızını artırmak için tasarlandı
Sohbet botu uygulamasından makine öğrenimi platformuna dönüşüm
- Clément Delangue, yapay zekayı tüm yazılımların üretildiği yeni bir yöntem ve bu on yılın en önemli paradigma değişimi olarak görüyor
- Yazılımın yolu açtığını, bu nedenle yapay zeka dönüşümünün yazılım dönüşümünden daha büyük ve daha hızlı olacağını düşünüyor
- Hugging Face, bu dönüşümü mümkün kılan bir açık platform olmayı hedefliyor
- Brooklyn merkezli Hugging Face, 2016’da Clément Delangue, Julien Chaumond ve Thomas Wolf tarafından kuruldu
- Üç kurucu başlangıçta gençleri hedefleyen bir sohbet botu uygulaması geliştirdi; ancak uygulamanın algoritmasını açık kaynak olarak yayımladıktan sonra yönünü makine öğrenimi üretim, test ve dağıtım platformuna çevirdi
Müşteri ölçeği, MLOps pazarı ve açık kaynak model çalışmaları
- Hugging Face, şu anda 10 bin müşteriye ve platform içinde 50 binden fazla organizasyona sahip olduğunu söylüyor
- Model hub’ında 1 milyondan fazla depo bulunuyor
- Şirketlerin yapay zekaya ilgisindeki artış da bu büyümenin arka planını oluşturuyor
- HubSpot araştırmasına göre iş liderlerinin %43’ü 2023’te yapay zeka ve otomasyon araçlarına yatırımı artırmayı planladığını söyledi
- %31’i ise yapay zeka ve otomasyon araçlarının genel iş stratejisi için çok önemli olduğunu belirtti
- Hugging Face’in sunduğu çözümlerin önemli bir bölümü, yapay zeka modellerini üretim ortamına taşıma ve bunları sürdürme ile izleme sürecini sadeleştiren MLOps kategorisine giriyor
- Bir rapor, MLOps pazarının 2030’a kadar 16,61 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor
-
Açık kaynak modeller ve iş birlikleri
- Hugging Face, 2021’de BigScience girişimini başlattı
- BigScience, OpenAI’nin GPT-3 modeli kadar güçlü ama herkesin ücretsiz kullanabileceği açık kaynaklı bir dil modeli oluşturmayı amaçlayan gönüllü odaklı bir projeydi
- Ortaya çıkan Bloom çok dilli bir modeldi ve bir yıldan uzun süredir Hugging Face model hub’ında denenebiliyordu
- Bloom, Hugging Face’in geliştirme kaynağı sağladığı birçok açık kaynak modelden biri
- ServiceNow ile birlikte ücretsiz kod üretimi yapabilen yapay zeka modeli StarCoder’ı yayımladı; devam modeli SafeCoder da aynı hafta çıktı
- Alman kâr amacı gütmeyen kuruluş LAION ile birlikte OpenAI’nin yapay zeka sohbet botu ChatGPT için ücretsiz bir sürüm de sunuyor
Bulut ortaklıkları ve toplam fonlama
- Hugging Face’in iş birlikleri büyük bulut sağlayıcılarına kadar genişledi; bunların bazıları bu turda stratejik yatırımcı olarak da yer aldı
- Nvidia ile DGX computing platform üzerinden bulut bilişime erişimi genişletme çalışmaları yürütüyor
- Amazon ile Hugging Face ürünlerini AWS müşterilerine ulaştırmak ve Amazon’un özel Trainium çipleriyle Bloom’un yeni neslini eğitmek için ortaklık kurdu
- Microsoft ile Azure üzerinde Hugging Face tarafından geliştirilen yapay zeka modellerini ölçeklenebilir operasyon çözümlerine dönüştüren Hugging Face Endpoints üzerinde iş birliği yapıyor
- Bu yatırımın ardından Hugging Face, araştırma, kurumsal alan ve startup ekosistemi dahil çeşitli alanlardaki destek faaliyetlerini güçlendirmeyi planlıyor
- Şirketin 170 çalışanı bulunuyor ve önümüzdeki birkaç ay içinde yeni yetenekleri işe almayı planlıyor
- Hugging Face’in bugüne kadar topladığı toplam fon 395,2 milyon dolar; ilk yatırımını Betaworks Ventures’tan aldı
- Aynı alanda daha fazla fon toplamış yapay zeka girişimleri ise şunlar:
- OpenAI: 11,3 milyar dolar
- Anthropic: 1,6 milyar dolar
- Inflection AI: 1,5 milyar dolar
- Cohere: 435 milyon dolar
- Adept: 415 milyon dolar
1 yorum
Hacker News görüşleri
Hugging Face, Silikon Vadisi usulü enshittification döngüsünün başlarında gibi görünüyor
Şimdilik risk sermayesi parasını yakıp kullanıcılara inanılmaz iyi davranıyor; sonra bu değeri kurumsal müşterilere kaydırıp, ardından oradan alabildiğini alırken çökmesi olası bir akış olabilir
Yine de, katı anlamda bir platform/marketplace olup olmadığı da belirsiz. Her hâlükârda şimdilik VC’nin ısmarladığı bedava biranın keyfini çıkarmak lazım
Model barındırma ve çalıştırma framework’leri pazarını epey kontrol altına aldı; ileride sıkmaya başlarsa işler çetinleşecek gibi
Tek bir yere bağımlı kalmayacak şekilde dağıtmak ve yalnızca Hugging Face’e özgü bağımlılık yaratan yapılardan kaçınmak önemli
Önemli yazılımların bağımlı olduğu yerler para öder; geri kalanı ise ücretsiz olmaktan çıktığı anda uyumlu alternatiflere geçer gibi görünüyor
Bazı compute ürünleri de var; birkaç kütüphane geliştirip sürdürdüğünü biliyorum ama bunlar inanılmaz yaygın kullanılıyor gibi gelmiyor, bu yüzden nasıl para kazanmayı planladıklarını pek anlamıyorum
Nvidia’nın yapay zeka şirketlerine yatırım yapması iyi bir hamle
O paranın zaten Nvidia’ya geri döneceğini bildiği için, aslında Nvidia çipleriyle bir şeyler deneyecek şirketlere yükseliş potansiyeli karşılığında verilen borca yakın
Yüksek risk, yüksek getiri stratejisi ve Nvidia yapay zekayı yutuyor
Sadece Meta bile ekipmana 8 milyar dolar harcıyor ve gelecek yıl da benzer düzeyde harcamayı planlıyor. OpenAI+Microsoft’un da sunucu kurulumuna milyarlarca dolar yatırması çok muhtemel
Google veya Apple’ın da büyük miktarda yapay zeka kutusu ekleyip eklemeyeceğini merak ediyorum
Hâlâ neden özellikle nakit kullandıklarını merak ediyorum
Sanki “şimdi değilse ne zaman” denecek bir durum
Daha önce Hugging Face ile bağlantım olduğu için anonim yazıyorum
Hugging Face; topluluk oluşturma, transformers kütüphanesi ve tüm açık kaynak modeller için merkezi depo rolünü gerçekten çok iyi yaptı
Ancak ürün-pazar uyumundan (PMF) hâlâ epey uzak; servisler, AutoTrain, quantization, kurumsal HF Hub, inference endpoint’leri gibi çeşitli ürünleri var ama ticari olarak başarılı olmuş bir şey görünmüyor
Gelirin çoğu SageMaker/Azure ile ortaklıklardan geliyor; kullanıcı yönlendirme karşılığında para alınan bir yapı olduğu için sürekli büyümesi zor görünüyor
FANG gibi bir şirketin satın alma ihtimali her zaman var ama kişisel olarak durumun epey çıkmazda olduğunu düşünüyorum. 4,5 milyar dolar değerleme ile halka açılmak için en az 250 milyon dolar ARR gerekir; şu an muhtemelen 25 milyon dolar ARR civarında sıkışmış durumdalar
Üç kaynak, bu yıl gelir run rate’inin hızla artarak şu anda 30–50 milyon dolar seviyesine geldiğini söyledi; bir kaynak da yıl başına göre üç kattan fazla arttığını belirtti
Clem ve ekibinin stratejisini hiç anlayamıyorum. Mümkün olduğunca çok para toplamak dışında pek bir şey göremiyorum
Satış ekibiyle deneyimimiz gerçekten berbattı; ihtiyaç duydukları zamanda ARR’ı büyütebileceklerine dair bende hiçbir beklenti oluşmadı
Neredeyse satın almamız için yalvarıyorlardı; biz kesin olarak başka yere gittikten sonra ancak ilgi göstermeye başlamış gibiydiler
Eskiden çalıştığım yapay zeka şirketi de benzer bir duruma düştü; çok yüksek değerlemeyle çok fazla para toplayınca potansiyel alıcı sayısı 3–4’e indi
Şimdi adi hisselerinin değeri yok, satın alınma ihtimali yok, halka açılacak kadar geliri de olmayan bir zombi şirket oldu
Topluluğa kod ve altyapı sağlamak, nVidia donanımının değerini ve satışlarını artırmaya başlı başına büyük katkı sağlıyor
Bu, klasik strateji ilkesi olan “tamamlayıcıları metalaştır” yaklaşımına karşılık geliyor
Gerçekten merak ediyorum: AI/ML satmak nasıl bir iş yapmak demek?
Bu alanı çok iyi bildiğim söylenemez ama AI/ML bana “ürün”den çok özellike yakın görünüyor.
O halde bir şirket AI/ML sattığını söylediğinde tam olarak ne satıyor, merak ediyorum. Geliştirdiği modelin lisansı mı, çıktı başına ücretlendirme mi, barındırma altyapısı mı?
Bir benzetmeyle sorarsak, AI/ML satmak IaaS, PaaS, SaaS içinde hangisine denk düşer; yoksa bambaşka bir şey mi?
AI alanında az sayıda dev kazanan, epey sayıda orta ölçekli kazanan ve çok sayıda kaybeden olacak; onlar ise kimin kazanıp kaybettiğine bakmadan denemek isteyen herkese gereken araçları satabilir.
Ürünü kullanımı kolay ve iş değeri yaratmaya yardımcı hale getirebilirlerse çok kazma kürek satabilirler.
a) Nvidia/AMD gibi tüm katılımcıların ihtiyaç duyduğu ürünleri satan donanım tedarikçileri
b) Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Adobe gibi elde tuttukları mevcut müşteri tabanına AI/ML katma değeri satabilen şirketler
c) Google/Facebook gibi parayı reklamdan kazanan ve AI/ML’nin daha iyi hedeflemeye yardımcı olduğu şirketler
Bunların dışındakilerin çoğu VC parasını yakıyor.
Mevcut ürünleri olan incumbent’lar bu özelliği ekleyerek büyük rekabet değeri yaratabilir. Yeni oyuncular içinse iş çok daha zor; çünkü yalnızca AI/ML özelliğini değil, o özelliğin dayandığı veriyi üreten veya barındıran çekirdek sistemi de rekabetçi şekilde inşa etmeleri gerekir.
Örneğin birçok kuruluş, halihazırda kullandığı SharePoint/Confluence gibi sistemlere eklenen “iç dokümanları bilen ChatGPT” özelliği için ciddi para ödeyebilir; ama iç dokümanlarını yeni kurulmuş bir startup’ın yeni doküman yönetim sistemine taşımakta muhtemelen çok temkinli davranır.
IaaS/PaaS/SaaS’nin herhangi bir yerinde özellik de olabilir, ürün de olabilir.
HN’de AI/ML satan şirketleri ararsanız ne demek istediğimi anlarsınız.
Kullanıcıyı eğitim ve barındırmadan ne kadar uzaklaştırırsanız, o işten o kadar uzaklaşırsınız.
Yine de bu soyutlama katmanını uygulamada ancak belirli bir üstünlüğünüz varsa ekonomik olarak anlamlı olur gibi.
Hugging Face’i seviyorum ama bir sonraki Docker olacak diye endişeleniyorum.
Savunma hendeği ne? “Inference’ı sizin yerinize çalıştırıyoruz” cevap olamaz.
ML için GitHub’a daha yakın.
Ayrıca güven de önemli. Binary barındırma işinde güven asla küçük bir mesele değildir.
O dönemde de root yetkisi olan sanal Linux kutusunu ayda 15 dolara kiralayan binlerce küçük VPS sağlayıcısı vardı.
ML modelleri yeni uygulamalardır.
İnsanların model satın alıp kendi ürünlerine entegre edebileceği ve uygun lisanslamayı halleden App Store tarzı bir alan için büyük fırsat var.
Modellerin gerçekten iddia edildiği gibi çalıştığını sertifikalandırırsa daha da iyi; bu tek başına bile küçük bir sektör olabilir.
Hugging Face, topluluk içindeki bilinirliği sayesinde bunu inşa edebilecek açık ara öncü konumda.
Bu yüzden müşteri kitlesi, uygulamalardaki gibi “telefonu/bilgisayarı olan herkes” değil; çok daha küçük ama etkisi büyük olabilecek “uygulama geliştiren herkes”.
Teknik olmayan kişilerin telefonda model mağazası karıştırıp model aradığı bir dünyada henüz değiliz.
Nvidia açısından bu, Hugging Face’e basit bir yatırım olmaktan ziyade ağ etkisi yoluyla kendi işine yatırım yapmak olabilir.
Öyle olmasını umarım. Çünkü VC parası çekilince ücretler göğe fırlayacak.
Donanım şirketleri yatırım yaptığında bu yaygın bir yöntemdir ve herkes için oldukça iyi sonuçlanabilir.
Hugging Face, “altına hücum döneminde kürek sat” şeklindeki eski deyişin birebir hayata geçmiş hali.
Gerçekten harika bir fikirleri olması gerekir. Bu, balon gibi patlamaya çok uygun bir kombinasyon gibi görünüyor.
Fiyatlandırma politikası kafa karıştırıcı.
https://huggingface.co/pricing
Bariz bir şeyi kaçırıyor olabilirim ama fiyatlandırma sayfasının bir tarafında Spaces Hardware’in 0 dolardan başladığı, diğer tarafında 0,05 dolardan başladığı yazıyor.
Depo storage’ı ücretsiz; GitHub’daki gibi ücretli kurumsal ürünleri var.
Demo uygulama sunmak, saatlik ücretlendirilen “Spaces Hardware”.
Başka yerde barındırılan uygulamalar için production model sunmak da saatlik ücretli “Inference endpoints”.
Model eğitimi şu anda ücretsiz olan “AutoTrain”; açıkçası bunu henüz denemedim.
Hugging Face ML ve topluluk konusunda uzman ama iş tarafında zayıf.
HN’nin satış rollerine tepeden baktığını biliyorum, ama HF’nin mümkün olan en kısa sürede iyi satış insanlarına ihtiyacı var.