Osnivači Eventuala, Sammy Sidhu i Jay Chia, radili su kao softverski inženjeri u Lyftovom programu autonomnih vozila kada su primijetili rastući problem s infrastrukturom podataka — problem koji će se dodatno povećati s razvojem umjetne inteligencije.
Autonomna vozila proizvode velike količine nestrukturiranih podataka, od 3D skenova i fotografija do teksta i zvuka. Inženjeri u Lyfthu nisu imali alat koji bi mogao razumjeti i obraditi sve te različite vrste podataka u isto vrijeme — i sve na jednom mjestu. To je inženjere prisililo da sastavljaju otvorene alate u dugotrajnom procesu s problemima pouzdanosti.
“Imali smo sve te briljantne doktore znanosti, sjajne ljude iz industrije, koji su radili na autonomnim vozilima, ali su 80% svog vremena trošili na infrastrukturu umjesto na izgradnju svoje osnovne aplikacije,” rekao je Sidhu, koji je izvršni direktor Eventuala, u nedavnom intervjuu za TechCrunch. “Većina tih problema odnosila se na infrastrukturu podataka.”
Sidhu i Chia pomogli su u izgradnji internog alata za obradu multimodalnih podataka za Lyft. Kada je Sidhu krenuo tražiti nove poslove, primijetio je da ga intervjueri neprestano pitaju o mogućem razvoju istog rješenja za podatke za njihove tvrtke, što je dovelo do ideje o Eventualu.
Eventual je razvio Python-nativni otvoreni alat za obradu podataka, poznat kao Daft, koji je dizajniran da brzo radi s različitim modalitetima, od teksta do zvuka i videa. Sidhu je rekao da je cilj učiniti Daft toliko transformativnim za infrastrukturu nestrukturiranih podataka koliko je SQL bio za tablične skupove podataka u prošlosti.
Tvrtka je osnovana početkom 2022., gotovo godinu dana prije nego što je ChatGPT objavljen, i prije nego što su mnogi ljudi postali svjesni ovog razmaka u infrastrukturi podataka. Lansirali su prvu otvorenu verziju Dafta 2022. i pripremaju se za lansiranje proizvoda za poduzeća u trećem kvartalu.
“Eksplozija ChatGPT-a pokazala je da su mnogi drugi počeli graditi AI aplikacije s različitim vrstama modaliteta,” rekao je Sidhu. “Svi su počeli koristiti slike, dokumente i videa u svojim aplikacijama. I tu smo primijetili dramatičan porast korištenja.”
Dok je izvorna ideja o izgradnji Dafta proizašla iz područja autonomnih vozila, postoji mnogo drugih industrija koje obrađuju multimodalne podatke, uključujući robotiku, tehnologiju maloprodaje i zdravstvenu skrb. Tvrtka sada ima među svojim klijentima Amazon, CloudKitchens i Together AI.
Eventual je nedavno prikupio dva kruga financiranja u razmaku od osam mjeseci. Prvi je bio krug u iznosu od 7,5 milijuna dolara koji je predvodio CRV. Nedavno su prikupili 20 milijuna dolara u seriji A koju je predvodio Felicis uz sudjelovanje Microsoftovog M12 i Citija.
Ovaj posljednji krug bit će usmjeren na jačanje otvorene ponude Eventuala, kao i na kreiranje komercijalnog proizvoda koji će omogućiti klijentima izgradnju AI aplikacija na temelju obrađenih podataka.
Astasia Myers, partnerica u Felicis, rekla je za TechCrunch da je pronašla Eventual kroz vježbu mapiranja tržišta koja je uključivala traženje infrastrukture podataka koja bi mogla podržati rastući broj multimodalnih AI modela.
Myers je istaknula da se Eventual ističe kao pionir u tom području — koje će vjerojatno postati sve gušće — i na temelju činjenice da su osnivači imali iskustva s ovim problemom obrade podataka. Dodala je da Eventual također rješava rastući problem.
Industrija multimodalne umjetne inteligencije predviđa se da će rasti po 35% godišnjoj stopi rasta između 2023. i 2028., prema savjetodavnoj tvrtki MarketsandMarkets.
“Godišnja generacija podataka porasla je 1.000 puta u posljednjih 20 godina, a 90% svjetskih podataka generirano je u posljednje dvije godine, a prema IDC-u, velika većina podataka je nestrukturirana,” rekla je Myers. “Daft se uklapa u ovaj veliki makro trend generativne umjetne inteligencije koja se gradi oko teksta, slike, videa i glasa. Potreban vam je motor za obradu podataka koji je nativan za multimodalne podatke.”
