חברת הזנק הבריטית Callosum Ltd., העוסקת בייעול ואופטימיזציה של עומסי עבודה של בינה מלאכותית, הודיעה על השלמת סבב גיוס סיד בהיקף נרחב של 100 מיליון דולר. הצעד מגיע חודשים ספורים בלבד לאחר שהחברה גייסה 10.25 מיליון דולר בחודש פברואר האחרון. את הגיוס הנוכחי הובילה קרן ההון סיכון Atomico, בהשתתפות הקרנות Plural ,DCVC וקרן הבינה המלאכותית הריבונית של בריטניה (U.K. Sovereign AI Fund). על פי הדיווח באתר SiliconANGLE, הסטארטאפ הבלונדוני שואף לפתור את אחת הבעיות הבוערות ביותר בעולם ה-AI: העלויות הנסיקות וצווארי הבקבוק במשאבי המחשוב הנדרשים להרצת מודלים מתקדמים.
פירוק משימות וניתוב חכם של עומסי עבודה
השירות המרכזי שמציעה Callosum נקרא Tailored Inference ("הסקה מותאמת אישית"), והוא מיועד לסייע למפתחים לשפר את היעילות של יישומי בינה מלאכותית ולהפחית באופן משמעותי את עלויות התשתית. בבסיס הטכנולוגיה עומדת התפיסה כי משימות מורכבות של AI אינן עשויות ממיקשה אחת, אלא מורכבות ממספר שלבים שונים.
מערכת Tailored Inference מפרקת את השלבים של כל משימה לרכיבי תוכנה עצמאיים המכונים "בלוקים" (blocks), ומנתבת כל בלוק אל המודל המתאים ביותר לביצועו:
- משימות פשוטות מועברות לאלגוריתמים זולים ומהירים המצריכים משאבים מועטים.
- משימות מורכבות מופנות למודלי קצה עוצמתיים (frontier models).
בחברה טוענים כי הטכנולוגיה מסוגלת להשלים חלק ממשימות ההסקה (Inference) במהירות הגבוהה פי 3.7 מזו של המודל GPT-5.6 Luna, תוך שמירה על איכות פלט גבוהה יותר וחיסכון ניכר בעלויות.
"הדור הבא של הבינה המלאכותית יוגדר על ידי הדרך החכמה שבה המחשוב יתוזמר, ולא רק על ידי כמות המחשוב הזמינה", ציין דניאל אקארצ'ה (Danyal Akarca), מייסד-שותף ומנכ"ל Callosum, שהקים את החברה יחד עם יאשה אכטרברג (Jascha Achterberg).
תזמור תשתיתי בשיתוף יצרניות השבבים
לצד הניתוב ברמת המודלים, הפלטפורמה של Callosum מציעה אופטימיזציה גם ברמת החומרה והשבבים. לאחר שהמערכת קובעת איזה מודל יבצע כל חלק ממשימת ההסקה, היא פורסת את המודל על גבי השבב המסוגל להריץ אותו בצורה היעילה ביותר. כבר במועד ההשקה, השירות תומך במאיצי AI מתוצרת של למעלה משישה יצרנים שונים.
במקביל להודעה על הגיוס, הכריזה יצרנית השבבים Cerebras Systems על שיתוף פעולה אסטרטגי עם Callosum, במסגרתו ישולבו מאיצי סדרת WSE (Wafer-Scale Engine) של Cerebras בתוך פלטפורמת Tailored Inference.
| טכנולוגיה / רכיב | חברה מפתחת | תפקיד במערך המחשוב |
|---|---|---|
| WSE-3 Turbo | Cerebras | מאיץ סיליקון חדש המציע ביצועים כפולים הודות לתדר שעון מוגבר |
| Wafer-Scale Backpack | Cerebras | מודול מאיץ הכולל קירור נוזלי, ניהול צריכת חשמל ורכיבי עזר |
| CS-4 | Cerebras | מארז שרתים המכיל 3 מודולי Backpack ומסוגל להריץ מודלים של 10 טריליון פרמטרים |
| שבבי Prefill | AMD / AWS | שבבים המותאמים בשילוב עם CS-4 לשלב העיבוד המקדים (prefill) בהסקה |
תהליך ייצור התשובות על ידי מודלי AI כולל שני שלבים עיקריים: שלב העיבוד המקדים (prefill) ושלב הפענוח (decode). השרת CS-4 של Cerebras מותאם במיוחד לשלב הפענוח, וניתן לשלבו יחד עם שבבים המותאמים לשלב העיבוד המקדים של חברות כמו Advanced Micro Devices (AMD) ו-Amazon Web Services (AWS) — שניהם נתמכים על ידי הפלטפורמה של Callosum.
משמעות לשוק והשלכות על הייטק הישראלי
סבב הגיוס הנוכחי נחשב לאחד מגיוסי הסיד הגדולים ביותר שנראו באירופה בפרט. הנכונות של משקיעים להזרים סכום כה עתק בשלב מוקדם משקפת את ההבנה בשוק כי המרוץ ל-AI אינו נמדד רק בגודל המודלים, אלא ביכולת לחתוך בעלויות התפעוליות של תשתיות ענן.
עבור חברות הייטק וסטארטאפים ישראליים העוסקים בפיתוח יישומי בינה מלאכותית, פתרונות מסוג זה עשויים להיות משמעותיים במיוחד. רבות מהחברות המקומיות מתמודדות כיום עם הוצאות ענן תפוחות עקב שימוש רציף במודלי שפה גדולים (LLMs) ובמאיצי חומרה יקרים. גישה המאפשרת לפרק משימות AI ולפזר אותן באופן חכם בין חומרות מובילות — מבלי להינעל על ספק יחיד — עשויה להוזיל באופן דרמטי את עלויות ההרצה ולהאיץ את הזמן לשוק של מוצרים חדשים.
מקורות
- SiliconANGLE: AI workload optimization startup Callosum raises $100M
- AI workload optimization startup Callosum raises $100M - SiliconANGLE
- Callosum Raises $100M in Seed Funding - FinSMEs
- Callosum raises $100M to cut AI costs, one of UK's biggest early rounds - Dealroom
- Callosum Lands $100M Seed to Route AI Tasks Across Any Chip, Bypassing Nvidia Monoculture - Tech Times