Startup für verteilte Datenspeicherung fordert große Cloud-Anbieter heraus

Das rasante Wachstum von KI-Unternehmen hat zu einer nie dagewesenen Nachfrage nach Rechenleistung geführt. Unternehmen wie CoreWeave, Together AI und Lambda Labs haben diese Chance ergriffen und ziehen mit ihrem Angebot an verteilten Rechenkapazitäten erhebliche Investitionen und Aufmerksamkeit auf sich.

Die meisten Unternehmen verlassen sich bei der Datenspeicherung jedoch nach wie vor auf die drei großen Cloud-Anbieter AWS, Google Cloud und Microsoft Azure. Deren Speicherinfrastrukturen sind so konzipiert, dass die Daten in der Nähe der eigenen Rechenressourcen gespeichert werden und nicht über mehrere Clouds oder Regionen verteilt sind.

"Moderne KI-Workloads und Infrastrukturen verlagern sich in Richtung verteiltes Computing, anstatt sich ausschließlich auf große Cloud-Anbieter zu verlassen", erklärt Ovais Tariq, Mitbegründer und CEO von Tigris Data, gegenüber TechCrunch. "Wir wollen die gleiche Flexibilität für die Speicherung bieten, denn ohne sie sind Rechenressourcen nutzlos."

Tigris, das von dem Team hinter der Speicherplattform von Uber gegründet wurde, entwickelt ein Netzwerk von lokalisierten Datenspeicherzentren. Das Startup behauptet, dass seine Lösung die Anforderungen an die verteilte Datenverarbeitung für moderne KI-Workloads erfüllt. Seine KI-native Speicherplattform "bewegt sich mit Ihren Berechnungen, repliziert automatisch Daten an GPU-Standorte, unterstützt Milliarden kleiner Dateien und bietet Zugriff mit niedriger Latenz für Training, Inferenz und agentenbasierte Arbeitslasten", so Tariq.

Um diese Bemühungen zu unterstützen, hat Tigris kürzlich eine Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 25 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Spark Capital leitete die Runde, an der sich auch bestehende Investoren wie Andreessen Horowitz beteiligten, wie TechCrunch exklusiv erfahren hat. Das Startup positioniert sich gegen etablierte Anbieter, die Tariq als "Big Cloud" bezeichnet.

Tariq glaubt, dass diese etablierten Anbieter nicht nur teurere, sondern auch weniger effiziente Speicherdienste anbieten. AWS, Google Cloud und Microsoft Azure erheben traditionell Ausstiegsgebühren - oft als "Cloud-Steuer" bezeichnet -, wenn Kunden zu einem anderen Anbieter migrieren oder Daten herunterladen und verschieben müssen, um auf billigere GPUs zuzugreifen oder Modelle an verschiedenen globalen Standorten gleichzeitig zu trainieren. Das ist vergleichbar mit der Zahlung einer Strafe für die Kündigung einer Mitgliedschaft im Fitnessstudio.

Laut Batuhan Taskaya, technischer Leiter von Fal.ai und Tigris-Kunde, machten diese Kosten einst den Großteil der Cloud-Ausgaben von Fal aus.

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Neben den Egress-Gebühren weist Tariq darauf hin, dass größere Cloud-Anbieter immer noch mit Latenzproblemen zu kämpfen haben. "Egress-Gebühren waren nur ein Symptom eines tieferen Problems: zentralisierte Speichersysteme, die nicht mit einem dezentralisierten, schnellen KI-Ökosystem mithalten können", sagte er.

Die meisten der mehr als 4.000 Kunden von Tigris sind generative KI-Startups, die z. B. Bild-, Video- und Sprachmodelle entwickeln und in der Regel große, latenzanfällige Datensätze verarbeiten.

"Stellen Sie sich vor, Sie interagieren mit einem KI-Agenten, der lokale Audiodaten verarbeitet", so Tariq. "Sie brauchen die geringstmögliche Latenzzeit. Das bedeutet, dass sich sowohl die Rechen- als auch die Speicherressourcen in der Nähe befinden müssen."

Er fügte hinzu, dass die großen Cloud-Plattformen nicht für KI-Workloads optimiert sind. Das Streaming großer Datensätze für das Training oder die Durchführung von Echtzeit-Inferenzen über verschiedene Regionen hinweg kann zu Latenzengpässen führen, die die Modellleistung beeinträchtigen. Eine lokale Speicherung ermöglicht einen schnelleren Datenabruf, so dass Entwickler KI-Workloads mit dezentralen Clouds zuverlässiger und kostengünstiger ausführen können.

"Tigris ermöglicht uns die Skalierung von Arbeitslasten über jede beliebige Cloud hinweg, da wir von allen Standorten aus auf dasselbe Dateisystem zugreifen können, ohne Gebühren für den Datenabruf zu erheben", so Taskaya von Fal.

Es gibt noch weitere Gründe, warum Unternehmen es vorziehen, ihre Daten näher an ihren verteilten Cloud-Ressourcen zu halten. In regulierten Sektoren wie dem Finanz- und Gesundheitswesen ist die Notwendigkeit, Datensicherheit und Compliance zu gewährleisten, ein großes Hindernis für die Einführung von KI.

Tariq wies auch auf den wachsenden Wunsch der Unternehmen hin, Eigentümer ihrer Daten zu sein, und zitierte den früheren Schritt von Salesforce, die Nutzung von Slack-Daten durch KI-Wettbewerber zu beschränken. "Unternehmen sind sich zunehmend bewusst, wie wertvoll ihre Daten sind - wie sie LLMs antreiben und KI-Systeme antreiben", erklärte Tariq. "Sie wollen mehr Kontrolle. Sie wollen nicht, dass ein anderes Unternehmen sie verwaltet."

Mit der neuen Finanzierung plant Tigris, seine Datenspeicherzentren zu erweitern, um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden. Laut Tariq ist das Startup seit seiner Gründung im November 2021 jährlich um das Achtfache gewachsen. Mit den bestehenden Rechenzentren in Virginia, Chicago und San Jose will Tigris in den USA, Europa und Asien weiter expandieren - insbesondere mit den Zielen London, Frankfurt und Singapur.