LONDON (IT BOLTWISE) – Das Londoner Startup Mirai, gegründet von den Machern hinter Reface und Prisma, arbeitet daran, die Effizienz von KI-Modellen auf Geräten wie Smartphones und Laptops zu verbessern. Mit einer Finanzierung von 10 Millionen US-Dollar plant das Unternehmen, die On-Device-Verarbeitung zu revolutionieren und Entwicklern eine einfache Integration zu ermöglichen.
In der heutigen Diskussion über Künstliche Intelligenz liegt der Fokus oft auf der Cloud-Infrastruktur und großen Rechenzentren, die für die Ausführung von Modellen erforderlich sind. Unternehmen wie Apple und Qualcomm beginnen jedoch, die Nützlichkeit von KI direkt auf Geräten zu verbessern. In diesem Kontext arbeitet das 14-köpfige Team von Mirai in London daran, die Effizienz von Modellen auf Smartphones und Laptops zu steigern.
Mirai wurde von Dima Shvets und Alexey Moiseenkov gegründet, die beide Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Verbraucher-Apps haben. Shvets war Mitbegründer der Face-Swapping-App Reface, während Moiseenkov CEO und Mitbegründer der viralen AI-Filter-App Prisma war. Beide Gründer hatten bereits vor dem Aufkommen generativer KI über KI und maschinelles Lernen auf Geräten nachgedacht.
Die Vision von Mirai ist es, Entwicklern eine einfache Integrationserfahrung zu bieten, ähnlich wie bei Stripe. Das Unternehmen hat eine Inferenz-Engine für Apple Silicon entwickelt, die den Durchsatz auf Geräten optimiert. Mit dem kommenden SDK können Entwickler die Laufzeit mit nur wenigen Codezeilen in ihre Apps integrieren.
Die Engine von Mirai, die in Rust entwickelt wurde, kann die Generierungsgeschwindigkeit eines Modells um bis zu 37 % steigern. Dabei wird darauf geachtet, dass die Modellgewichte nicht verändert werden, um die Qualität der Ausgabe nicht zu beeinträchtigen. Derzeit konzentriert sich Mirai auf die Verbesserung von Text- und Sprachmodalitäten und plant, in Zukunft auch visuelle Modalitäten zu unterstützen.
Mirai plant, Benchmarks für die On-Device-Leistung zu veröffentlichen, damit Modellhersteller ihre Modelle testen können. Obwohl nicht alle KI-Arbeiten auf Geräten durchgeführt werden können, entwickelt das Team eine Orchestrierungsschicht, um Anfragen, die nicht auf dem Gerät erfüllt werden können, in die Cloud zu senden.
Investoren wie Andy McLoughlin von Uncork Capital sehen in der On-Device-Verarbeitung eine vielversprechende Zukunft. Angesichts der hohen Kosten für Cloud-Inferenz wird erwartet, dass Unternehmen zunehmend auf Edge-Lösungen setzen, um die Wirtschaftlichkeit ihrer KI-Anwendungen zu verbessern.
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