Lietuvos DI paveikslas: kaip maža šalis pasaulinėse lenktynėse sau vietos ieško

Akivaizdu, kad Lietuva savo „OpenAI“ nesukurs, – iššūkių esti netgi bandant sukurti lietuvišką didįjį kalbos modelį (angl. large language model), nors tokių bandymų jau buvo.

Tačiau tai nereiškia, kad lietuviški startuoliai sėdi sudėję rankas ir nebando kurti DI produktų – priešingai, sudarydamos Lietuvos kompanijų DI paveikslą, VŽ priskaičiavo daugiau nei 30 įmonių bei startuolių, kuriančių DI pagrindu veikiančius produktus.

Į šią analizę įtrauktos ir tokios įmonės kaip „Hostinger“, kurios pagrindinis produktas yra svetainių priegloba, tačiau ji taip pat klientams siūlo DI svetainių kūrimo įrankį, o pernai pristatė „OpenAI“ modelio „GPT-3.5“ pagrindu sukurtą atviro kodo (angl. open source) DI asistentą klientams aptarnauti „Kodee“.

Šias kompanijas būtų galima išskirstyti į kelias pagrindines kategorijas – esti įmonių, dirbančių su DI modeliais infrastruktūros lygyje, kitos bendrovės DI ar mašininio mokymosi sprendimus kuria specialioms verslo vertikalėms.

Šių verslo vertikalių spektras yra gana platus – nuo medicinos, biotechnologijų iki asmeninių DI asistentų ar rinkodaros (žr. grafiką žemiau). Nemažai lietuviškų DI sprendimų yra sukurti „OpenAI“ ar kitų didžiųjų kalbos modelių pagrindu.

Lukas Savickas, ekonomikos ir inovacijų ministras, sako stebintis tiek privataus, tiek viešojo sektoriaus susidomėjimą įvairių DI sprendimų taikymu – tam skatinti ministerija yra numačiusi įvairių finansinių priemonių.

Paklaustas, kokius DI produktus gali kurti Lietuva, ministras neapsiriboja vien DI pokalbių robotais – sritimi, kuri po „ChatGPT“ išleidimo 2022 m. pabaigoje viešumoje sulaukia bene daugiausia dėmesio.

„DI galimybės tuo nesibaigia, – VŽ podkaste sakė L. Savickas. – Lietuva galėtų ne tik dalyvauti kuriant produktus, bet ir prisidėti prie platesnių sprendimų, pavyzdžiui, plėtojant duomenų centrus. Duomenys yra esminis DI vystymo pagrindas, todėl duomenų centrų plėtra Lietuvoje galėtų būti strateginė kryptis.“

Įvairovė – stiprybė?

Donatas Keras, rizikos kapitalo fondų valdytojos „Practica Capital“ partneris, pastaruosius trejetą metų teigia stebintis daug bandymų pritaikyti didžiuosius kalbos modelius įvairiems produktams.

„Taip pat, mano manymu, turime įdomesnių įmonių, kurios galbūt yra mažiau matomos ir dirba su programėlių kūrimo infrastruktūra ar kituose sluoksniuose, – VŽ sako D. Keras. – Nesakyčiau, kad tokių komandų kiekvieną mėnesį atsiranda dešimtimis, bet talentingų žmonių tikrai yra.“

Kaip gerą pavyzdį pašnekovas pateikia Vilniuje vykstančius DI hakatonus.

„Juos rengia tikrai talentingi žmonės, kurie žino, ką daro, o ne šiaip susirenka pašnekėti apie tai, kas darosi San Fransiske. Kai kurios temos tikrai atrodo įdomiai, žmonės giliai supranta, kas vyksta“, – teigia „Practica Capital“ partneris.

Viktoras Jucikas, DI pagrindu e. prekyba užsiimančioms įmonėms reklamą kuriančio startuolio „Genus AI“ vienas įkūrėjų ir rizikos kapitalo bendrovės „Iron Wolf Capital“ partneris, sako, kad Lietuvos ekonomika yra gana dinamiška, todėl tai yra gera erdvė kurtis DI kompanijoms.

VŽ skaičiuoja, kad bene daugiausia lietuviškų DI startuolių yra rinkodaros srityje. Prie jų dėl „Kodee“ priskirtas ir minėtas „Hostinger“, taip pat yra ir 2021 m. 7,2 mln. USD pritraukęs „Whatagraph“ arba pernai 2,2 mln. USD pritraukęs „Evergrowth“. Tai buvo iki tol Lietuvos startuolių ekosistemai nebūdingai didelė pre-seed (itin ankstyvo) etapo investicija.

Anot V. Juciko, vystant DI startuolį, yra svarbios trys dedamosios: duomenys, skaičiavimo pajėgumai (angl. computing) ir fantazija. O pastarosios, anot jo, lietuviai turi pakankamai.

„Neišskirčiau vienos srities, bet palanku dirbti visur, kur ankstyvos stadijos kompanijos gali greitai rasti klientų, su kuriais pasitikrintų savo keliamas hipotezes, – teigia pašnekovas. – Nori ar nenori, Lietuvoje yra stiprus rinkodaros supratimas. Tai reiškia, kad ateidamas su produktu rinkodarai iškart galiu gauti daug grįžtamojo ryšio. Tačiau įdomios yra ir kitos sritys.“

Minėtą pre-seed investiciją į „Evergrowth“ jau šių metų pradžioje visiškai sutriuškino kitas DI startuolis „nexos.ai“, tiesa, konkrečiai šis atvejis yra unikalus, nes už šios bendrovės stovi Tomas Okmanas ir Eimantas Sabaliauskas, „Tesonet“ įkūrėjai.

Jie vos po kelių savaičių veiklos pritraukė 8 mln. USD investiciją – mažiau žinomiems įkūrėjams iš Lietuvos tokia suma pačioje pradžioje būtų nepasiekiama. T. Okmanui ir E. Sabaliauskui į naująjį savo projektą pavyko pritraukti tokius rizikos kapitalo fondų valdytojus kaip „Index Ventures“, „Creandum“ ar „Dig Ventures“, taip pat žinomų technologijų kompanijų vadovus, pavyzdžiui, Sebastianą Siemiatkowskį, Švedijos „fintech“ milžinės „Klarna“ vadovą.

„Pigios“ kompanijos

Stipresnėmis investicijomis per pastaruosius metus gali pasigirti ir kiti, kiek siauresnėse vertikalėse dirbantys ir savo sprendimus ant DI pamato statantys lietuviški startuoliai.

Pavyzdžiui, „Biomatter“, su DI pagalba vystanti naujus, gamtoje neegzistuojančius fermentus, pernai vasarą gavo 6,5 mln. Eur investiciją.

Medicinos srityje „Ligence“ pritraukė 3 mln. Eur. Šis Kaune pagrindinę būstinę turintis startuolis DI siekia atnešti į širdies ultragarso tyrimus ir jau yra pademonstravęs, kad jo programinė įranga yra prilygintina kardiologui. Anksčiau gana rimtomis investicijomis šioje srityje buvo pasižymėjęs „Oxipit“, DI sprendimus radiologijai vystantis startuolis.

„Ligence“, „Oxipit“ ar „Biomatter“, DI ir mašininį mokymąsi savo produktuose naudojantys startuoliai atsirado dar prieš „ChatGPT“. Dabar jų technologiniai gebėjimai auga, ir jie, tas technologijas pritaikydami, iš keistų ir labai inovatyvių tampa kompanijomis, iš kurių jau tikimasi stiprių produktų, nes matai, kad tie dalykai pradeda veikti“, – sako D. Keras iš „Practica Capital“.

Savo pasiūlymą DI grindžia ir „CyberUpgrade“, naujas buvusių „fintech“ bendrovės „Paysolut“ įkūrėjų projektas, kuris pernai pasižymėjo net dviem rizikos kapitalo investicijomis.

Apie 15 metų Lietuvos startuolių ekosistemoje veikiančio V. Juciko vertinimu, pastaruoju metu įkūrėjų, su kuriais tenka susipažinti, žinių spektras ir startuolių kokybė yra smarkiai pagerėjusi. Anot jo, tam galima rasti bent porą priežasčių – vietiniai ir kitų šalių vienaragiai, veikiantys Lietuvoje, kurie augina specialistus. Kita yra tokios politinės priežastys kaip „Brexit“ ir apskritai pagerėjusi gyvenimo kokybė, sugrįžti į Lietuvą paskatinusi nemažai emigrantų.

Palanku ir tai, kad pastaruoju metu Lietuvoje išaugo investicijų į ankstyvos stadijos įmones.

„Kapitalo kiekis yra labai neblogas. Tikrai galima rasti angelų ar pre-seed stadijos kapitalo iki maždaug 750.000 Eur, o tai leidžia bent metus ar pusantrų visai rimtai pasidarbuoti su 3–4 žmonių komanda“, – teigia V. Jucikas.

Anot jo, ateinantis penktmetis Lietuvos DI startuoliams yra gana gera galimybė, nes įkūrėjai jau neblogai supranta, kaip parduoti visam pasauliui, tačiau kompanijos tebėra gana pigios, t. y. palygintinoje stadijoje dar negauna tokių investicijų ir įverčių, kokius gauna JAV ar Vakarų Europos startuoliai.

LLM neapsimoka?

Nuo pat „ChatGPT“ pasirodymo 2022 m. pabaigoje viena generatyvinio DI temų mažesnėse valstybėse tapo tai, kaip amerikietiškų kompanijų sukurti didieji kalbos modeliai atvaizduoja jų kalbas.

Ne išimtis buvo ir lietuvių kalba – būta pastebėjimų, kad „ChatGPT“ lietuviškai rašo daugmaž pradinuko lygiu. 2023 m. DI entuziastai buvo įkūrę projektą „Lithuanian AI Research Group“, ne pelno siekiančią DI tyrimų grupę, užsibrėžusią tikslą sukurti daugiau ir geresnių produktų lietuvių kalbai.

„Lietuva galėtų ne tik dalyvauti kuriant produktus, bet ir prisidėti prie platesnių sprendimų, pavyzdžiui, plėtojant duomenų centrus. Duomenys yra esminis DI vystymo pagrindas, todėl duomenų centrų plėtra Lietuvoje galėtų būti strateginė kryptis“, – Lukas Savickas, ekonomikos ir inovacijų ministras.

Vienas šio projekto iniciatorių Deividas Matačiūnas, vienas šios grupės iniciatorių, Lietuvos DI asociacijos prezidentas, tuomet VŽ teigė, kad tokioms kompanijoms kaip „OpenAI“ Lietuva yra paprasčiausiai per maža rinka, kad būtų įdomi.

Visgi pernai lietuvių įmonė „Neurotechnology“ paskelbė sukūrusi pirmąjį atviro kodo didįjį kalbos modelį lietuvių kalbai. Jis buvo sukurtas remiantis „Meta“ modeliu „LlamaV2“, jam apmokyti „Neurotechnology“ pasitelkė tekstyną, kurį sudarė daugiau nei 14 mlrd. teksto vienetų lietuvių kalba. Modelį lietuviai treniravo pasitelkdami „Nvidia H100“ procesorius.

Anot „Neurotechnology“, toks modelis gali būti naudojamas kaip pagrindas kurti DI sprendimams lietuvių kalba.

V. Jucikas iš „Iron Wolf Capital“ sako, kad tai, jog fundamentalių DI modelių ir infrastruktūros inovacijų Lietuvoje yra nedaug, neturėtų stebinti.

„Nedidelį kalbos modelį ištreniruoti nėra labai sudėtinga, klausimas, kaip jį panaudoti praktiškai“, – svarsto pašnekovas

Anot jo, technologijų milžinai automatiškai dėmesio mažesnėms kalboms neskiria. Tačiau tokios kompanijos kaip, pavyzdžiui, „Meta“ modelius pirmiausia kuria tam, kad juos panaudotų savo produktams, todėl kokybiškas kalbų supratimas šioms bendrovėms yra svarbus.

„Taip pat manau, kad būtų sunku surinkti daugiau duomenų (nei „Meta“) net lietuvių kalba. Specializuojantis ir labai daug dirbant, būtų galima padaryti nepaprastai gerą modelį lietuvių kalba, bet labai tikėtina, kad „Meta“ ar panašūs žaidėjai daugmaž per 6 mėnesius jį pasivytų“, – svarsto V. Jucikas.