CoreWeave lanceert serverless platform voor reinforcement learning

In dit artikel:

CoreWeave heeft recent Serverless RL gelanceerd, een serverless platform voor reinforcement learning (RL) waarmee bedrijven complexere AI-modellen sneller kunnen trainen zonder eigen dure hardware aan te schaffen. RL is een leermethode waarbij modellen feedback krijgen via beloningen en straffen; de techniek wordt steeds vaker gebruikt om taalmodellen en AI-agenten verder te verfijnen.

Het nieuwe aanbod combineert technologie uit twee recente overnames: OpenPipe (gericht op RL-agenten) en Weights & Biases (serverless infrastructuur voor GPU-workloads). CoreWeave levert GPU-as-a-Service en optimaliseert daarvoor vooral voor Nvidia-hardware en netwerkarchitecturen zoals InfiniBand, aangestuurd door eigen beheersoftware. De serverless architectuur verdeelt workloads automatisch over beschikbare GPU’s, benut ongebruikte capaciteit en is bedoeld voor veelal stateless AI-taken; klanten betalen volgens CoreWeave alleen voor de tokens die tijdens fine‑tuning worden gegenereerd.

Strategisch wil CoreWeave met dit product zijn klantenbasis verbreiden en de afhankelijkheid van enkele grote afnemers verminderen: in 2024 kwam volgens het beursprospectus 77% van de omzet van twee partijen. Hoewel nieuwe namen als Google en IBM zijn toegevoegd, blijft concentratie een risico. Daarnaast is er onrust door een geschil met Microsoft, dat enkele overeenkomsten zou hebben beëindigd — een stap die CoreWeave mogelijk miljarden aan toekomstige inkomsten kan kosten.

Tegelijkertijd breidt CoreWeave zijn portfolio uit via de overname van Monolith AI om AI-toepassingen voor natuurkundige en technische simulaties te versnellen. Daarmee probeert het bedrijf zowel zijn technologische positie als marktreikwijdte te verstevigen, terwijl het zich kwetsbaar blijft tonen door sterke afhankelijkheid van Nvidia-hardware en van grote klanten.