A Magic, uma startup de IA que cria modelos para gerar código e automatizar uma série de tarefas de desenvolvimento de software, levantou uma grande parcela de dinheiro de investidores, incluindo o ex-CEO do Google, Eric Schmidt.

Em uma postagem de blog na quinta-feira, a Magic disse que fechou uma rodada de arrecadação de fundos de US$ 320 milhões com contribuições de Schmidt, bem como da CapitalG, Atlassian, Elad Gil, Jane Street, Nat Friedman & Daniel Gross, Sequoia e outros da Alphabet. O financiamento eleva o total arrecadado pela empresa para quase meio bilhão de dólares (US$ 465 milhões), catapultando-a para um grupo de startups de codificação de IA com melhor financiamento, cujos membros incluem Codeium, Cognition, Poolside, Anysphere e Augment. (Curiosamente, Schmidt também está apoiando a Augment.)

Em julho, a Reuters relatou que a Magic estava buscando levantar mais de US$ 200 milhões em uma avaliação de US$ 1,5 bilhão. Evidentemente, a rodada superou as expectativas, embora a avaliação atual da startup não pudesse ser determinada; A Magic foi avaliada em US$ 500 milhões em fevereiro.

A Magic também anunciou na quinta-feira uma parceria com o Google Cloud para construir dois “supercomputadores” na Google Cloud Platform. O Magic-G4 será composto por GPUs Nvidia H100, e o Magic G5 usará os chips Blackwell de última geração da Nvidia programados para entrar em operação no ano que vem. (GPUs, graças à sua capacidade de executar muitas computações em paralelo, são comumente usadas para treinar e servir modelos de IA generativos.)

A Magic diz que pretende escalar o último cluster para “dezenas de milhares” de GPUs ao longo do tempo, e que juntos, os clusters serão capazes de atingir 160 exaflops, onde um exaflop é igual a um quintilhão de operações de computador por segundo.

“Estamos animados com a parceria com o Google e a Nvidia para construir nosso supercomputador de IA de última geração no Google Cloud”, disse o cofundador e CEO da Magic, Eric Steinberger, em um comunicado. “O sistema [Blackwell] da Nvidia melhorará muito a eficiência de inferência e treinamento para nossos modelos, e o Google Cloud nos oferece o cronograma mais rápido para escalar e um rico ecossistema de serviços em nuvem.”

Steinberger e Sebastian De Ro cofundaram a Magic em 2022. Em uma entrevista anterior, Steinberger disse ao TechCrunch que se inspirou no potencial da IA ​​quando jovem; no ensino médio, ele e seus amigos conectaram os computadores da escola para treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina.

Essa experiência plantou as sementes para o programa de bacharelado em ciência da computação de Steinberger em Cambridge (ele desistiu depois de um ano) e, mais tarde, seu emprego na Meta como pesquisador de IA. De Ro veio da empresa alemã de gerenciamento de processos de negócios FireStart, onde trabalhou até a função de CTO. Steinberger e De Ro se conheceram na organização de voluntários ambientais que Steinberger cocriou, ClimateScience.org.

A Magic desenvolve ferramentas baseadas em IA (ainda não à venda) projetadas para ajudar engenheiros de software a escrever, revisar, depurar e planejar alterações de código. As ferramentas operam como um programador de pares automatizado, tentando entender e aprender continuamente mais sobre o contexto de vários projetos de codificação.

Muitas plataformas fazem o mesmo, incluindo o elefante na sala GitHub Copilot. Mas uma das inovações da Magic está nas janelas de contexto ultralongas de seus modelos. Ela chama a arquitetura dos modelos de “Rede de Memória de Longo Prazo” ou “LTM” para abreviar.

O contexto de um modelo, ou janela de contexto, refere-se aos dados de entrada (por exemplo, código) que o modelo considera antes de gerar a saída (por exemplo, código adicional). Uma pergunta simples — “Quem ganhou a eleição presidencial dos EUA em 2020?” — pode servir como contexto, assim como um roteiro de filme, programa ou clipe de áudio.

À medida que as janelas de contexto aumentam, também aumenta o tamanho dos documentos — ou bases de código, conforme o caso — que estão sendo encaixados nelas. O contexto longo pode evitar que os modelos “esqueçam” o conteúdo de documentos e dados recentes e desviem do tópico e extrapolem incorretamente.

A Magic afirma que seu modelo mais recente, LTM-2-mini, tem uma janela de contexto de 100 milhões de tokens. (Tokens são bits subdivididos de dados brutos, como as sílabas “fan”, “tas” e “tic” na palavra “fantástico”.) 100 milhões de tokens equivalem a cerca de 10 milhões de linhas de código, ou 750 romances. E é de longe a maior janela de contexto de qualquer modelo comercial; os próximos maiores são os modelos emblemáticos Gemini do Google, com 2 milhões de tokens.

A Magic diz que, graças ao seu longo contexto, o LTM-2-mini foi capaz de implementar um medidor de força de senha para um projeto de código aberto e criar uma calculadora usando uma estrutura de IU personalizada de forma praticamente autônoma.

A empresa está agora no processo de treinar uma versão maior desse modelo.

A Magic tem uma equipe pequena — cerca de duas dúzias de pessoas — e nenhuma receita para falar. Mas está indo atrás de um mercado que pode valer US$ 27,17 bilhões até 2032, de acordo com uma estimativa da Polaris Research, e os investidores percebem que isso é um esforço que vale a pena (e possivelmente bastante lucrativo).

Apesar das preocupações de segurança, direitos autorais e confiabilidade em torno das ferramentas de codificação assistiva baseadas em IA, os desenvolvedores demonstraram entusiasmo por elas, com a grande maioria dos entrevistados na última enquete do GitHub dizendo que adotaram ferramentas de IA de alguma forma, a Microsoft informou em abril que. O Copilot tinha mais de 1,3 milhão de usuários pagantes e mais de 50.000 clientes empresariais.

E as ambições da Magic são maiores do que automatizar tarefas rotineiras de desenvolvimento de software. No site da empresa, ela fala de um caminho para AGI – IA que pode resolver problemas de forma mais confiável do que os humanos sozinhos.

Para tal IA, a Magic, com sede em São Francisco, contratou recentemente Ben Chess, antigo líder da equipa de supercomputação da OpenAI, e planeia expandir as suas equipas de segurança cibernética, engenharia, investigação e engenharia de sistemas… leia mais em Look 29/08/2024