
Silo AI es un laboratorio privado de inteligencia artificial de gran tamaño en Europa, enfocado en ofrecer soluciones de IA personalizadas de extremo a extremo, plataformas y aplicaciones para industrias.
Ofrece principalmente desarrollo de modelos de IA a medida, una plataforma integrada de desarrollo de IA y MLOps (Silo OS), una plataforma empresarial de personalización de grandes modelos de lenguaje (SiloGen) y soluciones de IA de extremo a extremo para múltiples industrias.
Sus soluciones se aplican ampliamente en sectores como automoción, atención sanitaria, finanzas, retail, logística, energía y ciudades inteligentes.
Sus competencias técnicas incluyen el desarrollo de grandes modelos de lenguaje avanzados (como la serie Poro y Viking), la construcción de plataformas de IA a nivel empresarial y la entrega de proyectos de IA de extremo a extremo en producción.
En 2024, AMD adquirió Silo AI para fortalecer su ecosistema de software y servicios de IA; el equipo de Silo AI se incorporó a la Unidad de Inteligencia Artificial de AMD para seguir operando.
Por lo general, las empresas deben contar con una base de datos y un caso de uso de IA claro; sus plataformas y servicios están diseñados para ayudar a definir e integrar capacidades de IA.
A través de su equipo de expertos y sus plataformas, se ofrecen soluciones de IA personalizadas por proyecto, desde consultoría y desarrollo de modelos hasta implementación y operación.
Ha desarrollado una serie de grandes modelos de lenguaje de código abierto, que incluyen soporte para lenguas nórdicas, y se enfoca en personalizar y optimizar modelos de lenguaje a medida para empresas.
IA de Flujo Basado en Silicio ofrece una plataforma de nube de IA generativa todo en uno, integra más de 50 grandes modelos de código abierto y, mediante nuestro motor de inferencia desarrollado internamente, acelera significativamente y reduce costos, ayudando a desarrolladores y empresas a construir rápidamente aplicaciones de IA.

Unsloth AI es un marco de código abierto enfocado en optimizar de manera eficiente el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje. Mediante optimizaciones a nivel de bajo nivel, se acelera significativamente el entrenamiento y se reduce el consumo de memoria, permitiendo a desarrolladores y equipos de investigación adaptar modelos con recursos limitados.