Две дочери основателя Acres Картера Маллоя прижимаются лицами к стеклянному окну в задней части офиса, пытаясь увидеть гудящие машины, о которых говорил их отец: два высокопроизводительных графических процессора, спрятанных в темном углу.
Маллой купил эти две машины у NVIDIA в 2024 году и недавно заказал еще две, которые должны прибыть позднее на этой неделе. Компания также прокладывает новые кабели через потолок для подключения машин непосредственно к компьютерам своей команды по обработке данных, чтобы они могли обучать модели прямо на месте, а не тратить время на облако.
«Обучать его на месте гораздо дешевле и быстрее», — говорит Маллой.
Acres может быть небольшим стартапом, в котором работает всего около 70 человек, но это одна из растущего числа специализированных компаний по обработке данных, которые незаметно собирают кластеры графических процессоров за стенами крупных технологических компаний, делая ставку на то, что владение собственными компьютерами станет конкурентным преимуществом. У Андриссена Горовица есть собственный пул графических процессоров, который он сдает в аренду стартапам в обмен на капитал. Отдельные стартапы, в том числе стартап видеохостинга Gumlet, заявили, что они также размещают собственное оборудование. Это оборудование может стоить более 25 000 долларов за графический процессор плюс текущие затраты на электроэнергию. Во время дефицита поставок, как в прошлом году, малым предприятиям может быть сложно получить их без месяцев ожидания в списках ожидания.
Но для управления компанией по анализу геопространственных данных, по словам Маллой, более разумно иметь собственный кластер.
Так было не всегда. Несколько лет назад Маллой управлял совсем другой компанией: AcreTrader, финтех-платформой для инвестиций в сельскохозяйственные земли, базирующейся в Фейетвилле, штат Арканзас, которая фактически позволяла инвесторам покупать участки полей так же, как они покупали бы акции. Прошлым летом он продал часть бизнеса «Купец» за нераскрытую сумму, чтобы сосредоточиться на одном: данных.
С самого начала небольшая команда стартапа собирала данные, чтобы помочь землевладельцам оценить сельскохозяйственные угодья: от истории продаж и аренды и данных о водной инфраструктуре до топографии LiDAR, спутниковых изображений и даже глубины водяных скважин в Техасе. Со временем внутренний стек картографии и аналитики «очень быстро стал больше, чем мог бы сделать Trader», — говорит Маллой, поскольку информацию о земле не только трудно и своевременно получить, но и часто требуются инженеры по обработке данных для ее анализа.
По мере того как большие языковые модели становились все более сложными, Маллой придумал новые способы взаимодействия клиентов с данными, которые его команда тщательно извлекала и очищала. С помощью новой бета-платформы Acres разработчик может набрать сообщение на простом английском языке: «Найдите мне участок площадью 40 акров, который находится в основном за пределами поймы, в пределах трех миль от канализационной инфраструктуры, в округе, известном своей быстрой выдачей разрешений», и система просматривает свои карты и данные, чтобы найти жизнеспособные участки. Благодаря интеграции Acres с общественным информационным стартапом Hamlet компании, занимающиеся центрами обработки данных, также смогут анализировать, дружелюбны ли местные власти городов и округов (или не очень) к новым проектам развития и центров обработки данных.
Введите графические процессоры. Acres работает с геопространственными данными, не только с электронными таблицами, но также с векторными и растровыми слоями, которые определяют точки, линии и полигоны на картах зонирования и землевладения. Обработка такого типа изображений и геометрии требует больших вычислительных ресурсов, а добавление внутренних графических процессоров позволяет команде обучать модели и выполнять анализ выбора места быстрее и с меньшими затратами, по словам Мэллоя, который отказался комментировать, насколько увеличились его счета за коммунальные услуги, за исключением того, что это «требует некоторой мощности».
У Мэллоя кружится голова, когда он говорит об этом. Вам кажется, что ваша команда работает на переднем крае науки о данных. «Мы добиваемся успехов в геопространственной науке с помощью искусственного интеллекта… Мы создаем вещи, для которых не существуют научные статьи».
Возможно, я немного преувеличиваю, но в этой идее есть доля правды: объединение земельных записей на уровне участков, данных о разрешениях и изображений с высоким разрешением в таком масштабе с помощью LLM все еще является относительно новой территорией.
Единственное, что заботит Мэллоя, — это идти в ногу с темпами перемен и спроса. Acres начала внедрять свою новую функцию генеративного поиска с использованием искусственного интеллекта для корпоративных клиентов всего несколько недель назад, и Маллой говорит, что видел, как клиенты ругались и смеялись над тем, сколько времени, по их мнению, это может им сэкономить.
Исторически, говорит Маллой, Acres пыталась слишком быстро привлечь клиентов. Имея в команде поддержки клиентов всего пять человек, Маллой хочет осторожно переводить клиентов на новую бета-платформу. Не говоря уже о том, что прошло меньше года с тех пор, как Acres продала то, что когда-то было основной частью бизнеса.
«Это определенно не дает мне уснуть: мы собираемся забегать вперед. Мы делали это раньше», – сказал Маллой.
