Когда основатели Eventual [https://www.eventual.ai/] Самми Сидху и Джей Чиа работали инженерами в программе беспилотных автомобилей Lyft, они столкнулись с растущей проблемой в инфраструктуре данных — проблемой, которая только усугубилась с расцветом ИИ.
Беспилотные автомобили генерируют огромные объемы неструктурированных данных: от 3D-сканов и фотографий до текста и аудио. У инженеров Lyft не было инструмента, способного одновременно анализировать и обрабатывать все эти разнотипные данные в одном месте. Это вынуждало специалистов вручную комбинировать опенсорс-решения, что приводило к длительным процессам и проблемам с надежностью.
«У нас были блестящие PhD и талантливые специалисты, работавшие над автономными автомобилями, но 80% времени они тратили на инфраструктуру вместо разработки ключевых приложений», — рассказал TechCrunch в интервью Сидху, CEO Eventual. — «Большинство проблем касались именно инфраструктуры данных».
Сидху и Чиа помогли создать внутренний мультимодальный инструмент обработки данных для Lyft. Когда Сидху начал искать новую работу, интервьюеры постоянно спрашивали его о возможности построения аналогичного решения для их компаний — так появилась идея Eventual.
Компания разработала движок обработки данных Daft на Python с открытым исходным кодом, способный быстро работать с различными типами данных: текстом, аудио, видео и другими. По словам Сидху, цель — сделать Daft таким же революционным для инфраструктуры неструктурированных данных, каким SQL стал для табличных наборов в прошлом.
Стартап основан в начале 2022 года — почти за год до выхода ChatGPT и всеобщего осознания пробелов в инфраструктуре данных. Первая опенсорс-версия Daft выпущена в 2022-м, а коммерческий продукт планируется запустить в третьем квартале.
«Взрывной рост ChatGPT показал, как многие начали создавать ИИ-приложения с различными модальностями, — отметил Сидху. — Все стали использовать изображения, документы и видео в своих продуктах. Именно тогда мы увидели резкий рост спроса на наше решение».
Изначально Daft создавался для автономного транспорта, но сейчас он находит применение в робототехнике, ритейле, здравоохранении и других отраслях. Среди клиентов Eventual — Amazon, CloudKitchens и Together AI.
За последние восемь месяцев компания привлекла два раунда финансирования: начальный на $7,5 млн под руководством CRV и серию А на $20 млн во главе с Felicis при участии M12 от Microsoft и Citi.
Новые инвестиции пойдут на развитие опенсорс-платформы и создание коммерческого продукта для разработки ИИ-приложений на основе обработанных данных.
Астазия Майерс, партнер Felicis, отметила, что Eventual выделился как первопроходец в решении растущей проблемы обработки мультимодальных данных, с которой основатели столкнулись на личном опыте. По прогнозам MarketsandMarkets, рынок мультимодального ИИ будет расти на 35% ежегодно до 2028 года.
«За последние 20 лет объем генерируемых данных вырос в 1000 раз, причем 90% информации создано за два года, — подчеркнула Майерс. — Daft встраивается в макротренд генеративного ИИ, требующего движок, адаптированный для текста, изображений, видео и аудио».