Vellum เพิ่มทุน 20 ล้านดอลลาร์ในการระดมทุน Series A เพื่อเร่งพัฒนา AI ขององค์กร

Vellum เป็นแพลตฟอร์มพัฒนา AI ที่ครอบคลุมทุกอย่างที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสร้าง ทดสอบ และใช้งาน AI ที่สำคัญได้อย่างมั่นใจ Vellum ได้รับทุน 20 ล้านดอลลาร์ในรอบ Series A ซึ่งนำโดย Leaders Fund และมีการเข้าร่วมจาก Socii Capital Y Combinator Rebel Fund Pioneer Fund และ Eastlink Capital。

การระดมทุนใหม่นี้เกิดขึ้นในขณะสำคัญสำหรับ AI ทั่วทุกอุตสาหกรรม ในขณะที่เกือบทุกองค์กรกำลังสำรวจ AI ที่สร้างขึ้น แต่มากกว่า ครึ่งหนึ่งยังคงไม่มีกลยุทธ์ที่ครอบคลุม และส่วนใหญ่กำลังติดอยู่ในระยะการสร้างต้นแบบที่ยาวนาน Vellum เข้ามาเพื่อเติมช่องว่างนี้โดยนำเสนอสภาพแวดล้อมในการพัฒนาที่มีจุดมุ่งหมายซึ่งนำความเข้มงวด ความเร็ว และการตรวจสอบให้กับการพัฒนา AI

การเชื่อมช่องว่างความพร้อมของ AI

Vellum ก่อตั้งโดย Akash Sharma และสร้างขึ้นจากข้อคิดที่ว่าหลักการในการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม เช่น การจัดการเวอร์ชัน การทดสอบ และการทำงานร่วมกัน ถูกขาดไปในเครื่องมือ AI ส่วนใหญ่ Vellum ให้องค์กรที่มีโครงสร้าง การทดสอบ และการทำงานร่วมกันในการพัฒนา AI โดยใช้หลักการเดียวกันกับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม

• ตัวสร้าง UI แบบภาพและ SDK สำหรับการกำหนดการทำงานของ AI
• การประเมินและการทดสอบแบบดั้งเดิมเพื่อจับข้อผิดพลาดก่อนการนำไปใช้
• การเผยแพร่แบบมีเวอร์ชันพร้อมการสนับสนุนการกลับไปใช้เวอร์ชันเก่า
• การตรวจสอบแบบเรียลไทม์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่อง

“AI ที่สร้างขึ้นได้เปลี่ยนความคิดของบริษัทเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ แต่โครงสร้างพื้นฐานในการสร้างระบบ AI อย่างรับผิดชอบยังไม่ตามทัน” Akash Sharma ซีอีโอของ Vellum กล่าว “นั่นเป็นเหตุผลที่เราสร้าง Vellum เพื่อนำความคาดการณ์ ความควบคุม และความชัดเจนแบบเดียวกับที่เราคาดหวังจากซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมมาใช้ในการพัฒนา AI”

แพลตฟอร์มที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ AI ขององค์กร

Vellum มากกว่าเครื่องมือในการสร้างต้นแบบ มันเป็นสภาพแวดล้อมในการทำงานของ AI แบบเต็มรูปแบบ ทีมสามารถจัดการการทำงานทั้งหมดโดยใช้ตัวแก้ไขกราฟแบบภาพที่ให้ความสำคัญกับการควบคุมการทำงานมากกว่าการไหลของข้อมูล ทำให้พวกเขาสามารถจัดการพฤติกรรมที่ซับซ้อน เช่น การสาขา การเรียกซ้ำ การทำงานขนาน และการสตรีม

ความสามารถในการประกอบนี้ทำให้ Vellum มีคุณค่าอย่างยิ่งในการใช้งานในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น ความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และการตรวจสอบ โดยการรวมการควบคุม การเรียกใช้ การประเมิน และการตรวจสอบเข้าด้วยกัน Vellum ช่วยให้องค์กรสามารถใช้งาน AI ที่มีความแข็งแรง สามารถตรวจสอบได้ และง่ายต่อการบำรุงรักษา

ได้รับความไว้วางใจจากทีมองค์กรชั้นนำ

Vellum ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีสำหรับองค์กรชั้นนำ เช่น Drata, Swisscom, Redfin และ Headspace โดยให้พลังแก่โครงการ AI ในด้านการบริการลูกค้า การอัตโนมัติความสอดคล้อง เครื่องมือภายใน และการสร้างเนื้อหา

Drata ผู้นำในด้านการอัตโนมัติความสอดคล้องและการรักษาความปลอดภัย ใช้ Vellum เพื่อสนับสนุนสภาพแวดล้อมลูกค้ามากกว่า 7,000 รายด้วยการทำงาน AI ที่ปลอดภัยและอธิบายได้

“Vellum ให้โครงสร้างพื้นฐานแก่เราในการเคลื่อนที่อย่างรวดเร็วโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพหรือความน่าเชื่อถือ” Lior Solomon รองประธานฝ่ายวิศวกรรมของ Drata กล่าว “ระบบที่ขับเคลื่อนด้วยการทดสอบของพวกเขาช่วยให้เราสามารถสร้างและปรับปรุง AI ได้อย่างรวดเร็วในขณะเดียวกันก็รักษาความถูกต้องและความสอดคล้อง”

Leaders Fund ซึ่งเป็นผู้นำในรอบการระดมทุนนี้ มีความเชี่ยวชาญในการดำเนินงานอย่างลึกซึ้ง โดยได้สนับสนุนหลายบริษัทตั้งแต่การเริ่มต้นจนถึงรายได้ 100 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปี

“Vellum กำลังแก้ปัญหาที่ทำให้การนำ AI ไปใช้ในองค์กรชะงักงัน — วิธีการทำให้ระบบ AI น่าเชื่อถือ ซ้ำได้ และพร้อมสำหรับการผลิต” Gideon Hayden หุ้นส่วนผู้จัดการของ Leaders Fund กล่าว “พวกเขาได้สร้างสิ่งที่ทุกทีม AI ขององค์กรต้องการ และเรารู้สึกตื่นเต้นที่จะช่วยให้พวกเขาขยายสิ่งนี้ไปทั่วโลก”

การสร้างมาตรฐานสำหรับการพัฒนา AI

เมื่อ AI เปลี่ยนจากการทดลองเป็นการใช้งานจริง ความกดดันกำลังเพิ่มขึ้นสำหรับบริษัทต่างๆ ในการนำโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการใช้งานในระยะยาว ความน่าเชื่อถือ และการบำรุงรักษา ความซับซ้อนในการใช้งานระบบ AI โดยเฉพาะระบบที่เกี่ยวข้องกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การสร้างแบบเสริมด้วยการค้นหา หรือสถาปัตยกรรมที่ใช้ตัวแทน ทำให้ต้องการมากกว่าแค่สคริปต์หรือวิศวกรรมคำสั่ง

สิ่งนี้ทำให้เกิดช่วงใหม่ในการใช้งาน AI ขององค์กร ซึ่งสะท้อนถึงแนวปฏิบัติในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีโครงสร้าง เช่น DevOps แต่ปรับให้เหมาะสมสำหรับสื่อที่มีลักษณะแบบไดนามิกและความน่าจะเป็น แทนที่จะสร้าง AI ในห้องแล็บหรือพึ่งพาแค่直觉 ทีมต่างๆ กำลังหันไปใช้เครื่องมือที่รักษาการพัฒนา AI ไว้เป็นวิศวกรรมศาสตร์เชิงกระบวนการ

เทคโนโลยีที่ช่วยให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้กำลังวางรากฐานสำหรับสิ่งที่อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในการดำเนินงาน AI ในอนาคต ระบบ AI จะต้องมีการไหลของตรรกะที่ชัดเจน ผลลัพธ์ที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบ การจัดการข้อผิดพลาดแบบเรียลไทม์ และการผสมผสานกับโมเดลและชุดข้อมูลที่พัฒนาไปตามเวลา เมื่อการกำกับดูแลและการใช้งานที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้น อุตสาหกรรมจะเรียกร้องสภาพแวดล้อมในการพัฒนาที่รวมความยืดหยุ่นเข้ากับความรับผิดชอบ

การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงการเติบโตของสาขา AI โดยรวม การสัญญาเชิงสร้างสรรค์ของ AI ไม่เคยเป็นเพียงการแสดงตัวอย่างที่น่าประทับใจเท่านั้น แต่เป็นการรวมระบบอัจฉริยะเข้ากับธุรกิจหลัก การพัฒนาแพลตฟอร์มรุ่นต่อไปจะถูกตัดสินไม่เพียงแต่จากความแข็งแกร่งเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการขยายตัวในโลกแห่งความเป็นจริงด้วยความปลอดภัยและความคาดการณ์ได้