Lorsque des fondateurs éventuels Sammy Sidhu et Jay Chia, nous sommes en tant que génies logiciels du programme de véhicules autonomes de Lyft, ils ont assisté à un problème d’infrastructure de données de brassage – celui qui ne ferait que devenir plus grand avec la montée en puissance de l’IA.
Les voitures autonomes produisent une tonne de données de non-structure des scans 3D et des photos au texte et audio. Il y avait un outil pour les ingénieurs Lyft qui pouvaient comprendre et traiter tous ces différents types de données en même temps – et tous en un seul endroit. Cela a laissé les ingénieurs pour reconstituer les outils open source dans un long processus avec une obligation.
« Nous avions tous ces doctorants brillants, des gens brillants à travers l’industrie, travaillant sur Autoomous Veho, mais ils passent comme 80% de leur temps à travailler sur les infrastructures plutôt que de construire leur application principale », a déclaré Sidhu, qui est le PDG d’éventual, a déclaré à TechCrunch dans un entretien de recentrage. «Et la plupart de ces problèmes auxquels ils étaient confrontés, nous avons autour de l’infrastructure de données.»
Sidhu et Chia ont aidé à créer un outil interne de traitement des données multimodales pour Lyft. Lorsque Sidhu s’est entretenue à Apple à d’autres emplois, il a trouvé que les enquêteurs ne cessaient de lui demander de la création potentielle de la même solution de données pour leurs entreprises, et l’idée derrière éventuelle était liée.
Éventuel a construit un moteur de traitement de données open source python-natif, connu sous le nom de DAFT, qui est conçu pour fonctionner rapidement sur différentes modalités du texte à l’audio et à la vidéo, et plus encore. Sidhu a déclaré que l’objectif est de rendre Daft aussi transformationnel en infrastructure de données non structurelle que SQL était des ensembles de données tabulaires dans le passé.
L’entreprise a été fondée au début de 2022, près d’un an avant la libération de Chatgpt, et avant que de nombreuses personnes ne connaissent cet écart d’infrastructure de données. Ils ont lancé la première version open source de Daft en 2022 et se préparent à lancer un produit d’entreprise au troisième trimestre.
« L’explosion de Chatgpt, ce que nous avons vu n’est que beaucoup d’autres personnes qui construisent ensuite des applications d’IA avec différents types de modalités », a déclaré Sidhu. «Ensuite, tout le monde a commencé à utiliser des images et des documents et des vidéos dans ses applications.
Bien que l’idée originale derrière le bâtiment Daft provenait de l’espace des véhicules autonomes, il existe de nombreuses autres industries qui traitent les données multimodales, comprenaient la robotique, la technologie de vente au détail et les soins de santé. L’entreprise compte désormais Amazon, CloudKitchens et ensemble AI, entre autres, en tant que clients.
Éventuel a récemment recueilli deux cycles de financement dans les huit mois. Le premier était un tour de semence de 7,5 millions de dollars dirigé par CRV. Plus récemment, la société a levé une série de 20 millions de dollars, dirigée par Felicis, avec la participation de Microsoft de M12 et Citi de Microsoft.
Ce dernier tour ira à Bulking Up Open Source d’open source, ainsi qu’à la création d’un commerce qui permettra à ses clients de créer des applications IA sur ces données traitées.
Astasia Myers, une partenaire générale chez Felicis, a déclaré à TechCrunch qu’elle avait trouvé Event Avent un exercice de cartographie du marché qui impliquait de rechercher une infrastructure de données qui serait en mesure de soutenir le nombre croissant de modèles d’IA multimodaux.
Myers a déclaré que finalement se démarquait d’être un premier moteur dans l’espace – qui deviendra probablement plus encombré – et en fonction du fait que les fondateurs avaient traité ce problème de traitement des données de première main. Elle a ajouté que les événements résolvent également un problème croissant.
L’industrie de l’IA multimodale devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 35% entre 2023 et 2028, en accord à la société de conseil en gestion des marchés et des marchés.
« La génération annuelle de données est en hausse de 1 000x au cours des 20 dernières années et 90% des données mondiales ont été générées au cours des deux dernières années, et selon IDC, la grande majorité des données ne sont pas structurées », a déclaré Myers. « Daft s’inscrit dans cette énorme tendance macro de macro de l’IA générative étant en train de construire du texte, une image, une vidéo et une voix surround. Vous avez besoin d’un moteur de traitement des données natifs multimodales. »
