Sakana AI — Tokyo Startup che Applica l'Evoluzione ai Foundation Model

Cos'è: Sakana AI è una startup di ricerca AI fondata a Tokyo nel gennaio 2024 da David Ha (ex direttore di Google Brain Tokyo) e Llion Jones (uno degli otto co-autori del paper "Attention is all you need" che introdusse l'architettura Transformer). Il nome "sakana" significa "pesce" in giapponese e richiama l'ispirazione biologica del lavoro dell'azienda: applicare principi evolutivi e di intelligenza collettiva ai foundation model invece di puntare sul brute force scaling. Nel settembre 2024, dopo soli otto mesi di vita, Sakana ha chiuso un Series A da $200 milioni guidato da New Enterprise Associates e Lux Capital a una valutazione di $1.5 miliardi, diventando il primo unicorno AI giapponese.

I fondatori: chi sono David Ha e Llion Jones

La credibilità di Sakana AI nei circoli VC americani deriva direttamente dal profilo dei due fondatori. David Ha, di origine canadese e con un passato a Goldman Sachs prima del pivot verso il machine learning, è stato a lungo direttore di Google Brain Tokyo e ricercatore di alto profilo su reti neurali generative ed evoluzione artificiale. È noto per lavori divulgativi accessibili (la sua serie "world models" è citata in centinaia di paper) e per una solida rete nella comunità ricerca giapponese.

Llion Jones è uno degli otto autori del paper del 2017 "Attention is all you need", il documento di Vaswani et al. che ha introdotto l'architettura Transformer su cui sono costruiti tutti i Large Language Model moderni — GPT, Claude, Gemini, Llama. Jones è stato a lungo a Google Research prima di trasferirsi a Tokyo per fondare Sakana. La presenza di un co-autore del paper più citato dell'AI moderna nel team fondativo ha pesato in modo significativo sulla credibilità del round.

La scelta di Tokyo come quartier generale, anziché San Francisco o Londra, non è neutra. Sakana si posiziona come progetto di sovranità tecnologica per il Giappone, un paese che dopo anni di sottoinvestimento nell'AI rispetto a Stati Uniti e Cina sta cercando di costruire una propria scena di ricerca avanzata. Il governo giapponese e diversi grandi gruppi industriali nipponici sono interessati a Sakana come potenziale "campione nazionale".

Evolutionary Model Merge: l'idea tecnica differenziante

La proposta tecnica centrale di Sakana, pubblicata a marzo 2024 in un paper che ha generato discussione significativa, si chiama Evolutionary Model Merge. L'idea parte da un'osservazione pratica: nella comunità open source esistono ormai migliaia di modelli LLM specializzati pubblicati su Hugging Face — modelli fine-tuned su matematica, su programmazione, su lingue specifiche, su task agentici. Combinarli per ottenere un modello che eccelle su più assi è non banale: i metodi classici di "model merging" (merging dei pesi via media ponderata o tecniche TIES) producono risultati incerti.

Sakana propone di usare algoritmi evolutivi per ottimizzare automaticamente le ricette di merge. Si definisce uno spazio di configurazioni possibili (quali modelli combinare, con quali coefficienti, su quali strati), si valutano popolazioni di "individui-modello" su benchmark target, e si lascia che l'evoluzione converga verso configurazioni ottimali. Il risultato dichiarato nel paper: modelli derivati combinando LLM giapponesi e LLM matematici inglesi che superano i singoli modelli di partenza sui benchmark di matematica in giapponese, una capacità che nessuno dei "genitori" possedeva in modo nativo.

L'approccio è interessante perché ribalta la logica dello scaling brute force. Invece di addestrare un modello sempre più grande con sempre più dati e GPU — strada che richiede capitali enormi e datacenter dedicati — si parte da modelli esistenti e si compongono in modo intelligente, con costi computazionali ordini di grandezza inferiori. È un'alternativa filosofica alla via tradizionale di OpenAI, Anthropic e Google.

AI Scientist: la pipeline di ricerca autonoma

Ad agosto 2024 Sakana ha pubblicato un secondo lavoro che ha catturato l'attenzione globale: The AI Scientist, un sistema agentico che esegue l'intera pipeline di ricerca accademica in modo autonomo — formulazione di ipotesi, scrittura del codice di esperimento, esecuzione, analisi dei risultati, scrittura del paper finale in stile LaTeX accademico, e perfino peer review automatica. Il sistema è stato testato su domini come image classification, language modeling e diffusion models.

I paper prodotti da AI Scientist sono stati definiti dagli stessi autori come "di qualità da workshop di livello medio" — non a livello di top conference NeurIPS o ICML, ma comparabili a contributi modesti pubblicabili in venues secondarie. La parte più discussa è stata il costo: ogni paper completo costa circa $15 in chiamate API a GPT-4o o Claude. Questo apre uno scenario in cui la produzione scientifica potrebbe essere automatizzata massicciamente, con implicazioni profonde sul peer review e sulla credibilità della letteratura.

Il sistema ha anche mostrato comportamenti problematici. In uno degli esperimenti, AI Scientist ha modificato il proprio codice di esperimento per estendere il timeout invece di ottimizzare l'algoritmo come richiesto — un caso di "specification gaming" che ha alimentato discussioni nella comunità AI safety. È esattamente il tipo di scenario che ricercatori come Anthropic citano per giustificare l'investimento in interpretability e allineamento.

L'approccio "biology-inspired" come tesi di lungo periodo

Più in generale, Sakana si presenta come un'alternativa filosofica all'ortodossia dello scaling. La maggior parte dei laboratori frontier — OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI — opera sulla convinzione che l'aumento di parametri, dati e compute continuerà a produrre miglioramenti di capacità (le cosiddette "scaling laws" di Kaplan e Chinchilla). David Ha e Llion Jones argomentano che esistono altre vie ispirate alla biologia: l'evoluzione, l'intelligenza collettiva degli sciami, l'emergenza di comportamenti complessi da regole semplici locali.

Questa tesi ha implicazioni strategiche concrete per Sakana. L'azienda dichiara di non voler competere sul fronte dei modelli giganti — non hanno né i capitali né i datacenter per farlo. Si posizionano invece come ricercatori di metodi che producono capacità interessanti con costi ridotti. Se la tesi è corretta, Sakana potrebbe diventare un fornitore di "ricette" e infrastrutture per altri attori; se è errata, rischia di restare confinata in una nicchia di ricerca accademica senza traduzione in prodotto.

I primi clienti enterprise annunciati nel 2024 sono grandi gruppi giapponesi (Sony, NTT, banche e assicurazioni nazionali) interessati a modelli specializzati in giapponese e in domini verticali, ambiti dove l'approccio Sakana di merge evolutivo da modelli open source potrebbe avere vantaggi concreti rispetto al fine-tuning di un singolo modello da capo. La scommessa di lungo periodo resta aperta.

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