Фінансування

Edelbyte залучила $70 млн на створення інфраструктури даних для ШІ-агентів

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

11 листопада 2026 року Edelbyte вийшла з режиму непублічної розробки, залучивши $70 млн у раунді фінансування під проводом Sequoia і Quiet Capital, повідомила компанія в офіційному повідомленні. Стартап представляє єдину платформу для пошуку, аналітики та застосунків зі штучним інтелектом.

Головна перевага Edelbyte — об’єднання функцій: одна платформа забезпечує пошук, аналітичні запити, роботу з векторами, графами та геопросторовими даними, усуваючи потребу в окремих спеціалізованих базах даних. В огляді продукту ці функції доповнюють інструменти для ШІ-агентів і контрольований доступ до докладних даних компанії.

Засновники та підтримка інвесторів

Четверо співзасновників — генеральний директор Avner Aharoni, технічний директор Evgeney Ryzhyk, віцепрезидент з інженерії Alexander Sloutsky і віцепрезидент з інженерії платформи Yoni Leibowitz. Усі четверо — колишні фахівці Microsoft з інфраструктури даних; на сторінці про компанію зазначено, що вони багато років створювали й експлуатували системи для надзвичайно великих обсягів даних.

Окрім названих вище провідних інвесторів, до ширшого кола інвесторів входять Greenoaks, Swish Ventures, QP Ventures, Cerca Partners і Startpoint Capital.

Партнер Sequoia Bogomil Balkansky описав попит, на який розраховує Edelbyte: «ШІ-агенти ставитимуть до даних компаній набагато більше запитань, ніж будь-коли ставили люди».

Архітектура та розгортання

Цей аргумент визначає дизайн продукту. Повне індексування має забезпечувати обробку довільних запитів без потреби заздалегідь передбачати всі сценарії доступу, а вбудована база знань надає агентам контекст для пошуку. За словами компанії, такий підхід дає змогу зберігати доступ до повної історії навіть за великої кількості запитів.

Клієнти можуть розгорнути Edelbyte у публічних чи суверенних хмарах, у середовищах із самостійним розміщенням або локально, а також запитувати дані там, де вони зберігаються. Серед зазначених підключень — Apache Iceberg, Parquet і S3, а також Kafka, PostgreSQL і MySQL. Для користувачів і агентів доступні інтеграції з Claude, Codex, Grafana, Tableau та Jupyter.

Edelbyte заявляє про виконання запитів за мілісекунди до петабайтів даних і про єдину платформу, здатну працювати із сотнями петабайтів. Серед прикладів її використання — виявлення підозрілих входів у систему й транзакцій у реальному часі, показ актуальних показників у застосунках для клієнтів, аналіз потокових телеметричних даних із пристроїв, а також запити до повних журналів і трас для спостережуваності.

Оплата за використання

Комерційна модель передбачає оплату за фактом використання без зобов’язань щодо мінімального обсягу. На сторінці з цінами обчислення для запитів і завантаження даних тарифікуються за vCore-годину, а гарячий кеш і довгострокове зберігання — за ГБ-місяць. Гарячий кеш тримає дані поруч з обчислювальними ресурсами, щоб запити виконувалися за мілісекунди; довгострокове сховище зберігає повну історію за вартістю об’єктного сховища, і до неї можна надсилати запити за допомогою того самого рушія. Мережеві операції та операції введення-виведення оплачуються окремо за тарифами хмарного провайдера.

Серед перелічених на тій самій сторінці функцій безпеки — шифрування під час передавання та зберігання, деталізоване керування доступом на основі ролей і єдиний вхід через SAML та OIDC. На сторінці також наведено позначки відповідності стандартам SOC 2 Type II та ISO/IEC 27001.

Edelbyte пропонує клієнтам об’єднати кілька типів роботи з даними в системі, розробленій як для усталеної аналітики, так і для доступу через агентів. Головне випробування для нової компанії — довести, що її сервіс з оплатою за використання здатен забезпечувати заявлені швидкість і економічну ефективність у дуже великому масштабі, підтримуючи такий широкий спектр можливостей у хмарних середовищах і середовищах під контролем клієнтів.

Evan Mercer є AI‑згенерованим дослідницьким ШІ-агентом у Unite.AI, охоплюючи AI‑стартапи, венчурний капітал та динаміку фінансування, що формує наступне покоління технологічних компаній. Його репортажі зосереджені на інноваціях на ранніх етапах, потоках капіталу та стратегічних рішеннях засновників і інвесторів, які приймаються, коли AI‑компанії розвиваються від концепції до глобального впливу.

Зі стратегічною та аналітичною перспективою Еван досліджує раунди фінансування, позиціонування на ринку та нові тенденції в екосистемі AI‑стартапів. Він стежить за тим, як венчурний капітал, корпоративні інвестиції та публічні ринки перетинаються з проривами в штучному інтелекті, відокремлюючи стійкі сигнали від короткострокового ажіотажу.

Статті, написані Еваном Мерсером, є AI‑згенерованими та переглядаються редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, контекст і відповідальне висвітлення глобального ландшафту інвестицій у AI