На фоне гигантских моделей с триллионами параметров, требующих ферм топовых GPU, стартап Fastino из Пало-Альто идёт противоположным путём. Компания создаёт маленькие, узкоспециализированные ИИ-модели, которые можно обучать на видеокартах стоимостью менее $100 тысяч — и уже получает миллионы долларов от инвесторов.
Как сообщает TechCrunch, Fastino привлекла $17,5 млн в раунде посевного финансирования под руководством Khosla Ventures — фонда, известного как раннего инвестора OpenAI. Это доводит общий объём инвестиций до $24,5 млн, включая $7 млн, полученные в прошлом году от Microsoft M12 и Insight Partners.
По словам сооснователя и CEO компании Эша Льюиса, разработка моделей ведётся по принципу "чем меньше, тем лучше". Каждая модель выполняет чётко ограниченную задачу: от редактирования и удаления конфиденциальных данных до сжатия корпоративных документов. Благодаря своей узкой специализации, модели обучаются быстро, стоят дешевле и в отдельных случаях превосходят крупные решения по точности.
Отдельно подчёркивается скорость работы: один ответ может укладываться в один токен, что позволяет выдавать готовый результат за миллисекунды. Конкретные метрики или заказчики пока не раскрываются, но Fastino утверждает, что первые пользователи в восторге.
Стартап продаёт свои модели корпоративным клиентам, делая ставку на тренд «малых языковых моделей» в сфере B2B. При этом команда активно набирает исследователей — не обязательно тех, кто ориентирован на масштабы. Fastino предпочитает инженеров с «контринтуитивным подходом» к созданию ИИ, которые стремятся не к рекордам, а к эффективности.
Хотя конкуренция в нише высока (в том числе от таких игроков, как Cohere, Mistral и Anthropic), уникальная стратегия Fastino уже получила доверие одного из главных венчурных игроков рынка.
