Simplismart привлекла 14 миллионов долларов в раунде Серии B для расширения платформы инференса ИИ
Подробнее
Business Standard
business-standard.com

Simplismart привлекла 14 миллионов долларов в раунде Серии B для расширения платформы инференса ИИ

Компания Simplismart, которая занимается инфраструктурой для инференса искусственного интеллекта, объявила о привлечении 14 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии B. Лидером этого раунда выступил Dallas Venture Capital, а также приняли участие NVIDIA, Accel, Shastra VC и Micromax.

Полученные средства будут направлены на дальнейшее развитие платформы инференса Simplismart. Это позволит предприятиям более эффективно запускать приложения на базе ИИ, а облачным провайдерам — превращать свою инфраструктуру на графических процессорах (GPU) в управляемые сервисы ИИ. Кроме того, финансирование поддержит расширение партнерств с облачными провайдерами и суверенным ИИ, а также рост на рынках Северной Америки и других глобальных регионах.

Simplismart создает программный уровень, который находится между моделями ИИ и инфраструктурой GPU. Ее модульный движок для инференса дает возможность компаниям настраивать работу моделей ИИ в соответствии с их потребностями в скорости, стоимости и производительности. Оркестрационная платформа компании управляет развертыванием и масштабированием как в облачной, так и в локальной инфраструктуре.

За последние шесть месяцев годовой темп выручки компании увеличился в 14 раз. На платформе Simplismart производственные нагрузки работают такие компании, как HeyGen, Higgsfield, InVideo, Shiprocket, Apna и Ema, охватывая видео-, голосовые, мультимодальные и корпоративные приложения ИИ.

Амритааншу Джайн, соучредитель и генеральный директор Simplismart, отметил, что индустрия много лет совершенствовала возможности моделей ИИ, однако преимущество определяется тем, как эти модели используются: стоимостью каждого взаимодействия, скоростью отклика приложения и надежностью при росте спроса. Он добавил, что команда потратила четыре года на создание программного уровня между моделью и GPU, помогая клиентам оптимизировать развертывание и эксплуатацию рабочих нагрузок.

Примером использования является платформа коммуникаций Exotel. После того как Exotel обнаружила, что экономика закрытых API моделей непригодна для ее голосовых агентов, компания дообучила открытую модель на собственных данных и перенесла инференс на Simplismart. Благодаря дроблению GPU, Simplismart снизила стоимость минуты для Exotel до 57 процентов по сравнению с закрытыми API моделями. Кроме того, она уменьшила затраты ниже уровня самостоятельного хостинга той же открытой модели и сократила время отклика с 1,1 секунды до менее чем 300 миллисекунд.

В рамках предложения для облачных провайдеров Simplismart сотрудничает с NVIDIA, чтобы упростить развертывание и эксплуатацию инфраструктуры ИИ в масштабе. В отличие от провайдеров инференса, которые покупают или резервируют мощность GPU и перепродают ее, Simplismart сама не владеет вычислительными мощностями. Вместо этого она предоставляет программный уровень, который преобразует сторонние парки GPU в готовую производственную инфраструктуру ИИ. Облачные провайдеры могут использовать эту платформу для предоставления управляемых сервисов ИИ под собственными брендами, не создавая собственный программный стек с нуля. Этот вариант уже используется Yotta, где платформа Simplismart лежит в основе слоя серверного инференса Shakti Studio.

Даякар Пускоор, управляющий партнер Dallas Venture Capital, заявил, что инференс становится одним из самых значительных факторов изменения экономической модели ИИ. Он подчеркнул, что Simplismart быстро становится мировым игроком, помогающим предприятиям более эффективно выполнять рабочие нагрузки ИИ и позволяющим облачным провайдерам преобразовывать мощность GPU в масштабируемые сервисы.

Деванш Гхатак, соучредитель и технический директор Simplismart, сообщил, что модульный движок инференса компании позволяет адаптировать конфигурации под требования отдельных рабочих нагрузок, а оркестрационная платформа управляет развертыванием в различных средах инфраструктуры. Гхатак также упомянул, что новое финансирование поддержит разработку динамического слоя планирования GPU, который сможет согласовывать рабочие нагрузки ИИ с доступной вычислительной мощностью в разных регионах и часовых поясах, помогая облачным провайдерам лучше использовать свою инфраструктуру GPU.

Похожие сюжеты

Компания RapidCanvas привлекла 29 миллионов долларов в раунде Серии B под руководством Vertex Ventures
Подробнее
business-standard.com

Компания RapidCanvas привлекла 29 миллионов долларов в раунде Серии B под руководством Vertex Ventures

Корпоративная компания в сфере искусственного интеллекта (ИИ) RapidCanvas объявила в пятницу о привлечении 29 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии B. Руководство этого раунда обеспечило Vertex Ventures SEA & India. В раунде также приняли участие Hitachi Ventures, а также существующие инвесторы, включая Accel, Peak XV Partners, Valley Capital Partners и Titanium Ventures.

Данное финансирование увеличивает общий объем привлеченных средств компанией до 52,5 миллиона долларов. RapidCanvas планирует использовать эти средства для расширения своих команд по выводу продуктов на рынок, а также для увеличения сети партнеров в области частного акционерного капитала и консультационных услуг. Кроме того, компания намерена наращивать свою команду инженеров по полевому ИИ в Индии, Соединенных Штатах и Бразилии.

По данным самой RapidCanvas, этот раунд последовал за восьмикратным ростом годовой регулярной выручки за последние шесть кварталов, поскольку предприятия все чаще требуют конкретных результатов от кастомного ИИ в производственных процессах. Компания сообщила, что более 40 процентов ее клиентов уже используют несколько сценариев применения ИИ в работе.

RapidCanvas объединяет свою платформу ИИ с инженерами по полевому ИИ для предоставления индивидуальных решений на основе ИИ. В ходе этой работы инженеры изучают бизнес-процессы каждого клиента, разрабатывают и создают специальные приложения ИИ, а после внедрения остаются ответственными за достижение результатов этих приложений.

Платформа включает три продукта: Enterprise Context Engine позволяет предприятию фиксировать, как функционирует бизнес-процесс, начиная от требований и накопленных знаний до схем данных и истории принятия решений, при этом контекст остается собственностью предприятия. Visual Development Canvas дает возможность инженерам ИИ быстро создавать индивидуальные решения ИИ, соответствующие отраслевым стандартам. А Operational Harness управляет и контролирует решения ИИ после их развертывания в рабочей среде.

Согласно компании, только в 2026 году более 75 предприятий в секторах производства, финансовых услуг, розничной торговли, бизнес-услуг и инфраструктуры приняли 1,4 миллиона решений, основанных на ИИ, с использованием приложений, построенных на RapidCanvas. RapidCanvas обслуживает предприятия с оборотом от 100 миллионов до 10 миллиардов долларов, которые имеют бюджеты на ИИ и мандаты со стороны высшего руководства.

Рахул Пангам, соучредитель и генеральный директор RapidCanvas, заявил: «ИИ может стать великим уравнителем, но пока что самые значительные успехи достались компаниям из списка Fortune 100. Мы хотим предоставить каждой компании равные возможности». Он добавил, что «Vibe coding упростил начало работы с ИИ, однако надежное и безопасное внедрение ИИ в производство по-прежнему остается самой большой проблемой. Наш рост за последние шесть кварталов доказывает, что ИИ в корпоративном секторе выходит за рамки пилотных проектов и переходит в реальную эксплуатацию».

Пиюш Харбанда, генеральный партнер Vertex Ventures SEA & India, отметил: «Большинство предприятий все еще ищут реальную отдачу от своих расходов на ИИ. RapidCanvas обеспечивает эту отдачу, сочетая платформу ИИ, которая усиливается с каждым внедрением, и инженеров, работающих непосредственно на местах и отвечающих за конечный результат. Доказательство в том, что клиенты продолжают расширять использование новых функций и сценариев».

North.cloud привлекла $60 млн в раунде Серии B для расширения управления расходами на ИИ
Подробнее
ventureburn.com

North.cloud привлекла $60 млн в раунде Серии B для расширения управления расходами на ИИ

Компания North.cloud успешно привлекла 60 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии B. Эти средства будут направлены на развитие финансовой операционной системы компании, которая охватывает облачные сервисы, искусственный интеллект и работу с данными.

Инвесторами, участвовавшими в этом раунде, стали Peak Span Capital, а также Liquidity Ventures, Companyon Ventures, Alpaca, Uncommon Denominator, Gaingels и Mana Ventures. Полученные фонды позволят увеличить инвестиции в разработку продуктов, а также обеспечить более высокую степень автоматизации и добавить новые интеграции.

North позволяет предприятиям снижать затраты на инфраструктуру у всех ведущих поставщиков облачных услуг и современных платформ данных, включая Microsoft Azure, Google Cloud и AWS. Компания стремится заменить разрозненные процессы, связанные с различными моделями ценообразования, требованиями к использованию и инструментами отчетности, которые присущи каждой системе (будь то облачная инфраструктура, модель или сервис данных).

Благодаря платформе North клиенты смогли сэкономить более 400 миллионов долларов при общем объеме управляемых расходов на облачные услуги, который приближается к двум миллиардам долларов. Среди клиентов компании — AssemblyAI, Atlan, Tines, SnapLogic, Emplifi и Imply. Платформа решает растущую проблему для финансовых и инженерных отделов.

Традиционно команды часто используют электронные таблицы и отдельные панели мониторинга для понимания расходов на инфраструктуру, что отнимает много времени без автоматического устранения дорогостоящей неэффективности. North объединяет аналитику расходов с автоматизированной оптимизацией, помогая бизнесам выявлять потери, управлять обязательствами в облаке и повышать ценность вычислений. Такой подход обеспечивает финансовым и инженерным командам единый взгляд на экономику инфраструктуры.

Последнее финансирование последовало за выпуском версии North v3, которая расширила поддержку до Microsoft Azure, тем самым завершив поддержку трех основных гиперскейлеров. Кроме того, были внедрены нативные интеграции с OpenAI, Anthropic и Snowflake, а также расширен механизм автоматического наращивания обязательств Autobot.

Искусственный интеллект создает новые задачи в области финансового управления для бизнеса. Рост использования моделей добавляет дополнительный уровень сложности к существующим расходам на облачные сервисы и данные. North расширяет свою платформу, чтобы помочь компаниям управлять этими взаимосвязанными затратами.

Предложение TokenFlow компании интегрирует использование моделей, атрибуцию, бюджеты и финансовый контроль в единую систему. Бизнес может использовать эти функции параллельно с существующим управлением облачной инфраструктурой, что отражает растущее пересечение расходов на ИИ и традиционных инфраструктурных затрат.

North убеждена, что для эффективного управления расходами компаниям требуется больше, чем просто панели мониторинга. Автоматизированные системы могут помочь командам обнаруживать изменения, улучшать распределение ресурсов и использовать возможности оптимизации, что может снизить ручную нагрузку по мере ускорения внедрения ИИ.

AssemblyAI сообщила об эффективном уровне экономии около 50% благодаря работе с North. Компания отметила, что ее покрытие расширялось параллельно с ростом инфраструктуры, что позволило команде сосредоточиться на разработке, ориентированной на клиента.

North планирует реинвестировать средства Серии B в увеличение числа интеграций и усиление автономной оптимизации. Также будут инвестированы средства в дополнительные инструменты управления расходами на ИИ и набран новый персонал. Эти вложения помогут North реализовать свое видение полной автоматизации жизненного цикла расходов на инфраструктуру.

Компания демонстрирует коэффициент удержания клиентов на уровне 98,8% и заявляет о сэкономленных клиентами более 400 миллионах долларов. Среди текущих клиентов North — ряд крупных технологических компаний, и компания считает, что ее результаты могут быть использованы для нацеливания на другие категории расходов. Поскольку ИИ играет все большую роль в разработке программного обеспечения, инфраструктурные затраты становятся все менее отделенными от самого продукта и бизнеса, на котором он работает. North создает платформу, призванную помочь таким предприятиям управлять этими расходами, не подавляя инновации.

Компания Albert привлекла 55 миллионов долларов для развития химического ИИ в исследованиях и разработках
Подробнее
ventureburn.com

Компания Albert привлекла 55 миллионов долларов для развития химического ИИ в исследованиях и разработках

Albert успешно привлекла 55 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии B, средства которые будут направлены на продвижение искусственного интеллекта для научных исследований. Руководство этого раунда обеспечило TCV, а также присоединились новые инвесторы, включая Delta-v Capital, Socium Ventures, High Sage Ventures, Coral Capital и Legion VC.

Лидером финансирования выступил Truffle Capital, при участии существующих инвесторов, таких как Coatue, J.P. Morgan Growth Equity Partners, Index Ventures и Applied Ventures. Компания планирует использовать полученные средства для дальнейшего совершенствования своей платформы, основанной на химии.

Расположенная в Окленде, Калифорния, Albert занимается созданием операционной системы для материаловедения и химии. Эта платформа объединяет специализированный ИИ с функциями корпоративной безопасности, управления и интеграции, такими как отсутствие хранения данных, гранулированный контроль доступа и аудиторские следы рассуждений.

Albert предоставляет услуги организациям, имеющим сложные исследовательские задачи, сталкивающимся с меняющимся регулированием и нарушенными цепочками поставок. Среди клиентов компании — BASF, Henkel, Clorox, Kenvue и Akzo Nobel. Цель Albert — помочь ученым этих компаний быстрее превращать экспериментальные данные в инновационные продукты.

Модель Albert, получившая название Valence, является химически специфичной и демонстрирует точность, в 45 раз превышающую точность общего ИИ при поиске ответов на научные вопросы. Этот показатель точности был получен в результате нового исследования, которое сопровождало объявление о получении средств. Valence обучалась на обработке текста и определении состава и функций.

Метод работы имитирует способность опытного химика различать схожие составы и материалы, а также понимать, как незначительные изменения могут существенно повлиять на эксперимент. В химии, например, малейшие отклонения в ингредиентах, процедурах или условиях проведения эксперимента могут привести к различным результатам. Albert справляется с этим благодаря доменно-специфичному интеллекту и своему бенчмарку Form Bench для формульной химии.

Albert утверждает, что данный бенчмарк установит новый стандарт для оценки в этой узкоспециализированной области. Платформа Albert объединяет научные знания, инструменты ИИ, интеграции и регуляторный контроль в единой среде. Она позволяет ученым взаимодействовать с исследовательскими данными посредством естественного языка. Запрашивая у Albert, пользователи координируют инструменты, агентов и модели для поддержки сложной научной работы.

Система помогает командам находить институциональные знания и избегать повторения прошлых экспериментов. Она способна предлагать кандидатов на формулы, помогать в разработке экспериментов и анализировать большие массивы данных. Эти возможности призваны устранить узкие места в исследованиях и улучшить процесс принятия решений.

Кроме того, Albert поддерживает требования предприятий в отношении безопасности данных и контролируемого доступа. Его подход, специфичный для химии, позволяет организациям связывать информацию между различными исследовательскими системами, что облегчает обнаружение и повторное использование ценных экспериментальных знаний.

За последний год Albert продемонстрировала значительный рост платформы. Создание проектов увеличилось в 26 раз по мере внедрения Albert OS в исследовательские функции организаций. Количество ученых, использующих платформу, выросло в шесть раз в 44 странах. Эти достижения отражают растущий интерес к специализированному ИИ для корпоративных исследований.

Создание рабочих процессов также возросло в четыре раза, поскольку больше команд внедрили различные исследовательские процессы на платформе. Ask Albert трансформировался из помощника по поиску ИИ в более широкого партнера по НИОКР всего за шесть месяцев. Отзывы клиентов подчеркивают ценность соединения разрозненной научной информации. Kenvue отметила, что партнерство с Albert улучшило связи в общей платформе данных, а AkzoNobel использовала Ask Albert для запросов информации, охватывающей сырье и записи лабораторных журналов. Albert намерен использовать новое финансирование для расширения своих возможностей и ускорения разработки продуктов.

Популярное