El CEO de LangChain discute los avances del modelo y el valor de los agentes en el podcast de 2VC

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AI summary iconResumen
El CEO de LangChain, Harrison Chase, se unió al podcast 20VC para discutir cómo los modelos de Proof of Work (PoW) y Proof of Stake (PoS) están influyendo en el desarrollo de agentes. La empresa, valorada en $1.25 mil millones, ha recaudado $160 millones en financiamiento y es utilizada por el 35% de las empresas de la lista Fortune 500. Chase destacó el cambio en los costos de ingeniería, señalando que el 30% de los salarios se destinan a herramientas de codificación, mientras que el uso de tokens ha aumentado. También abordó si el enrutamiento de modelos se convertirá en una mercancía o mantendrá valor dentro de la pila de agentes.
ME AI Mensaje: Harrison Chase, cofundador y CEO de LangChain, recientemente participó en el podcast 20VC (presentado por Harry Stebbings) para discutir cómo los modelos mejores están transformando el contenido que los desarrolladores construyen, y dónde reside finalmente el valor en la pila de Agentes. La descripción del podcast señala que LangChain ayuda a los desarrolladores a construir, probar y desplegar agentes de IA, con inversiones de Sequoia Capital, Benchmark e IVP, recaudando aproximadamente 1.6 mil millones de dólares en total, con una valoración más reciente de 12.5 mil millones de dólares; sus servicios cubren al 35% de las empresas Fortune 500, con más de 10 mil millones de descargas open source y más de 10 mil millones de solicitudes procesadas. Los temas centrales del programa incluyen el panorama competitivo entre agentes horizontales y verticales, y si el enrutamiento de modelos se convertirá en una capacidad comercializada o seguirá generando valor agregado. Chase indicó en la sesión de preguntas y respuestas que aproximadamente el 30% del salario de ingeniería de la empresa se destina a herramientas de codificación, una proporción que en realidad disminuyó durante los últimos dos meses, mientras que el número de tokens utilizados aumentó. (Fuente: InFoQ)
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