خلال عملهما في برنامج السيارات ذاتية القيادة لدى شركة Lyft، لاحظ المؤسسان “سامي سيدهو” و”جاي شيا” مشكلة متصاعدة في بنية البيانات التحتية، خاصة مع التوسع المتسارع في تقنيات الذكاء الاصطناعي.
السيارات الذاتية تُنتج كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة مثل:
-
صور ثلاثية الأبعاد (3D scans)
-
فيديوهات
-
نصوص مكتوبة
-
تسجيلات صوتية
لكن في ذلك الوقت، لم تكن هناك أداة واحدة قادرة على فهم ومعالجة كل هذه الأنماط المتعددة من البيانات في مكان واحد، مما اضطر المهندسين إلى دمج أدوات مفتوحة المصدر يدويًا، وهي عملية مرهقة وعرضة للأخطاء.
“لدينا علماء حاصلون على دكتوراه ومهندسون بارعون، لكنهم يقضون 80% من وقتهم في التعامل مع البنية التحتية بدلًا من بناء تطبيقاتهم الأساسية”
– سامي سيدهو، الرئيس التنفيذي لشركة Eventual
ولادة Daft: أداة مفتوحة المصدر لمعالجة البيانات متعددة الأنماط
بسبب هذا التحدي، أنشأ الثنائي داخليًا أداة لمعالجة البيانات متعددة الأنماط في Lyft، ولاحقًا تحوّلت هذه الأداة إلى مشروع مستقل حمل اسم Eventual.
النتيجة كانت Daft، وهو محرك مفتوح المصدر مكتوب بلغة Python ويهدف إلى:
-
معالجة أنواع متعددة من البيانات (نصوص، صوت، فيديو، صور… إلخ)
-
تسريع تحليل البيانات غير المهيكلة تمامًا كما فعلت لغة SQL مع الجداول المنظمة في الماضي
أطلقت الشركة النسخة المفتوحة المصدر من Daft في عام 2022، قبل إطلاق ChatGPT وقبل إدراك الكثيرين للفجوة في بنية البيانات.
انفجار الطلب مع صعود الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط
مع انتشار أدوات مثل ChatGPT وظهور تطبيقات متعددة تعتمد على النصوص، الصور، الفيديوهات، والوثائق، شهد فريق Eventual ارتفاعًا حادًا في الطلب على Daft من مطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ورغم أن الفكرة بدأت من قطاع السيارات الذاتية، إلا أن تطبيقات Daft شملت قطاعات أخرى، مثل:
-
الروبوتات
-
التجزئة الذكية
-
الرعاية الصحية
الشركة اليوم تعمل مع شركات بارزة مثل Amazon، CloudKitchens، وTogether AI.
تمويل سريع لتوسيع البنية والمنتج التجاري
خلال فترة قصيرة لا تتعدى 8 أشهر، حصلت Eventual على جولتي تمويل:
-
7.5 مليون دولار في جولة البذرة (Seed Round) بقيادة CRV
-
20 مليون دولار في جولة السلسلة A بقيادة Felicis، بمشاركة M12 التابعة لمايكروسوفت وCiti
الجولة الأخيرة ستمكّن الفريق من:
-
تعزيز مشروع Daft المفتوح المصدر
-
إطلاق منتج تجاري لتمكين بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على البيانات المعالجة
رؤية المستثمرين: Daft في قلب ثورة الذكاء الاصطناعي
أوضحت “أستاسيا مايرز”، الشريكة العامة في Felicis، أن فريقها كان يبحث عن حلول بنية تحتية للبيانات تتماشى مع توسع نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الأنماط. وقد اختارت Eventual لأنها:
-
كانت من أوائل من تحرك في هذا المجال
-
أسسها أشخاص عايشوا المشكلة فعليًا
-
تعالج مشكلة متنامية عالميًا
أرقام هامة:
-
نمو سوق الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط: بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 35% بين 2023 و2028
-
%90 من بيانات العالم أُنتجت خلال العامين الماضيين فقط
-
الغالبية العظمى من هذه البيانات غير مهيكلة، بحسب تقارير IDC
“Daft هو المحرك الذي تحتاجه الشركات لمعالجة البيانات غير المهيكلة من نصوص وصور وفيديوهات وصوت، في وقت يزداد فيه الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التوليدي.”
