Дэвид Сильвер, один из ведущих специалистов Google DeepMind, известный своими разработками AlphaGo, AlphaZero и AlphaStar, покинул компанию и основал стартап Ineffable Intelligence в Лондоне. Как сообщает Financial Times, он ведет переговоры о привлечении $1 млрд при оценке в $4 млрд, что станет крупнейшим seed-раундом в Европе. Раунд финансирования возглавляет Sequoia Capital, представители которой, Альфред Лин и Соня Хуанг, прибыли в Лондон для обсуждения. Также интерес к сделке проявляют Nvidia, Google и Microsoft. Сильвер утверждает, что большие языковые модели не приведут к суперинтеллекту, поскольку ограничены данными, созданными человеком. Он делает акцент на обучении с подкреплением, что позволило AlphaGo победить сильнейших игроков в го. Цель Ineffable Intelligence — создание «бесконечно обучающегося суперинтеллекта». В апреле 2025 года Сильвер и Ричард Саттон опубликовали манифест, предсказывающий, что опыт как источник данных для ИИ затмит человеческие знания. Сильвер зарегистрировал Ineffable Intelligence 19 ноября 2025 года и стал директором в январе 2026 года. Он не единственный, кто уходит из крупных лабораторий: Илья Суцкевер основал Safe Superintelligence, а Мира Мурати привлекла $2 млрд на Thinking Machines.
Вопрос-ответ
Что за стартап Ineffable Intelligence и чем он занимается?
Ineffable Intelligence — стартап, основанный Дэвидом Сильвером после ухода из Google DeepMind. Компания ставит цель создать «бесконечно обучающегося суперинтеллекта», делая упор на обучение с подкреплением и данные, получаемые через опыт взаимодействия. Проект планирует привлечение значительного раунда финансирования и развитие в Лондоне.
Какой раунд финансирования планируется и кто его возглавляет?
По информации Financial Times, Ineffable Intelligence ведет переговоры об раунде на сумму около 1 млрд долларов при оценке компании в 4 млрд. Раунд возглавляет Sequoia Capital, представители которой прибыли в Лондон для обсуждения. Интерес к сделке также проявляют Nvidia, Google и Microsoft.
Какое место занимает идея обучения с подкреплением по сравнению с большими языковыми моделями?
Сильвер считает, что большие языковые модели не приведут к созданию суперинтеллекта из-за ограничений данных, созданных человеком. Он делает акцент на обучении с подкреплением, которое продемонстрировало эффективность на примере AlphaGo — победы над сильнейшими игроками в го. По его словам, такой подход ближе к развитию суперинтеллекта через опыт и обратную связь.
