CloudSome hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 360 triệu USD, xây dựng cơ sở hạ tầng AI đa mô hình cho các doanh nghiệp Web3

Sàn giao dịch, các tổ chức định lượng và nền tảng dịch vụ tài sản số không chỉ cần các mô hình mạnh mẽ hơn, mà còn cần tài nguyên gọi liên tục và ổn định, khả năng chuyển đổi giữa các nguồn cung cấp, cũng như chi phí sử dụng có thể kiểm soát.

Nền tảng API mô hình AI thống nhất CloudSome có trụ sở tại Singapore gần đây đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 360 triệu USD. Số tiền này sẽ chủ yếu được sử dụng để xây dựng nền tảng sản phẩm, mở rộng tài nguyên dịch vụ mô hình, nâng cao khả năng cơ sở hạ tầng, cũng như nghiên cứu phát triển mô hình nhỏ hướng tới các tình huống Web3.

Khi AI sinh ra chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hoạt động thực tế, nhu cầu về khả năng mô hình của các doanh nghiệp Web3 cũng đang thay đổi. Đối với các sàn giao dịch, tổ chức định lượng, ví điện tử, nền tảng dịch vụ tài sản số và các đội giao dịch chuyên nghiệp, điều thực sự ảnh hưởng đến khả năng AI có thể vào môi trường sản xuất không chỉ là mô hình có đủ mạnh hay không, mà là liệu tài nguyên mô hình có thể cung cấp liên tục, có thể gọi ổn định trong thời gian cao điểm, có tồn tại con đường thay thế khi dịch vụ nguồn cung cấp biến động, và chi phí sử dụng tổng thể có thể dự đoán và quản lý hay không.

CloudSome hy vọng giải quyết vấn đề cơ sở hạ tầng này.

Khách hàng Web3 cần không chỉ là một lần gọi mô hình, mà là khả năng AI hoạt động liên tục

Doanh nghiệp Web3 tự nhiên có đặc điểm toàn cầu hóa, thông tin dày đặc và hoạt động 24/7.

Sàn giao dịch cần phục vụ người dùng toàn cầu liên tục; các đội định lượng và nghiên cứu cần xử lý một lượng lớn thông tin thị trường, tài liệu dự án, thông báo, mã và dữ liệu phi cấu trúc; ví điện tử và nền tảng dịch vụ tài sản số cần hỗ trợ nội dung đa ngôn ngữ, dịch vụ người dùng, kiểm tra nội bộ và quy trình vận hành.

Khi AI được tích hợp vào những khâu này, lượng gọi mô hình sẽ bị ảnh hưởng trực tiếp bởi sự thay đổi của thị trường.

Trong những thời điểm biến động mạnh của thị trường, khi có chính sách quan trọng được công bố, khi các dự án hot ra mắt hoặc khi sự quan tâm của cộng đồng tăng nhanh, yêu cầu từ người dùng, nhiệm vụ phân tích nội bộ và nhu cầu xử lý nội dung có thể tăng rõ rệt trong thời gian ngắn. Lúc này, nếu doanh nghiệp phụ thuộc vào một mô hình duy nhất hoặc một dịch vụ nguồn cung cấp duy nhất, khi có giới hạn lưu lượng, tăng độ trễ, không đủ hạn mức hoặc không khả dụng trong thời gian ngắn, các chức năng AI liên quan có thể bị ảnh hưởng trực tiếp.

Định tuyến đa mô hình, dành không gian cho lưu lượng đột biến và biến động nguồn cung cấp

Định tuyến đa mô hình không chỉ đơn giản là phân bổ lưu lượng đều cho các mô hình khác nhau.

Trong hoạt động thực tế, doanh nghiệp cần xem xét tổng thể loại nhiệm vụ, khả năng mô hình, tốc độ phản hồi, chi phí sử dụng, hạn mức có sẵn và trạng thái dịch vụ nguồn cung cấp, rồi quyết định yêu cầu nên được xử lý bởi mô hình hoặc kênh nào.

Ví dụ, cùng một sàn giao dịch có thể sử dụng mô hình để xử lý dịch vụ khách hàng đa ngôn ngữ, tóm tắt thông báo, tìm kiếm kiến thức, hỗ trợ mã và nhiệm vụ vận hành nội bộ. Các nhiệm vụ khác nhau có yêu cầu về hiệu suất mô hình, độ trễ và chi phí khác nhau, không cần phải giao tất cả cho cùng một mô hình xử lý.

Các đội định lượng và nghiên cứu cũng có thể phải đối mặt với các yêu cầu khác nhau cùng một lúc: một số nhiệm vụ cần khả năng suy luận mạnh mẽ hơn, một số nhiệm vụ chú trọng vào độ trễ thấp và khả năng xử lý hàng loạt, còn một số nhiệm vụ chỉ cần hoàn thành phân loại thông tin, chuyển đổi định dạng hoặc lọc nội dung.

CloudSome thông qua việc tích hợp đa mô hình, chuyển đổi lỗi và khả năng quản lý gọi, cung cấp cho khách hàng nhiều không gian điều phối hơn.

Khi các sự kiện thị trường tạo ra đỉnh yêu cầu, hoặc khi một nguồn cung cấp nào đó gặp giới hạn lưu lượng, tăng độ trễ và biến động dịch vụ, nền tảng có thể giảm sự phụ thuộc vào một mô hình duy nhất và một nguồn cung cấp duy nhất thông qua mô hình thay thế hoặc kênh dịch vụ thay thế.

Trong khi đó, tốc độ yêu cầu, giới hạn đồng thời và hạn mức Token hàng ngày có thể được sử dụng để hạn chế tiêu thụ tài nguyên của các dự án khác nhau, tránh việc lưu lượng đột biến chuyển thành chi phí không thể dự đoán.

Điều này có nghĩa là, doanh nghiệp không chỉ có thể gọi mô hình, mà còn có thể bắt đầu quản lý và điều phối tài nguyên mô hình một cách thống nhất.

Thúc đẩy nghiên cứu phát triển mô hình nhỏ Web3 cho giao dịch tần suất cao và các tình huống định lượng

Ngoài việc liên tục mở rộng tài nguyên mô hình chung, CloudSome cũng sẽ sử dụng vòng gọi vốn này để thúc đẩy nghiên cứu phát triển mô hình nhỏ cho các tình huống dọc Web3, tập trung phục vụ giao dịch tần suất cao, nghiên cứu định lượng, xử lý dữ liệu thị trường và phân tích tài sản số.

Trong các tình huống giao dịch tần suất cao và định lượng, mô hình cần xử lý không chỉ là câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên, mà còn bao gồm một lượng lớn các nhiệm vụ dữ liệu liên tục phát sinh, có cấu trúc tương đối rõ ràng và yêu cầu hiệu suất xử lý cao. Ví dụ, nhận diện thị trường, phân loại tin tức và thông báo, trích xuất tín hiệu cảm xúc, tạo nhãn sự kiện, phân tích dữ liệu trên chuỗi, xác định trạng thái cặp giao dịch, cũng như lọc thông tin và trích xuất đặc trưng trong quy trình nghiên cứu định lượng.

Những nhiệm vụ này thường có đặc điểm tần suất gọi cao, khối lượng dữ liệu lớn, thời gian phản hồi nhạy cảm và yêu cầu kiểm soát chi phí rõ ràng. Nếu tất cả đều được giao cho các mô hình lớn chung, không chỉ chi phí gọi cao, mà cũng không chắc có thể đáp ứng yêu cầu về độ ổn định, tốc độ xử lý và khả năng thực hiện hàng loạt của các đội định lượng.

Dựa trên nhu cầu này, CloudSome dự định phát triển các mô hình nhẹ xung quanh các nhiệm vụ cụ thể trong giao dịch tần suất cao và định lượng, để chúng có thể đảm nhận công việc xử lý dữ liệu tần suất cao, tiêu chuẩn hóa và có ranh giới tương đối rõ ràng.

Mục tiêu của CloudSome trong việc phát triển mô hình nhỏ Web3 không phải là thay thế trực tiếp các chiến lược giao dịch, hệ thống giao dịch hoặc mô hình quyết định của các tổ chức định lượng, mà là cung cấp cho các đội giao dịch tần suất cao và định lượng khả năng mô hình cơ bản hiệu quả hơn.

Thông qua sự hợp tác giữa mô hình nhỏ và mô hình lớn chung, CloudSome hy vọng dần dần xây dựng cơ sở hạ tầng xử lý dữ liệu và gọi mô hình hướng tới thị trường Web3, cung cấp khả năng AI hiệu quả, ổn định và có thể kiểm soát hơn cho các sàn giao dịch, tổ chức định lượng và các đội giao dịch chuyên nghiệp.

Hướng tới các khách hàng Web3 khác nhau, nhu cầu cơ bản cuối cùng sẽ đồng nhất

Các khách hàng Web3 khác nhau, trong các tình huống sử dụng cụ thể có sự khác biệt rõ rệt.

Các sàn giao dịch và nền tảng dịch vụ tài sản số thường quan tâm hơn đến dịch vụ 24/7, người dùng toàn cầu, hỗ trợ đa ngôn ngữ, áp lực truy cập đột biến, cũng như tính liên tục của dịch vụ hướng tới người dùng.

Các tổ chức định lượng và đội nghiên cứu quan tâm hơn đến khả năng gọi liên tục, xử lý thông tin hàng loạt, quy trình nghiên cứu, hỗ trợ mã và tổ chức dữ liệu phi cấu trúc.

Các đội ví và dịch vụ liên quan có thể áp dụng khả năng mô hình vào việc tổ chức tài liệu, công cụ nội bộ, hỗ trợ người dùng và hỗ trợ kiểm tra thủ công.

Các nhà giao dịch chuyên nghiệp và nhà phát triển công cụ giao dịch có thể quan tâm hơn đến việc nhanh chóng tích hợp các mô hình khác nhau, chuyển đổi giữa các nhiệm vụ khác nhau, cũng như kiểm soát chi phí dựa trên lượng sử dụng thực tế.

CloudSome không cung cấp chiến lược giao dịch, cũng không thay thế các hệ thống quản lý rủi ro, tuân thủ và thực hiện giao dịch của các sàn giao dịch, tổ chức định lượng hoặc nhà cung cấp dịch vụ liên quan.

Nền tảng đảm nhận vai trò của lớp gọi mô hình và lớp quản lý tài nguyên, cung cấp giao diện thống nhất, tài nguyên mô hình, định tuyến và khả năng quản lý sử dụng mà các tình huống Web3 khác nhau cần chung.

Từ gọi mô hình, chuyển sang quản lý tài nguyên mô hình

Trong giai đoạn đầu của ứng dụng AI sinh ra, doanh nghiệp thường quan tâm đến việc "có thể tích hợp một mô hình nào đó hay không".

Nhưng khi lượng gọi tăng, đội ngũ mở rộng và tình huống kinh doanh mở rộng, vấn đề sẽ dần chuyển sang:

• Đội nào có thể gọi mô hình nào

• Mỗi dự án có thể sử dụng bao nhiêu hạn mức

• Mô hình nào phù hợp hơn cho nhiệm vụ hiện tại

• Khi một nguồn cung cấp không khả dụng thì làm thế nào để chuyển đổi

• Các dòng kinh doanh khác nhau đã tiêu tốn bao nhiêu chi phí

• Làm thế nào để tránh yêu cầu đột biến gây gián đoạn dịch vụ hoặc chi phí không kiểm soát

Do đó, giá trị cơ sở hạ tầng trong thời đại đa mô hình không chỉ là giúp các nhà phát triển hoàn thành một lần gọi API nhanh hơn, mà còn là giúp doanh nghiệp quản lý tài nguyên mô hình liên tục.

Đối với các nhà phát triển, giá trị trực tiếp của CloudSome là giảm chi phí thích ứng giao diện và chuyển đổi mô hình.

Đối với doanh nghiệp, giá trị còn mở rộng đến quyền truy cập, hạn mức gọi, kiểm soát đồng thời, chuyển đổi lỗi và quản lý chi phí.

Những khả năng này không tương đương với một hệ thống quản trị AI hoàn chỉnh của doanh nghiệp, nhưng có thể thực hiện kiểm soát tài nguyên cơ bản và quản lý sử dụng ở cấp độ gọi mô hình, cung cấp nền tảng cần thiết cho khả năng AI vào hoạt động thực tế.

Bước tiếp theo sau vòng gọi vốn

Sau khi hoàn thành vòng gọi vốn này, CloudSome sẽ tiếp tục hoàn thiện bảng điều khiển cho nhà phát triển, quản lý API, thanh toán thống nhất và phân tích sử dụng, đồng thời nâng cao khả năng cung cấp tài nguyên mô hình, điều phối yêu cầu, chuyển đổi lỗi và kiểm soát đồng thời.

Nền tảng cũng sẽ mở rộng thêm nhiều mô hình và kênh dịch vụ chính thức, liên tục nâng cao độ ổn định gọi của khách hàng ở các khu vực và quy mô kinh doanh khác nhau.

Mục tiêu của CloudSome là giúp các sàn giao dịch, tổ chức định lượng, đội giao dịch và các khách hàng doanh nghiệp tần suất cao khác không còn cần phải quản lý riêng biệt nhiều nhà cung cấp mô hình, kênh gọi và hệ thống thanh toán, mà có thể thông qua một nền tảng thống nhất, sử dụng các mô hình AI khác nhau một cách ổn định, linh hoạt và có thể kiểm soát hơn.