Когда основатели Eventual Сэмми Сидху и Джей Чиа работали инженерами-программистами в программе Lyft по разработке автономных транспортных средств, они стали свидетелями нарастающей проблемы с инфраструктурой данных, которая только усугублялась с развитием искусственного интеллекта.
Автономные автомобили генерируют огромное количество неструктурированных данных, от 3D-сканов и фотографий до текста и аудио. У инженеров Lyft не было инструмента, который мог бы одновременно понимать и обрабатывать все эти различные типы данных — и все в одном месте. В результате инженерам приходилось собирать воедино инструменты с открытым исходным кодом в ходе длительного процесса, сопровождавшегося проблемами с надежностью.
«У нас были все эти блестящие доктора наук, блестящие специалисты из разных отраслей, работающие над автономными транспортными средствами, но они тратили около 80 % своего времени на работу над инфраструктурой, а не на создание своего основного приложения», — рассказал TechCrunch в недавнем интервью Сидху, генеральный директор Eventual. «И большинство проблем, с которыми они сталкивались, были связаны с инфраструктурой данных».
Сидху и Чиа помогли создать внутренний мультимодальный инструмент обработки данных для Lyft. Когда Сидху решил подать заявку на другие вакансии, он обнаружил, что интервьюеры постоянно спрашивали его о возможности создания такого же решения для обработки данных для их компаний, и так родилась идея Eventual.
Eventual создала нативный для Python открытый движок обработки данных, известный как Daft, который предназначен для быстрой работы с различными типами данных, от текста до аудио и видео и многого другого. Сидху сказал, что цель состоит в том, чтобы сделать Daft таким же трансформационным для неструктурированной инфраструктуры данных, каким SQL был для табличных наборов данных в прошлом.
Компания была основана в начале 2022 года, почти за год до выпуска ChatGPT и до того, как многие люди осознали этот пробел в инфраструктуре данных. Они запустили первую версию Daft с открытым исходным кодом в 2022 году и готовятся к запуску корпоративного продукта в третьем квартале.
«Взрывной рост ChatGPT привел к тому, что многие другие люди начали создавать приложения искусственного интеллекта с различными типами модальностей», — сказал Сидху. «Затем все начали использовать в своих приложениях такие вещи, как изображения, документы и видео. И именно тогда мы увидели резкое [увеличение] использования».
Хотя первоначальная идея создания Daft возникла в сфере автономных транспортных средств, существует множество других отраслей, которые обрабатывают мультимодальные данные, включая робототехнику, технологии розничной торговли и здравоохранение. Сейчас среди клиентов компании числятся Amazon, CloudKitchens, Together AI и другие.
Eventual недавно провела два раунда финансирования в течение восьми месяцев. Первый — раунд посевных инвестиций на сумму 7,5 миллиона долларов, возглавляемый CRV. Совсем недавно компания провела раунд серии A на сумму 20 миллионов долларов, возглавляемый Felicis с участием M12 от Microsoft и Citi.
Последний раунд будет направлен на расширение предложения Eventual в области открытого исходного кода, а также на создание коммерческого продукта, который позволит ее клиентам создавать приложения искусственного интеллекта на основе этих обработанных данных.
Астасия Майерс, генеральный партнер Felicis, рассказала TechCrunch, что она нашла Eventual в ходе исследования рынка, в ходе которого искала инфраструктуру данных, способную поддерживать растущее число мультимодальных моделей искусственного интеллекта.
Майерс сказала, что Eventual выделяется тем, что является первопроходцем в этой области, которая, вероятно, станет более переполненной, а также тем, что основатели компании сами сталкивались с этой проблемой обработки данных. Она добавила, что Eventual также решает растущую проблему.
По прогнозам консалтинговой компании MarketsandMarkets, в период с 2023 по 2028 год мультимодальная индустрия искусственного интеллекта будет расти со среднегодовым темпом роста 35%.
«За последние 20 лет объем ежегодно генерируемых данных вырос в 1000 раз, а 90 % мировых данных было сгенерировано за последние два года, и, по данным IDC, подавляющее большинство данных является неструктурированным», — сказала Майерс. «Daft вписывается в эту огромную макротенденцию создания генеративного ИИ на основе текста, изображений, видео и голоса. Для этого нужен мультимодальный движок обработки данных».
Оригинал
Уникальность
