Union.ai збирає $38,1 млн серії А для розширення інфраструктури розробки штучного інтелекту

Union.ai закрила раунд серії А на суму $38,1 млн, що більше ніж вдвічі перевищує попередньо оголошені $19,1 млн. Раунд був очолений існуючим інвестором New Enterprise Associates (NEA), з участю Nava Ventures та нового інвестора Mozilla Ventures. Капітал буде використаний для прискорення розробки продукту, зростання інженерних та польових команд та поглиблення інвестицій у відкритий екосистему компанії.

Збір коштів відбувається в момент, коли оркестрація штучного інтелекту переходить від вузької проблеми до першої лінії інженерних пріоритетів. Коли більше організацій намагаються виробляти системи штучного інтелекту, розрив між експериментами та надійною розгорткою став ще важче ігнорувати.

Від відкритих джерел до підприємства

Union.ai була заснована у 2020 році як підприємницька платформа, побудована навколо Flyte, відкритого джерельного каркаса оркестрації штучного інтелекту, який спочатку був розроблений у Lyft. З часом компанія розширила свою діяльність за межі оркестрації та пропонує ширшу платформу розробки штучного інтелекту, що охоплює навчання моделей, висновок та спостереження.

Сьогодні Union.ai позиціонує себе як розвиток сучасного штучного інтелекту — зосереджуючись на допомозі командам керувати динамічними, недетермінованими робочими процесами, які традиційні інструменти даних ніколи не були розроблені для підтримки.

На відміну від звичайних програмних конвеєрів, робочі процеси штучного інтелекту часто включають прийняття рішень у режимі реального часу, довгі процеси та зміну залежностей між даними, моделями та обчисленнями. Ця складність створила попит на інфраструктуру, спеціально розроблену для штучного інтелекту, а не адаптовану з застарілих систем.

Чому інфраструктура штучного інтелекту потребує переосмислення

Інженерні команди виявляють, що класичні конвеєри CI/CD та детерміновані інструменти робочих процесів борються під вимогами агентських та модельно-орієнтованих систем. Застосування штучного інтелекту повинні обробляти гілкові логіки у режимі реального часу, відновлюватися після невдач та версіонувати дані та моделі автоматично — часто у великих масштабах.

Платформа Union.ai зосереджена на вирішенні цих операційних проблем шляхом надання можливості:

• Чисте авторство робочих процесів Python з локальним тестуванням перед розгорткою у хмарі

• Віддалене відладування у режимі реального часу та покращена видимість невдач

• Повністю динамічні робочі процеси для агентських застосунків штучного інтелекту

• Масштабовані, довгі виконання з автоматичним версіонуванням

• Пайплайни, стійкі до крахів, з вбудованими повторами та кешуванням

Мета полягає не в тому, щоб зробити яскраві демонстрації, а в тому, щоб зробити системи штучного інтелекту стійкими у виробничих середовищах.

Продовження зобов’язань щодо відкритих джерел

Відкриті джерела залишаються центральними у стратегії Union.ai. Компанія недавно представила Flyte 2, наступне покоління свого каркаса оркестрації, яке перевищило десятки мільйонів завантажень. Її ширший відкритий портфель також включає Pandera, каркас валідації даних, який широко прийнятий у всьому екосистемі Python.

Участь Mozilla Ventures у раунді відображає узгодженість навколо відкритої інфраструктури штучного інтелекту — особливо в той час, коли питання прозорості, переносимості та контролю розробників стають більш видними в екосистемі штучного інтелекту.

Відкриті джерела та довгострокові наслідки для інфраструктури штучного інтелекту

Траєкторія Union.ai тісно пов’язана з її відкритими джерелами. Flyte, разом з проектами, такими як Pandera, стали частиною тисяч інженерних середовищ не через агресивну комерціалізацію, а через те, що розробники прийняли інструменти органічно. Ця модель прийняття має значення. У інфраструктурі штучного інтелекту відкриті джерела часто діють як канал розподілу та шар довіри — дозволяючи командам інспектувати, змінювати та розширювати системи, на які вони покладаються.

Когда системи штучного інтелекту стають більш центральними для бізнес-операцій, наслідки відкритої інфраструктури зростають. Організації все частіше побоюються блокування критичних робочих процесів у непрозорих платформах. Відкрита оркестрація штучного інтелекту пропонує переносимість, спільну валідацию та можливість еволюціонувати разом з швидкозмінними екосистемами моделей.

У практичному сенсі така інфраструктура могла б впливати на те, як буде побудована наступне покоління систем штучного інтелекту. Замість монолітних платформ, які контролюють весь стек, майбутнє може віддавати перевагу композитним архітектурам — де оркестрація, управління моделями, валідация та спостереження залишаються модульними та взаємодіючими.

Якщо така модель збережеться, компанії, які культивують сильні відкриті екосистеми, пропонуючи одночасно надійність рівня підприємства, можуть допомогти визначити технічну основу виробництва штучного інтелекту. У цьому сенсі ширший вплив роботи Union.ai виходить за межі її комерційної платформи — він торкається архітектурних рішень, які сформують, як штучний інтелект буде побудований, керований та масштабований у майбутньому.