家マルチモーダルAIのデータインフラ課題に取り組むEventual
Lyftの自動運転車部門でソフトウェアエンジニアとして働いていたEventualの創業者サミー・シドゥとジェイ・チアは、AIの台頭に伴い成長する重大なデータインフラ問題を特定しました。
自動運転車は、3Dスキャン、画像、テキスト、音声など、膨大な非構造化データを生成します。Lyftのエンジニアは、これらの多様なデータタイプを同時に処理する統一ツールがなく、時間がかかり信頼性の低い断片的なオープンソースソリューションに頼らざるを得ませんでした。
「優秀な博士号取得者や業界の専門家が、アプリケーション開発の核心ではなく、インフラに80％の時間を費やしているのを見ました」と、EventualのCEOであるシドゥは最近のTechCrunchのインタビューで語りました。「ほとんどの課題はデータインフラに起因していました。」
シドゥとチアは、Lyftで内部のマルチモーダルデータ処理ツールを開発しました。シドゥが新しい就職機会を探していた際、面接官が同様のソリューションへの関心を繰り返し示したことから、Eventualのアイデアが生まれました。
Eventualは、テキストから音声、ビデオまで多様なデータタイプを効率的に処理するPythonネイティブのオープンソースデータ処理エンジン、Daftを開発しました。シドゥは、SQLが表形式データを変革したように、Daftが非構造化データインフラを革新することを目指しています。
2022年初頭、ChatGPTのデビュー約1年前に設立されたEventualは、その年にDaftの初期オープンソースバージョンをリリースし、第3四半期に企業向け製品を導入する予定です。
「ChatGPTの台頭は、さまざまなデータタイプを使用するAIアプリケーションの急増を浮き彫りにしました」とシドゥは述べました。「開発者が画像、ドキュメント、ビデオを取り入れるにつれ、Daftの使用量が劇的に増加しました。」
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Daftは自動運転車セクターに由来していますが、ロボティクス、小売技術、ヘルスケアなど、さまざまな業界に適用可能です。Eventualは現在、Amazon、CloudKitchens、Together AIなどのクライアントにサービスを提供しています。
Eventualは8か月以内に2回の資金調達ラウンドを確保しました：CRVが主導する750万ドルのシードラウンドと、Felicisが主導し、MicrosoftのM12およびCitiが参加する2000万ドルのシリーズAです。
最近の資金調達は、Eventualのオープンソース提供の強化と、処理されたデータを使用したAIアプリケーション構築を可能にする商用製品の開発を支援します。
Felicisのジェネラルパートナーであるアスタシア・マイヤーズは、マルチモーダルAIモデルのデータインフラに焦点を当てた市場分析を通じてEventualを発見しました。
マイヤーズは、競争が激化する可能性が高いこの分野でのEventualの先行者優位性を強調し、創業者がデータ処理の課題に直接取り組んだ経験を指摘しました。彼女は、このようなソリューションの需要が高まっていることを強調しました。
MarketsandMarketsによると、マルチモーダルAI産業は2023年から2028年まで年平均35％で成長すると予想されています。
「過去20年でグローバルなデータ作成量は1000倍に急増し、過去2年でその90％が生成され、IDCによるとそのほとんどが非構造化です」とマイヤーズは述べました。「Daftは、テキスト、画像、ビデオ、音声に依存する生成AIのこの巨大なトレンドに対応し、マルチモーダルネイティブのデータ処理エンジンを必要とします。」
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コメント (2)
0/500
![StevenGonzalez]()
이 기사 읽고 AI 데이터 인프라 문제가 생각보다 훨씬 더 복잡하단 걸 깨달았어요. 멀티모달 AI가 발전할수록 데이터 관리가 핵심이 되겠네요. 실제 경험에서 나온 솔루션이라 더 믿음이 가는 것 같아요 🤔
![KevinRoberts]()
Interessant, aber ich frage mich, wie sich Eventual von bestehenden Lösungen wie Databricks unterscheidet. Multimodale Daten sind komplex - kann ihr Ansatz wirklich skalieren? 🤔 Der Hintergrund bei Lyft klingt vielversprechend.
Lyftの自動運転車部門でソフトウェアエンジニアとして働いていたEventualの創業者サミー・シドゥとジェイ・チアは、AIの台頭に伴い成長する重大なデータインフラ問題を特定しました。
自動運転車は、3Dスキャン、画像、テキスト、音声など、膨大な非構造化データを生成します。Lyftのエンジニアは、これらの多様なデータタイプを同時に処理する統一ツールがなく、時間がかかり信頼性の低い断片的なオープンソースソリューションに頼らざるを得ませんでした。
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