Eventual: Eine neue Ära der Datenverarbeitung

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Herausforderungen bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten in der autonomen Fahrzeugentwicklung führten zur Gründung von Eventual, einem Unternehmen, das sich auf die Entwicklung innovativer Datenverarbeitungslösungen spezialisiert hat.

Die Gründung von Eventual geht auf die Erfahrungen der Gründer Sammy Sidhu und Jay Chia zurück, die als Software-Ingenieure im autonomen Fahrzeugprogramm von Lyft tätig waren. Dort stießen sie auf ein wachsendes Problem in der Dateninfrastruktur, das durch den Aufstieg der Künstlichen Intelligenz noch verschärft wurde. Autonome Fahrzeuge erzeugen eine enorme Menge an unstrukturierten Daten, von 3D-Scans und Fotos bis hin zu Text und Audio. Es fehlte ein Werkzeug, das all diese verschiedenen Datentypen gleichzeitig und an einem Ort verarbeiten konnte, was die Ingenieure dazu zwang, Open-Source-Tools in einem langwierigen und unzuverlässigen Prozess zusammenzufügen.

Sidhu und Chia entwickelten ein internes multimodales Datenverarbeitungstool für Lyft. Als Sidhu sich auf andere Jobs bewarb, bemerkte er, dass Interviewer immer wieder nach der Möglichkeit fragten, eine ähnliche Datenlösung für ihre Unternehmen zu entwickeln. So entstand die Idee für Eventual. Das Unternehmen entwickelte eine Python-native Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine namens Daft, die schnell über verschiedene Modalitäten hinweg arbeiten kann, von Text über Audio bis hin zu Video und mehr. Sidhu erklärte, dass das Ziel darin besteht, Daft so transformativ für unstrukturierte Dateninfrastrukturen zu machen, wie SQL es einst für tabellarische Datensätze war.

Eventual wurde Anfang 2022 gegründet, fast ein Jahr bevor ChatGPT veröffentlicht wurde und bevor viele Menschen von dieser Lücke in der Dateninfrastruktur wussten. Die erste Open-Source-Version von Daft wurde 2022 veröffentlicht, und das Unternehmen bereitet sich darauf vor, im dritten Quartal ein Unternehmensprodukt auf den Markt zu bringen. Die Explosion von ChatGPT führte dazu, dass viele andere Unternehmen begannen, KI-Anwendungen mit verschiedenen Modalitäten zu entwickeln, was zu einem dramatischen Anstieg der Nutzung führte.

Obwohl die ursprüngliche Idee zur Entwicklung von Daft aus dem Bereich der autonomen Fahrzeuge stammte, gibt es zahlreiche andere Branchen, die multimodale Daten verarbeiten, darunter Robotik, Einzelhandelstechnologie und Gesundheitswesen. Das Unternehmen zählt nun unter anderem Amazon, CloudKitchens und Together AI zu seinen Kunden. Eventual hat kürzlich innerhalb von acht Monaten zwei Finanzierungsrunden abgeschlossen. Die erste war eine Seed-Runde in Höhe von 7,5 Millionen US-Dollar, angeführt von CRV. Kürzlich sammelte das Unternehmen in einer Series-A-Runde 20 Millionen US-Dollar, angeführt von Felicis mit Beteiligung von Microsofts M12 und Citi.

Diese jüngste Runde wird dazu verwendet, das Open-Source-Angebot von Eventual zu erweitern und ein kommerzielles Produkt zu schaffen, das es seinen Kunden ermöglicht, KI-Anwendungen auf Basis dieser verarbeiteten Daten zu entwickeln. Astasia Myers, General Partner bei Felicis, entdeckte Eventual durch eine Marktanalyse, bei der sie nach Dateninfrastrukturen suchte, die die wachsende Anzahl multimodaler KI-Modelle unterstützen könnten. Myers erklärte, dass Eventual sich durch seine Vorreiterrolle in einem zunehmend überfüllten Markt auszeichnet und dass die Gründer dieses Datenverarbeitungsproblem aus erster Hand erlebt haben.

Die multimodale KI-Branche wird laut dem Managementberatungsunternehmen MarketsandMarkets zwischen 2023 und 2028 voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 35 % wachsen. Myers betonte, dass die jährliche Datengenerierung in den letzten 20 Jahren um das 1.000-fache gestiegen ist und 90 % der weltweiten Daten in den letzten zwei Jahren erzeugt wurden. Laut IDC ist der Großteil der Daten unstrukturiert. Daft fügt sich in diesen großen Makrotrend der generativen KI ein, die um Text, Bild, Video und Stimme herum aufgebaut ist. Eine multimodal-native Datenverarbeitungs-Engine ist daher unerlässlich.

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