分散式資料儲存新創公司挑戰主要雲端供應商商機

AI 公司的快速成長創造了前所未有的運算能力需求。CoreWeave、Together AI 和 Lambda Labs 等公司抓住了這個機會，透過提供分散式運算能力吸引了大量投資和關注。

然而，大多數企業仍依賴三大雲端供應商-AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 來儲存資料。這些廠商的儲存基礎建設都是為了讓資料靠近自己的運算資源，而不是分散在多個雲端或區域。

"Tigris Data 的共同創辦人兼執行長 Ovais Tariq 向 TechCrunch 解釋：「現代 AI 工作負載與基礎架構正朝分散式運算的方向轉移，而非僅依賴大型雲端供應商。「我们的目标是为存储提供同样的灵活性，因为没有存储，计算资源就毫无用处。」

Tigris 由 Uber 儲存平台背後的團隊創立，正在開發一個本地化資料儲存中心網路。該初創企業宣稱其解決方案符合當代 AI 工作負載的分散式運算需求。其 AI 原生儲存平台「與您的運算一起移動，自動將資料複製到 GPU 位置，支援數十億個小檔案，並為訓練、推理和代理工作負載提供低延遲存取，」Tariq 表示。

為了支持這些努力，Tigris 最近獲得了 2,500 萬美元的 A 輪融資。TechCrunch 獨家瞭解到，Spark Capital 領投了這輪融資，包括 Andreessen Horowitz 在內的現有投資者也參與了這輪融資。這家新創公司的定位是與 Tariq 稱為「大雲」的老牌供應商競爭。

Tariq 認為這些現有提供商不僅提供更昂貴的儲存服務，而且效率也較低。AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 傳統上都會在客戶遷移至其他供應商，或需要下載和移動資料以存取更便宜的 GPU，或同時在全球不同地點訓練模型時，徵收出口費用，也就是常說的「雲端稅」。這與取消健身房會員資格而支付罰金的情況相當。

根據 Fal.ai 工程主管兼 Tigris 客戶 Batuhan Taskaya 的說法，這些費用曾經佔了 Fal 雲端支出的大部分。

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除了出口費用之外，Tariq 指出大型雲供應商仍然面臨延遲的挑戰。"他說：「出口費用只是更深層問題的一個症狀：集中式儲存系統無法跟上分散式高速 AI 生態系統的腳步。

Tigris 的 4,000 多家客戶大多是生成型 AI 創業公司，例如開發影像、視訊和語音模型的公司，這些公司通常會處理大型、對延遲敏感的資料集。

「考慮與處理本機音訊的 AI 代理互動，」Tariq 指出。"您需要盡可能低的延遲。這意味著您的運算與儲存資源都必須位於附近"。

他補充說，主要的雲端平台並未針對 AI 工作負載進行最佳化。跨區域串流大型資料集以進行訓練或執行即時推論，可能會造成延遲瓶頸，減慢模型效能。本地化存储可以加快数据检索速度，使开发人员能够使用分散式云更可靠、更具成本效益地运行 AI 工作负载。

"Fal 的 Taskaya 表示：「Tigris 可讓我們從所有地點存取相同的資料檔案系統，而無需收取出口費用，因此能夠在任何雲端擴充工作負載。

Fal 的 Taskaya 表示：「企業偏好讓資料更靠近分散式雲端資源，還有其他原因。在金融和醫療保健等受監管的行業，採用 AI 的主要障礙是需要維持資料的安全性和合規性。

Tariq 還強調，企業對於擁有自己的資料的渴望與日俱增，他引述 Salesforce 早前限制 AI 競爭對手使用 Slack 資料的舉動。"Tariq 解釋說：「企業愈來愈意識到他們的資料有多麼寶貴，這些資料如何為 LLM 提供動力，並為 AI 系統提供動力。"他們想要更大的控制權。他們不希望由其他實體來管理。

有了新的資金，Tigris 計劃擴大其資料儲存中心，以滿足不斷上升的需求。Tariq 表示，自 2021 年 11 月成立以來，這家新創公司每年成長八倍。Tigris 目前在維吉尼亞州、芝加哥和聖荷西都有數據中心，目標是在美國、歐洲和亞洲進一步擴張--特別是針對倫敦、法蘭克福和新加坡。