집멀티모달 AI를 위한 데이터 인프라 문제 해결
Lyft의 자율주행차 부서에서 소프트웨어 엔지니어로 일하던 Eventual의 창립자 Sammy Sidhu와 Jay Chia는 AI의 부상과 함께 커질 중요한 데이터 인프라 문제를 발견했습니다.
자율주행차는 3D 스캔, 이미지, 텍스트, 오디오 등 방대한 양의 비정형 데이터를 생성합니다. Lyft의 엔지니어들은 이러한 다양한 데이터 유형을 동시에 처리할 통합 도구가 부족해 시간이 많이 걸리고 신뢰성이 떨어지는 단편적인 오픈소스 솔루션에 의존해야 했습니다.
“우리는 뛰어난 박사들과 업계 전문가들이 핵심 애플리케이션 개발보다 인프라에 80%의 시간을 할애하는 것을 보았습니다,” Eventual의 CEO인 Sidhu가 최근 TechCrunch 인터뷰에서 밝혔습니다. “대부분의 문제는 데이터 인프라에서 비롯되었습니다.”
Sidhu와 Chia는 Lyft에서 내부 멀티모달 데이터 처리 도구를 개발했습니다. Sidhu가 새로운 일자리 기회를 탐색할 때, 면접관들이 그들의 조직에도 유사한 솔루션에 관심을 보였고, 이는 Eventual의 아이디어를 촉발시켰습니다.
Eventual은 텍스트에서 오디오, 비디오에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 효율적으로 처리하도록 설계된 Python 기반 오픈소스 데이터 처리 엔진인 Daft를 만들었습니다. Sidhu는 SQL이 표 형식 데이터를 혁신한 것처럼 Daft가 비정형 데이터 인프라를 혁신하기를 목표로 합니다.
2022년 초에 설립된 Eventual은 ChatGPT 데뷔 약 1년 전에 Daft의 초기 오픈소스 버전을 출시했으며, 3분기에 엔터프라이즈 제품을 소개할 계획입니다.
“ChatGPT의 부상은 다양한 데이터 유형을 사용하는 AI 애플리케이션의 급증을 강조했습니다,” Sidhu가 언급했습니다. “개발자들이 이미지, 문서, 비디오를 통합하면서 Daft의 사용량이 급격히 증가했습니다.”
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Daft는 자율주행차 부문에서 시작되었지만, 로보틱스, 리테일 테크, 헬스케어 등 다양한 산업에 적용됩니다. Eventual은 현재 Amazon, CloudKitchens, Together AI 같은 고객사를 지원합니다.
Eventual은 8개월 만에 두 차례의 자금 조달 라운드를 확보했습니다: CRV가 주도한 750만 달러 시드 라운드와 Felicis가 주도하며 Microsoft의 M12와 Citi가 참여한 2000만 달러 시리즈 A 라운드입니다.
최근 자금 조달은 Eventual의 오픈소스 제공을 강화하고, 처리된 데이터를 사용해 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 상용 제품 개발을 지원할 것입니다.
Felicis의 제너럴 파트너인 Astasia Myers는 멀티모달 AI 모델을 위한 데이터 인프라에 초점을 맞춘 시장 분석을 통해 Eventual을 발견했습니다.
Myers는 데이터 처리 문제에 대한 창립자들의 직접적인 경험을 강조하며, 경쟁이 치열해질 가능성이 높은 분야에서 Eventual의 선도적 우위를 언급했습니다. 그녀는 이러한 솔루션의 필요성이 점점 커지고 있다고 강조했습니다.
MarketsandMarkets에 따르면, 멀티모달 AI 산업은 2023년부터 2028년까지 연평균 35% 성장할 것으로 예상됩니다.
“지난 20년간 글로벌 데이터 생성량은 1,000배 급증했으며, 지난 2년 동안 90%가 생성되었고, 대부분은 비정형 데이터입니다,” Myers가 말했습니다. “Daft는 텍스트, 이미지, 비디오, 음성에 의존하는 생성 AI의 거대한 트렌드를 해결하며, 멀티모달 네이티브 데이터 처리 엔진이 필요합니다.”
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의견 (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.
Lyft의 자율주행차 부서에서 소프트웨어 엔지니어로 일하던 Eventual의 창립자 Sammy Sidhu와 Jay Chia는 AI의 부상과 함께 커질 중요한 데이터 인프라 문제를 발견했습니다.
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Eventual은 텍스트에서 오디오, 비디오에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 효율적으로 처리하도록 설계된 Python 기반 오픈소스 데이터 처리 엔진인 Daft를 만들었습니다. Sidhu는 SQL이 표 형식 데이터를 혁신한 것처럼 Daft가 비정형 데이터 인프라를 혁신하기를 목표로 합니다.
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“ChatGPT의 부상은 다양한 데이터 유형을 사용하는 AI 애플리케이션의 급증을 강조했습니다,” Sidhu가 언급했습니다. “개발자들이 이미지, 문서, 비디오를 통합하면서 Daft의 사용량이 급격히 증가했습니다.”
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Daft는 자율주행차 부문에서 시작되었지만, 로보틱스, 리테일 테크, 헬스케어 등 다양한 산업에 적용됩니다. Eventual은 현재 Amazon, CloudKitchens, Together AI 같은 고객사를 지원합니다.
Eventual은 8개월 만에 두 차례의 자금 조달 라운드를 확보했습니다: CRV가 주도한 750만 달러 시드 라운드와 Felicis가 주도하며 Microsoft의 M12와 Citi가 참여한 2000만 달러 시리즈 A 라운드입니다.
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Felicis의 제너럴 파트너인 Astasia Myers는 멀티모달 AI 모델을 위한 데이터 인프라에 초점을 맞춘 시장 분석을 통해 Eventual을 발견했습니다.
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“지난 20년간 글로벌 데이터 생성량은 1,000배 급증했으며, 지난 2년 동안 90%가 생성되었고, 대부분은 비정형 데이터입니다,” Myers가 말했습니다. “Daft는 텍스트, 이미지, 비디오, 음성에 의존하는 생성 AI의 거대한 트렌드를 해결하며, 멀티모달 네이티브 데이터 처리 엔진이 필요합니다.”
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