Vellum зібрав $20 млн серії А для прискорення надійного розвитку корпоративного штучного інтелекту

Vellum, платформа для розвитку штучного інтелекту від початку до кінця, призначена для того, щоб допомогти підприємствам впевнено будувати, тестувати та розгортати критично важливі додатки штучного інтелекту, зібрав $20 млн серії А. Раунд був очолений Leaders Fund, з участю Socii Capital, Y Combinator, Rebel Fund, Pioneer Fund, та Eastlink Capital.

Цей новий капітал надходить у критичний момент для штучного інтелекту в усіх галузях. Хоча майже кожне підприємство досліджує генеративний штучний інтелект, понад половина все ще не мають комплексної стратегії, а більшість застряли в тривалих фазах прототипування. Vellum крокує, щоб закрити цю прогалину – пропонуючи спеціально розроблене середовище розробки, яке приносить суворість, швидкість та спостережливість до інженерії штучного інтелекту.

Замикаючи прогалину готовності штучного інтелекту

Заснована Акашем Шармою та побудована на ідеї, що традиційні принципи розробки програмного забезпечення, такі як версіонування, тестування та співробітництво, відсутні в більшості інструментів штучного інтелекту, Vellum надає підприємствам структурований, тестований підхід до штучного інтелекту. Його платформа дозволяє міжфункціональним командам, включаючи інженерів, керівників продукції та експертів у галузі, працювати разом через:

• Візуальний інструмент для побудови інтерфейсу та SDK для визначення потоків штучного інтелекту
• Вбудований інструмент оцінки та тестування для виявлення збоїв до розгортання
• Однократне версійне розгортання з підтримкою відкату
• Реальний моніторинг для безперервного поліпшення продуктивності моделі

“Генеративний штучний інтелект змінив те, як компанії думають про програмне забезпечення, але інфраструктура для побудови систем штучного інтелекту відповідально просто не поспішала”, сказав Акаш Шарма, генеральний директор Vellum. “Це чому ми створили Vellum – щоб привести ту ж передбачуваність, контроль та ясність, яку ми очікуємо від традиційного програмного забезпечення, до розробки штучного інтелекту.”

Спеціально розроблена платформа для корпоративного штучного інтелекту

Vellum – це не просто інструмент для прототипування – це повноцінне середовище операцій штучного інтелекту. Команди можуть оркеструвати цілі потоки роботи, використовуючи візуальний графічний редактор, який ставить контроль потоку над потоком даних, дозволяючи їм керувати складною поведінкою, такою як розгалуження, рекурсія, паралельне виконання та потокове передавання.

Ця композиція робить Vellum особливо цінним у високорегульованих галузях, де безпека, надійність та слідованість є критичними. Об’єднавши оркестрацію, підказки, ретривально-розширений генеративний, оцінку та моніторинг у єдину платформу, Vellum допомагає підприємствам розгортати системи штучного інтелекту, які є стійкими, спостережливими та легкими у підтримці.

Довірені провідними командами підприємств

Vellum вже дає результати для провідних організацій, таких як Drata, Swisscom, Redfin та Headspace, забезпечуючи ініціативи штучного інтелекту у сфері обслуговування клієнтів, автоматизації дотримання вимог, внутрішніх інструментів та генерації контенту.

Drata, лідер у сфері автоматизації безпеки та дотримання вимог, використовує Vellum для підтримки понад 7 000 клієнтських середовищ з безпечними, пояснюваними потоками штучного інтелекту.

“Vellum дає нам інфраструктуру для швидкої дії без жертвування продуктивністю або довірою”, сказав Ліор Соломон, віце-президент з інженерії у Drata. “Їх система, заснована на тестуванні, допомагає нам ітеруватися швидко, зберігаючи наш штучний інтелект точним та відповідним вимогам.”

Leaders Fund, який очолив раунд, приносить глибокий оперативний досвід, підтримавши кілька компаній від початку до $100 млн+ річного доходу.

“Vellum вирішує основну проблему, яка сповільнює采用 штучного інтелекту в підприємствах – як зробити системи штучного інтелекту надійними, повторюваними та готовими до виробництва”, сказав Гідеон Хейден, керуючий партнер у Leaders Fund. “Вони побудували те, що кожна команда штучного інтелекту підприємства потребує, і ми раді допомогти їм масштабувати це глобально.”

Будуючи стандарт для розробки штучного інтелекту

Оскільки штучний інтелект перейшов від експериментального до оперативного, тиск зростає для компаній щодо прийняття інфраструктури, яка підтримує довгострокову надійність, керування та підтримку. Складність розгортання систем штучного інтелекту – особливо тих, які включають великі мовні моделі, ретривально-розширений генеративний або архітектури, засновані на агентах – вимагає більше, ніж просто скрипти та інженерія підказок. Потреба у надійній оркестрації, контрольованому експериментуванні та безперервному моніторингу стає непоговорним.

Це запускає нову фазу у розвитку корпоративного штучного інтелекту: ту, яка дзеркально відображає структуровані практики розробки програмного забезпечення DevOps, але адаптовані для динамічного та ймовірнісного середовища. Замість побудови штучного інтелекту в ізоляції або залежності лише від інтуїції, команди тепер звертаються до інструментів, які ставлять розробку штучного інтелекту як ітеративну інженерну дисципліну – повну з версіонуванням, тестовим покриттям та видимістю кожного виводу та рішення.

Технології, які дозволяють цей зсув, закладуть основу для того, що, ймовірно, стане новим стандартом у операціях штучного інтелекту. У найближчому майбутньому додатки штучного інтелекту будуть очікуватися мати прозорі логічні потоки, аудитні виводи, обробку помилок в реальному часі та безшовну інтеграцію з еволюційними моделями та наборами даних. По мірі того, як регулювання посилюється та випадки використання зростають більш складними, галузь буде вимагати середовищ розробки, які поєднують гнучкість з підзвітністю – дозволяючи командам рухатися швидко без втрати контролю.

Ця еволюція відображає більш загальну зрілість галузі штучного інтелекту сама по собі. Обіцянка генеративного штучного інтелекту ніколи не була просто про вражаючі демонстрації – це було про інтеграцію інтелектуальних систем у основну тканину бізнесу. Наступне покоління платформ буде оцінюватися не лише за їхню потужність, але й за те, наскільки безпечно та передбачувано вони можуть масштабуватися у реальних середовищах.