Si bien un número cada vez mayor de empresas están invirtiendo en IA, muchas están Luchando por poner en producción proyectos impulsados por IA – y mucho menos ofrecer un retorno de la inversión significativo.
Los desafíos son muchos. Pero uno que suele repetirse es la gestión de datos. Los datos que las empresas necesitan para entrenar, ejecutar y ajustar los modelos de IA están desorganizados, aislados y, por lo demás, no optimizados. En un 2022 encuesta Según Great Expectations, una plataforma de evaluación comparativa de datos de código abierto, el 77% de las organizaciones dijeron que estaban preocupadas por la calidad de sus datos.
Las empresas emergentes que prometen solucionar estos problemas de datos están recaudando fondos.
El miércoles, Weka, una plataforma para crear canales de datos que manejan una variedad de fuentes, tipos y tamaños de datos, anunció que recaudó 140 millones de dólares en una ronda Serie E de dos partes (100 millones de dólares y 40 millones de dólares) liderada por Valor Equity Partners, con la participación de Nvidia, Norwest Venture Partners, Micron Ventures, Qualcomm Ventures, Hitachi Ventures y otros. La ronda con exceso de suscripción valora a Weka en 1.600 millones de dólares post-money, el doble de la valoración anterior de la empresa.
El director ejecutivo de Weka, Liran Zvibel, y los otros cofundadores de Weka, Maor Ben-Dayan y Omri Palmon, se conocieron mientras construían la startup de almacenamiento de datos XIV, que IBM adquirió por 350 millones de dólares en 2007. El trío permaneció en IBM durante varios años, pero finalmente abandonados para dedicarse a otras empresas independientes.
Sin embargo, el problema de la gestión de datos siguió atormentando a Zvibel, afirma.
“Me sentí frustrado y desilusionado al ver a los clientes obligados a utilizar soluciones de infraestructura de datos dispares y aisladas que eran derrochadoras, costosas y complejas de implementar, administrar y mantener”, dijo. “El problema se hizo especialmente evidente con el auge de la computación en la nube y la llegada de la computación de alto rendimiento, el aprendizaje automático y las primeras cargas de trabajo de IA”.
Entonces, en 2013, Zvibel reclutó a Ben-Dayan y Palmon para crear un nuevo conjunto de herramientas de datos, un conjunto que podría generar un mejor enfoque para almacenar, administrar y mover datos.
“Imaginamos una plataforma lo suficientemente potente como para soportar las demandas de rendimiento del hardware informático de próxima generación y cargas de trabajo a gran escala con uso intensivo de datos en entornos exigentes y distribuidos”, Zvibel. “Para satisfacer las necesidades de las cargas de trabajo modernas, sabíamos que tendría que poder procesar decenas de terabytes de datos e implementarse en cualquier lugar”.
La oferta principal de Weka es un sistema de archivos paralelo, un tipo de sistema de archivos distribuido que puede distribuir y orquestar tareas de datos (por ejemplo, copiar archivos) en múltiples lugares (por ejemplo, servidores y estaciones de trabajo) a la vez. Además de esto, Weka vende servicios y capacidades para respaldar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, efectos visuales y cargas de trabajo informáticas de alto rendimiento en entornos que abarcan centros de datos locales, nubes públicas y nubes híbridas.
Zvibel afirma que una ventaja clave de la arquitectura de Weka es que puede acelerar el entrenamiento del modelo de IA al reducir la cantidad de tiempo que lleva copiar datos entre ubicaciones de almacenamiento. “Un canal de datos de IA generativo típico incluye múltiples pasos de copia de conjuntos de datos, lo que desperdicia un tiempo vital de entrenamiento”, dijo. “Weka mantiene el hardware de entrenamiento de modelos constantemente alimentado con datos para que los modelos puedan entrenarse más rápido”.
Weka compite con plataformas de datos como DataDirect, Pure Storage, NetApp y Vast Data. Vast se encuentra entre los más formidables del grupo, ya que cerró una ronda de financiación Serie E de 118 millones de dólares en diciembre de 2023 que triplicó la valoración de la startup a 9.100 millones de dólares.
Pero Weka parece mantenerse firme, con una base de clientes de más de 300 marcas, incluida la startup de inteligencia artificial Stability AI, 11 de Fortune 50 y varias agencias gubernamentales nacionales y extranjeras no reveladas.
Incluso con su plantilla relativamente grande (~400 empleados en todo el mundo, con planes de aumentar esa cifra un 25% durante el próximo año), Zvibel dijo que la empresa con sede en Silicon Valley ahora tiene una “línea de visión” para lograr un flujo de caja positivo para diciembre de 2024. .
“El último aumento se calculó basándose en las condiciones favorables del mercado y el interés proactivo de los inversores, lo que nos permitió aumentar en condiciones extremadamente favorables y ventajosas para Weka”, añadió. “Se espera que nuestra tasa de consumo promedio sea inferior a medio millón por mes antes de alcanzar ese hito. Hemos superado los 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales y mantenemos una trayectoria de hipercrecimiento”.