보관된 글 — US — techcrunch
Lyft의 데이터 처리 문제, Eventual의 기초가 되다
이벤츄얼은 이전 Lyft 엔지니어들에 의해 설립되어, 인공지능 애플리케이션에서의 비정형 데이터 도전을 해결하고 있습니다. 그들의 오픈 소스 데이터 처리 엔진인 Daft는 다양한 데이터 유형을 처리하여 개발자들의 작업을 간소화하고 있습니다. 신속한 자금 조달 성공 이후, 이벤츄얼은 성장하는 멀티모달 인공지능 시장에서 선두 기업으로 자리잡고 있으며, 이 시장은 2028년까지 상당히 번성할 것으로 예상됩니다.
핵심 정리
- 라이드쉐어에서 발견된 데이터 처리 문제를 식두와 치아는 엔지니어들이 핵심 애플리케이션 대신 인프라에 80%의 시간을 소비하는 문제로 파악하였습니다.
- 그들은 Daft를 개발했는데, 이는 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 다중 모달 데이터 처리를 위한 Python 원천 엔진으로, 데이터 인프라를 SQL이 표 형식 데이터에 대해 한 것처럼 혁신하려는 목표를 가지고 있습니다.
- ChatGPT의 충격 이전인 2022년 초에 설립된 이벤추얼은 인공지능 개발에서 효율적인 데이터 도구에 대한 수요가 높아지고 있다는 점을 강조하였습니다.
- 회사의 고객으로는 아마존과 클라우드키친 등이 포함되어 있으며, 최근 제품 개발을 위해 2,750만 달러의 자금을 확보했습니다.
- 다중 모달 인공지능 시장은 구조화되지 않은 데이터가 크게 증가함에 따라 Daft의 능력에 대한 수요가 생겨나며, 2028년까지 35%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.
왜 중요한가
- 다중 모달 데이터를 활용한 AI 응용 프로그램의 증가는 생성적 AI 및 증가하는 데이터 생성 속도와 관련이 있습니다.
- 역사적으로, SQL과 같은 솔루션이 데이터 관리를 혁신했던 것처럼, Daft는 AI 응용 프로그램이 확대되는 비구조적 데이터에 대해 동일한 목표를 가지고 있습니다.
- ChatGPT 이후 AI 도구에 대한 관심의 급증은 기술 솔루션에서 다양한 데이터 형식을 수용하려는 시장 변화를 나타냅니다.
Eventual는 AI 애플리케이션의 복잡한 데이터 처리 요구를 해결하는 핵심 역할을 하게 되었는데, 이는 창업자들의 직접적인 통찰력과 다중 모달 기능에 대한 수요가 확대되고 있는 시기에 의해 주도되었습니다.