Espresso AI：雲端成本優化的遊戲改變者
Espresso AI 是一家新興的矽谷人工智慧創業公司，成功籌集超過 1100 萬美元的種子資金，旨在解決企業計算中最迫切的挑戰之一：不斷攀升的雲端成本。這筆資金包括由 Daniel Gross 和 Nat Friedman 領投的種子輪，以及由 FirstMark 的 Matt Turck 發起的前種子輪，並獲得業界領袖的貢獻。
Espresso AI 在靜默模式下推出，開發出利用先進語言模型和機器學習自動優化代碼的技術，潛在地減少雲端計算成本高達 80%。公司的首個產品專為提高 Snowflake（一個流行的雲端數據倉儲平台）中的 SQL 查詢效率而設計。
雲端成本危機
雲計算的轉變改變了企業運營，提供了卓越的靈活性和可擴展性。然而，這一過程也使組織面臨重大的成本管理挑戰，導致意外高額的賬單以及預測和控制支出的困難。特別是數據倉儲已成為一個重要的成本驅動因素，企業在整合數據孤島和探索新的分析及機器學習計畫時，開支相應增加。
Espresso AI 的創始人兼 CEO Ben Lerner 表示：“我們一貫聽到的是，Snowflake 通常是僅次於 AWS 的第二大開支。在任何 Snowflake 活動中，重點主要放在管理成本和提升性能上。”
AI 進行代碼優化
Espresso AI 通過利用大型語言模型（LLMs），即流行的 AI 工具如 ChatGPT 背後的技術，來解決這個問題。透過訓練這些模型深入了解 SQL 查詢和數據庫結構，Espresso AI 的平台能自動重構查詢以提高效率。
這個過程相當簡單：Espresso AI 無縫整合到公司的 Snowflake 設置，一直分析對數據倉儲執行的查詢。藉由採用自然語言處理、程序合成和強化學習，它能即時識別優化機會並重新編寫查詢，從而提升性能並降低計算成本。
Lerner 解釋道：“對於大多數應用來說，目標是明確的——您只想讓它執行得更快。我們的系統能夠自主驗證優化代碼的準確性。”
設置平台的過程旨在快速而簡便；用戶僅需調整連接字符串，10 分鐘內即可投入運營。“這就像改變一個 URL 一樣簡單。您將 BI 和分析工具重定向到 Espresso 端點，而不是直接連接到 Snowflake，其他的由我們處理。”他補充道。
光明的未來
Espresso AI 目前已經獲得大量企業客戶的積極反饋，這些客戶利用其平台優化 Snowflake 工作負載。這筆資金將加速產品開發和市場進入。
儘管 Snowflake 是初期目標，Espresso AI 的技術具有多樣性，很快將支持如 Databricks 等其他 SQL 數據倉庫。長期願景包括將 AI 優化引擎應用於整個計算堆棧，從數據預處理到模型訓練。
Lerner 表示：“想像一下計算速度提高 100 倍的世界，令人興奮。我們可以期待在研究和機器學習方面取得驚人的進步，緩解當前的計算限制。”
然而，要實現如此巨大的速度提升是一項重大挑戰。儘管 Espresso AI 在初步客戶實施中已取得可喜成效，但要實現顯著的性能增益，仍需深入研究和創新。該公司還需面對雲服務提供商的競爭，這些供應商正大量投資於成本管理解決方案。
儘管如此，只要 Espresso AI 能達成其雄心勃勃的目標的一部分，其後果將可能具變革性。企業每年在雲端和本地計算上的投資超過 6000 億美元，AI 驅動的效率提升潛力巨大。
在這個財務謹慎和數位演變的背景下，能夠提供顯著成本節省並保持性能的技術將受到 CIO 的關注。透過在代碼優化這一關鍵領域應用 AI，Espresso AI 準備好徹底改變行業。
隨著組織尋求創新方案來管理雲端開支，Espresso AI 解決方案的需求將可能增加，這為這家先鋒公司預示著強大的未來。
排行榜
