לפני כשבועיים הודיעה ענקית השבבים אנבידיה על רכישת חברת הבינה המלאכותית Run:ai, בעסקה המוערכת בלא פחות מ-700 מיליון דולר. האקזיט של הסטארטפ הישראלי הגיע כחלק ממהלך אסטרטגי של אנבידיה "כדי לסייע ללקוחות לעשות שימוש יעיל יותר בתשתיות מחשוב הבינה המלאכותית שלהם", כפי שהתייחסה לנושא בכירה בחברה.

חברת Run:ai פיתחה סטארטאפ שיודע לנהל ולייעל עומסי עבודה של בינה מלאכותית בתשתיות מחשוב. החברה נוסדה בשנת 2018 על ידי עמרי גלר, ד״ר רונן דר ופרופ' מאיר פדר מאוניברסיטת תל אביב. המנכ"ל עמרי גלר עם עבר ביחידה טכנולוגית במשרד ראש הממשלה, וסמנכ"ל הטכנולוגיה ד"ר רונן דר - חוקר לשעבר באוניברסיטת תל אביב עם עבר כמהנדס אלגוריתמים באפל ואנוביט.

שניהם, גלר ודר, למדו אצל פרופ' מאיר פדר - ראש המרכז לבינה מלאכותית ומדעי הנתונים באוניברסיטת תל אביב שאף נמנה עם מייסדי החברה. בשיחה עם ice, מספר פרופ' מאיר פדר על איך נוצר הסטארטפ Run:ai, על המעטפת של אוניברסיטת תל אביב (קרן הון הסיכון של האוניברסיטה אף השקיעה ב-Run:ai בתחילת הדרך) ובכלל תפקיד האקדמיה בפיתוח, ואיך בכלל נוצר החיבור בין עמרי גלר וד"ר רונן דר.

"הרעיון היה של שני הסטודנטים שלי  לשעבר, עמרי גלר וד"ר רונן דר", מספר פרופ' פדר מבית הספר להנדסת חשמל בפקולטה להנדסה וראש המרכז לבינה מלאכותית ומדעי הנתונים באוניברסיטת תל אביב.

"רונן עשה דוקטורט אצלי ואצל פרופ' מרק שטייף, היום רקטור האוניברסיטה, ועמרי היה סטודנט לתואר שני שעבודת המאסטר שלו המשיכה ומימשה נושאים מהדוקטורט של רונן. כך הם החלו לעבוד יחד. העבודה ההיא לא קשורה ישירות למה שהחברה עושה היום, אלא לתורת האינפורמציה ולתקשורת. במקביל, הם התוודעו לעולמות הבינה המלאכותית בין היתר דרך עבודת המאסטר של רונן, שעסקה בקשר שבין תורת האינפורמציה ללמידת מכונה. הרעיון הראשוני הגיע מרונן, מספר שנים לאחר סיום הלימודים: להשתמש במה שאנחנו יודעים מתקשורת ואינפורמציה כדי להתמודד עם האתגרים העתידיים של בינה המלאכותית. ספציפית, רונן ועמרי ראו דרך להפעיל במקביל מספר מעבדים גרפיים – GPUs – למשימת אימון משמעותית תוך שימוש בתקשורת יעילה וקידוד בין המעבדים וכך לנצל טוב יותר את המעבדים. הם חזו את עולם המודלים הענקיים ואת הצורך האדיר של בינה מלאכותית בשימוש במספר רב של מעבדים כאלה".

כיום Run:ai מציעה טכנולוגיה מבוססת קוברנטיס (Kubernetes) לניהול עומסי העבודה בתשתיות מחשוב-על ליישומים של בינה מלאכותית – בין אם בחוות שרתים, בענן או בסביבה היברידית. אבל כמו כל חברת סטראפאפ, לקח לה זמן להבשיל.

"המחשבה הראשונית התרכזה בעיבוד מקבילי שיאפשר לנצל חוות של GPUs בצורה טובה יותר", מסביר פרופ' פדר. "עם הזמן הגיעה ההבנה שיש אתגר בסיסי ומשמעותי יותר: לא רק איך מנהלים את התקשורת בין מקבצים של GPUs אלא איך 'מוציאים את המיץ' מכל אחד ואחד מהם. עד שהגיע הפתרון של Run:ai, הניצולת של חוות שרתי GPUs עמדה על 20-30 אחוז. הטכנולוגיה של Run:ai העלתה את הניצולת הזאת בצורה משמעותית. זאת ממש מהפכה. הקרדיט על החזון מגיע לרונן ולעמרי, שהבינו כבר ב-2017 שבעתיד מודלי הבינה המלאכותית יהיו גדולים יותר ויותר, דבר שאכן קרה עם המודלים הגדולים כמו DALL-E ו-GPT. מודלים כאלו צריכים מספר רב של GPUs וצריכים ניצול יעיל שלהם. לכן, באמצעות הפתרון של החברה ארגונים רבים הצליחו להאיץ את תהליכי הפיתוח שלהם ולהגיע עם מודלי בינה מלאכותית לשוק. הצלחה זו הובילה להבנה שנדרש יותר ויותר כוח מחשוב, ושיש להשתמש בו באופן יעיל – כך נוצר שיתוף פעולה נפלא בין Run:ai לאנבידיה, והשאר היסטוריה כמו שאומרים".

אוניברסיטת תל אביב היא בין האוניברסיטאות המובילות בעולם ליזמות. כך למשל, ב-2022 דירג מגזין PitchBook את האוניברסיטה במקום השביעי בעולם ובמקום הראשון מחוץ לארה"ב במספר סטארט אפים של בוגריה שזכו להשקעות מקרנות הון סיכון. ואילו ב-2023, מחקר של אוניברסיטת סטנפורד דירג את אוניברסיטה במקום הראשון בישראל ובמקום הראשון מחוץ לארה"ב במספר היוניקורנים (סטארט אפים ששווים עולה על מיליארד דולר) שייסדו בוגריה. TLV Partners, קרן הון הסיכון של האוניברסיטה, אף השקיעה ב-Run:ai בתחילת הדרך.

עוד ב-

אנבידיה משתלטת על השוק הישראלי: רכשה חברה בעסקת ענק

לכתבה המלאה

לדברי פרופ' פדר, לאוניברסיטה תפקיד מרכזי בהצלחת החברה. "בסוף האקזיט הזה קורה בין היתר בזכות ההשכלה ששני סטודנטים קיבלו אצלנו. הם לא סתם למדו איך לתכנת, הם למדו תיאוריה בסיסית עברו תהליך עמוק של הבנה טכנולוגית רוחבית – מספיק כדי לזהות בעיה ראשונים ולייצר לה פתרון מיוחד וחסר תקדים. לכך יש להוסיף את הסביבה, הקשרים והאווירה הנפלאה באוניברסיטת תל אביב. כל אלה גורמים חשובים שתרמו גם כן".