Po spotkaniu na studiach podyplomowych na MIT Michael Manapat i Yibo Ling wybrali różne ścieżki kariery. Manapat piastował wyższe stanowiska techniczne w Stripe i Notion, a Ling kierował zespołami finansowymi w Uberze i Binance. Mimo to obaj stanęli przed podobnym wyzwaniem: jak zebrać fragmentaryczne dane, aby podejmować ważne decyzje dotyczące alokacji kapitału, przepływów pracy i nie tylko.
Kiedy OpenAI uruchomiło ChatGPT w listopadzie 2022 r., Ling przetestował, jak dobrze może wykonywać podstawowe zadania związane z należytą starannością. Szybko odkrył, że funkcjonowanie nowego narzędzia AI utrudnia znany problem: dane. „Bez wątpienia było wiele obietnic, ale po prostu nie zadziałały. Potrzebujesz właściwych informacji we właściwym kontekście” – powiedział Fortune.
Ta świadomość zmotywowała Manapat i Ling do połączenia sił w celu zbudowania Rowspace, platformy sztucznej inteligencji, która umożliwia podmiotom finansowym, takim jak firmy private equity i fundusze hedgingowe, przekształcenie lat zastrzeżonych danych w wersję alfa. Firma rozpoczyna dziś działalność publiczną z rundą finansowania o wartości 50 milionów dolarów pod przewodnictwem Sequoia, przy udziale Emergence Capital, Stripe i Conviction, a także innych firm i aniołów biznesu.
W czasach zawirowań na rynku oraz tego, czy duże modele językowe i modele podstawowe spowodują, że oprogramowanie stanie się przestarzałe, inwestor i współzarządzający Sequoia, Alfred Lin, powiedział Fortune, że Rowspace to doskonały przykład rodzaju aplikacji, która będzie się rozwijać w nowym, wspaniałym świecie opartym na sztucznej inteligencji.
„Ludzie mówią, że marginalna linia kodu jest bardzo tania w produkcji” – powiedział Lin. „To, czego szukamy obecnie w prawie każdej firmie, to prędkość produktu i to, jak szybko prędkość produktu napędza inne rzeczy, które stają się fosami, czyli efektami sieciowymi i ludźmi korzystającymi z Twojego produktu na co dzień”.
Znajdź alfę
Manapat opisał Rowspace jako warstwę inteligencji znajdującą się na danych firmy. Platforma integruje wszystkie ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane instytucji, czy to w formie dokumentów, systemów księgowych czy starych programów PowerPoint, i przeprowadza wcześniejsze rozumowanie. „Koncentrujemy się na tym, jak upewnić się, że rozumiemy wszystkie dane leżące u ich podstaw, aby móc podejmować rzeczywiste decyzje” – powiedział.
Podejście Rowspace do danych bardzo przypomina podejście stosowane w popularnych nowych narzędziach konsumenckich, takich jak Claude Cowork, które mogą przeszukiwać pliki komputera i tworzyć prezentacje lub notatki badawcze. Manapat powiedział, że Rowspace różni się pod wieloma względami. Po pierwsze, nie przejmuje danych firmy na własność, lecz przetwarza je w ramach własnych systemów chmurowych.
Na głębszym poziomie Manapat powiedział, że podstawowe modele, takie jak Anthropic, sprawdzają się w zadaniach ostatniej mili, takich jak formatowanie księgi propozycji w programie PowerPoint lub budowanie modelu przepływu środków pieniężnych, które zazwyczaj uzupełnia się za pomocą wyszukiwania w czasie rzeczywistym.
„Nie na tym się skupiamy” – powiedział Manapat. Jak wyjaśnił, nie ma sposobu, aby mieć pewność, że agent zapoznał się ze wszystkimi dostępnymi informacjami lub poświęcił czas na przemyślenie przed wyciągnięciem wniosków, co jest czasochłonne i kosztowne. Zamiast tego Rowspace ma za zadanie przeprowadzić głębszą analizę danych, na przykład dostrzec najdrobniejsze szczegóły z lat finansów firmy. To zawsze zapewni platformie przewagę nad najbardziej uniwersalnym Anthroposem na świecie.
„Model podstawowy nie będzie w stanie obsłużyć każdej rzeczy, którą ktoś chce robić w tak różnych branżach” – powiedział Lin. „To zostanie pozostawione graczom takim jak Rowspace, szczególnie w branży, na której się skupiają”.
Manapat przyznał, że trudno będzie obronić czyste oprogramowanie lub interfejsy użytkownika, zwłaszcza że podstawowe modele szybko się rozwijają. Powiedział jednak, że właśnie dlatego Rowspace koncentruje się bardziej na bezpiecznym kompilowaniu i syntezie danych firmy i robieniu tego z doświadczonym finansowo zespołem. Kadra inżynierska pochodzi zarówno z firm technologicznych takich jak Notion i Stripe, jak i private equity i kredytowych. „Nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania dla usług finansowych, ponieważ w pewnym sensie alfa każdej firmy wynika z jej podejścia” – powiedział Manapat. „Staramy się pomóc Ci uczyć się na podstawie własnych danych i spostrzeżeń, wykorzystywać je i wzmacniać”.
Choć Rowspace odmówił podania informacji o swojej wycenie ani o pierwszych klientach, Manapat stwierdził, że są to renomowane firmy private equity i kredytowe o długiej tradycji, a także firmy działające na rynkach publicznych i prywatnych. Dodał, że Rowspace współpracuje z około dziesięcioma dużymi firmami z siedmiocyfrową roczną wartością kontraktów.
„Klienci używają tego narzędzia do zarabiania pieniędzy i od tego wszystko się zaczyna” – powiedział Lin. „Jeśli będziemy konsekwentnie pomagać ludziom wykorzystywać sztuczną inteligencję do podejmowania lepszych decyzji za pomocą naszego narzędzia, będą oni zarabiać pieniądze i radzić sobie lepiej niż inni”.
