(SeaPRwire) – Hai cô con gái của nhà sáng lập Acres Carter Malloy áp mặt vào cửa kính ở cuối văn phòng, cố gắng nhìn thấy những chiếc máy kêu vo ve mà cha chúng đã ca ngợi—hai GPU cao cấp được đặt trong một góc tối.
Malloy mua hai chiếc máy đó từ NVIDIA vào năm 2024, và mới đây đã đặt mua thêm hai chiếc nữa, dự kiến sẽ đến vào cuối tuần này. Anh ấy cũng đang luồn dây cáp mới qua trần nhà để cắm thẳng các máy này vào máy tính của nhóm khoa học dữ liệu của mình, để họ có thể huấn luyện mô hình trực tiếp tại chỗ thay vì thuê thời gian trên đám mây.
“Việc có nó tại chỗ rẻ hơn rất nhiều để huấn luyện—và thực sự còn nhanh hơn,” Malloy nói.
Acres có thể chỉ là một công ty khởi nghiệp nhỏ với khoảng 70 người, nhưng nó là một trong số ngày càng nhiều công ty dữ liệu thích hợp đang lặng lẽ lắp ráp các cụm GPU bên ngoài phạm vi của Big Tech, trong một cuộc cá cược rằng việc sở hữu năng lực tính toán của riêng mình sẽ là một lợi thế cạnh tranh. Andreessen Horowitz nổi tiếng đã trang bị cụm GPU riêng mà họ cho các công ty khởi nghiệp thuê để đổi lấy cổ phần. Và các công ty khởi nghiệp riêng lẻ, bao gồm công ty lưu trữ video Gumlet, cũng đã cho biết họ đang tự lưu trữ phần cứng của mình. Phần cứng này có thể có giá hơn 25.000 đô la cho mỗi GPU, cộng với chi phí năng lượng liên tục. Trong thời kỳ thiếu hụt nguồn cung như năm ngoái, các công ty nhỏ hơn có thể khó có được chúng mà không phải chờ đợi hàng tháng trời trong danh sách chờ.
Nhưng để điều hành một công ty trí tuệ dữ liệu không gian địa lý, Malloy nói rằng việc có cụm máy riêng của họ có ý nghĩa hơn.
Không phải lúc nào cũng như vậy. Vài năm trước, Malloy đang điều hành một công ty rất khác—AcreTrader, một nền tảng fintech đầu tư đất nông nghiệp có trụ sở tại Fayetteville, Ark., trên thực tế, cho phép các nhà đầu tư mua các phần đất giống như cách họ mua cổ phiếu. Mùa hè năm ngoái, anh ấy đã bán phần “Trader” của doanh nghiệp với một số tiền không được tiết lộ để tập trung vào một thứ: dữ liệu.
Ngay từ đầu, một nhóm nhỏ tại công ty khởi nghiệp đã thu thập dữ liệu để giúp chủ đất định giá và đánh giá đất nông nghiệp—từ lịch sử bán và cho thuê, dữ liệu cơ sở hạ tầng nước đến địa hình LiDAR, hình ảnh vệ tinh và thậm chí cả độ sâu của giếng nước ở Texas. Theo thời gian, hệ thống lập bản đồ và phân tích nội bộ “đã trở nên lớn hơn những gì Trader có thể, rất nhanh chóng,” Malloy nói, vì thông tin đất đai không chỉ khó và mất thời gian để thu thập, mà còn thường đòi hỏi các kỹ sư dữ liệu phân tích.
Khi các mô hình ngôn ngữ lớn trở nên tinh vi hơn, Malloy đã hình dung ra những cách thức mới để khách hàng tương tác với dữ liệu mà nhóm của anh đang cẩn thận thu thập và làm sạch. Với nền tảng beta mới của Acres, một nhà phát triển có thể nhập một lời nhắc bằng tiếng Anh đơn giản: Hãy tìm cho tôi một lô đất 40 mẫu chủ yếu nằm ngoài vùng ngập lụt, trong vòng ba dặm của cơ sở hạ tầng thoát nước, ở một quận được biết đến với việc cấp phép nhanh chóng—và hệ thống sẽ sàng lọc qua các bản đồ và dữ liệu của nó để tìm ra các địa điểm khả thi. Thông qua sự tích hợp của Acres với công ty khởi nghiệp thông tin công cộng Hamlet, các công ty trung tâm dữ liệu cũng có thể phân tích xem chính quyền thành phố và quận địa phương có thân thiện—hay không thân thiện—với các dự án phát triển mới và trung tâm dữ liệu hay không.
Đây là lúc GPU phát huy tác dụng. Acres làm việc với dữ liệu không gian địa lý—không chỉ là bảng tính, mà còn là các lớp vector và raster xác định các điểm, đường thẳng và đa giác đằng sau các bản đồ quyền sở hữu đất và quy hoạch. Việc xử lý loại hình ảnh và hình học đó đòi hỏi khả năng tính toán nặng nề, và việc đưa GPU vào nội bộ cho phép nhóm huấn luyện mô hình và chạy các phân tích lựa chọn địa điểm nhanh hơn và với chi phí thấp hơn, theo Malloy, người từ chối bình luận về hóa đơn tiện ích của anh ấy đã tăng bao nhiêu, ngoài việc nói “nó sử dụng một chút điện năng”.
Malloy rất phấn khích khi nói về điều đó. Đối với anh ấy, cảm giác như đội ngũ của anh đang hoạt động ở tiền tuyến trong khoa học dữ liệu. “Chúng tôi đang có những đột phá trong khoa học không gian địa lý với AI… Chúng tôi đang xây dựng những thứ mà không có tài liệu học thuật nào nói đến.”
Anh ấy có thể hơi quảng cáo quá mức một chút, nhưng ý tưởng đó có phần đúng: việc kết hợp hồ sơ đất đai cấp lô, dữ liệu cấp phép và hình ảnh độ phân giải cao ở quy mô này với LLM vẫn là một lãnh thổ tương đối mới.
Điều duy nhất Malloy dường như lo lắng là theo kịp tốc độ thay đổi—và với nhu cầu. Acres mới bắt đầu triển khai chức năng tìm kiếm AI generative mới cho khách hàng doanh nghiệp chỉ vài tuần trước, và Malloy nói rằng anh ấy đã thấy khách hàng vừa tức giận vừa cười vì khoảng thời gian mà họ nghĩ nó có thể tiết kiệm cho họ.
Về mặt lịch sử, Malloy nói, Acres đã cố gắng tiếp nhận khách hàng quá nhanh. Với chỉ năm người trong nhóm hỗ trợ khách hàng, Malloy muốn chuyển khách hàng lên nền tảng beta mới một cách thận trọng. Chưa kể—mới chưa đầy một năm kể từ khi Acres bán đi phần từng là cốt lõi của doanh nghiệp.
“Điều đó chắc chắn khiến tôi thức trắng—rằng chúng tôi sẽ đi trước quá xa. Chúng tôi đã từng làm vậy trước đây,” Malloy nói.
Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.
Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày
SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác.