(AMP PBC — это инвестиционная фирма, ориентированная на ИИ, основанная в 2026 году бывшим генеральным партнером Andreessen Horowitz Анжни Мидхой, поддерживавшим такие компании в a16z, как Black Forest Labs, Mistral AI, LMArena и OpenRouter.)
River вышла из скрытого режима в июне с захватывающей миссией. Бабушкин, в послужном списке которого есть роли в области ИИ в DeepMind и OpenAI, намерен переосмыслить ИИ с нуля, начиная с того, как обучаются модели. Это нужно для того, чтобы превратить агентов в персонально обучаемых помощников, а не следовать траектории, по которой идут другие ИИ-лаборатории: замене людей-работников.
«Чтобы этого достичь, мы считаем, что стек необходимо перестроить от начала до конца: обучение, модели, продуктовый слой и новое оборудование, которое позволит персональному ИИ находиться рядом с вами», — написал он в своем запускном блоге.
«Способные агенты станут обычной частью повседневной жизни. Меньше похожи на ассистентов, к которым вы обращаетесь сегодня, когда нужно выполнить задачу, больше на ангелов-хранителей: тихо присутствующие, на вашей стороне, помогающие с тем, что действительно важно для вас. Они будут хорошо вас знать и будут вашими, а не чьими-то ещё», — представляет он.
River уже предлагает API, тарифицируемый за 1 миллион токенов, с расценками, зависящими от используемой открытой модели. API позволяет разработчикам использовать как обучение с подкреплением (RL), так и низкоранговую адаптацию (LoRA) для тонкой настройки моделей. Этот первый продукт задуман как антидот инженерии промптов. «Промптинг управляет моделью, которая вам не принадлежит и которую вы не можете улучшить. River позволяет вам обучать открытые модели, превращая их в по-настоящему ваши — и обслуживать их как любую другую конечную точку», — говорится в описании продукта.
Хотя этот раунд — это инвестиция ошеломляющего размера для молодой компании и, возможно, ещё одно свидетельство перегретой атмосферы в сфере ИИ, предпосылка River появляется в особенно благоприятное время. Предприятия осознают желание контролировать судьбу своих ИИ-моделей, используя смесь моделей, включая open weight. River обещает решить часть проблемы посттренировочной экспертизы с помощью своего neocloud-предложения.
«Любое предприятие может выполнить сложный прогон обучения с подкреплением за 15–20 минут без необходимости в инфраструктурной команде, с экономией в два-четыре раза по сравнению с закрытыми альтернативами», — говорится в его объявлении о финансировании.
Более крупное видение этой компании заключается в том, что у каждого будут свои собственные агенты, обученные ими самими и работающие от их имени. Мы уже видим эту концепцию в действии с ростом личных, локально работающих агентов в виде OpenClaw и его производных. Кроме того, мы уже видим, как Nvidia сотрудничает с производителями ПК, такими как Dell, Microsoft и HP, для создания оборудования с поддержкой ИИ.
Как технология River будет отличаться, покажет время. Но она начинает с военной казной, полной денег, чтобы попробовать.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Julie Bort
