Activeloop 獲得 1100 萬美元資金以提升企業對於多模態數據在 AI 應用中的運用

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Activeloop 籌集 1,100 萬美元以增強 AI 數據庫解決方案

總部位於加州的初創公司 Activeloop 成功從 Streamlined Ventures、Y Combinator 和 Samsung Next 等投資者手中獲得 1,100 萬美元的 A 輪融資。該公司由普林斯頓大學退學生 Davit Buniatyan 聯合創立，專注於一種專用數據庫，旨在加速 AI 項目的開發。

Activeloop 在競爭激烈的數據平台市場中脫穎而出，因為它解決了企業面臨的一個重大挑戰：如何利用非結構化的多模態數據來訓練 AI 模型。他們的創新技術「Deep Lake」使團隊能以高達 75% 的成本優勢開發 AI 應用，同時提高工程生產力達五倍。

釋放 Deep Lake 的 AI 潛力

隨著企業探索如何利用複雜數據集來應對各類 AI 應用，麥肯錫的研究指出生成式 AI 有著豐富的潛力，可能為全球企業年創造 2.6 至 4.4 萬億美元的利潤。這一影響遍及客戶互動、行銷內容創作以及從自然語言提示生成軟件代碼等多個領域。

Deep Lake 的運作方式

訓練高效能的 AI 基礎模型通常涉及管理以字串、音頻和視頻形式存在的 PB 級非結構化數據。傳統方法要求團隊篩選無序數據，並需要大量繁瑣的編碼和集成工作，進而推高項目成本。

Activeloop 通過 Deep Lake 的標準化來解決這一效率低下的問題。這一系統將圖像和視頻等複雜數據存儲為適合機器學習的數學表示（張量），並通過類似 SQL 的張量查詢語言實現無縫檢索，提供即時可視化功能或與深度學習框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）的整合。

透過 Deep Lake，開發人員能高效地篩選和搜索多模態數據，追踪版本，並針對具體應用流式傳輸數據以訓練 AI 模型。

轉變 AI 數據管理

Buniatyan 強調，Deep Lake 結合了普通數據湖的優勢，並將所有數據轉換為深度學習算法所需的張量格式。張量可存儲在 AWS S3 等雲端或本地解決方案中，並流式傳輸至 GPU 進行高效訓練，消除過去因批量複製造成的 GPU 閒置問題。

自 2018 年成立以來，Activeloop 基於 Buniatyan 在普林斯頓神經科學實驗室的挑戰，開發了完整的數據庫功能，包括開源和專有元素。開源方面包括數據集格式、版本控制及各種 API 以簡化數據處理；而專有功能則提供先進的可視化工具及強大的流媒體引擎。

儘管具體客戶數量尚未披露，但該開源項目已被下載超過一百萬次，增強了 Activeloop 在企業市場的立足點。企業解決方案採用基於使用量的定價模式，已在生物製藥、生命科學、醫療科技、汽車及法律等受監管行業的《財富》500 強公司中得到應用。例如，Bayer Radiology 使用 Deep Lake 將多種數據模態合併為單一解決方案，顯著減少了數據預處理時間，並引入了與 X 光片對話的功能，讓數據科學家能用自然語言查詢掃描數據。

未來增長計畫

Activeloop 目標在於提升其企業解決方案，吸引更多客戶使用其 AI 數據庫，專注於簡化複雜非結構化數據的組織和檢索。公司計劃擴大工程團隊，以支持此次融資後的增長。

Buniatyan 也期待即將推出的 Deep Lake v4，這將引入更快的並行 I/O、高級流式數據加載器以進行模型訓練，以及全面的數據沿襲功能，並與外部數據源整合。他強調，儘管該市場存在許多客戶，但尚未出現直接的競爭對手。

最終，Activeloop 希望幫助企業顯著減少與內部數據組織和檢索相關的成本，使工程師能專注於提升生產力，而非重複的編碼任務。

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