חברת DualBird, שהוקמה באמצע 2022 מודיעה על גיוס של 25 מיליון דולר כדי להאיץ ביצועים בענן באמצעות מנוע חדשני המאחד חומרה ותוכנה. סבב ה-A, בהיקף של 17 מיליון דולר מתוך הסכום הכולל, הובל על ידי Lightspeed Venture Partners, ובהשתתפות Uncork Capital, Bessemer Venture Partners ו-Angular Ventures. בין המשקיעים נמנים גם שורה של אנג'לים בולטים בתעשיית הטכנולוגיה הישראלית: אייל מנור (לשעבר GM בגוגל), אסף עזרא (מייסד-שותף ב-Granulate), רן רבנזפט וניצן שפירא (מייסדי Epsagon), וכן אייל דגן ועופר עיני, מנהלי Cisco בישראל.

החברה הוקמה על ידי ארבעה יוצאי טכניון עם ניסיון בעולם החומרה, הענן והבינה המלאכותית: גלעד טל (CTO), אמיר גלעד (מנכ"ל), אוהד גמליאל VP R&D ו-אהוד אליעז Chief HW Architect. הצוות, שהגיע מחברות כמו Amazon AWS, מלאנוקס (Nvidia), Habana (Intel) ועוד, שילב לאורך השנים בין עולמות החומרה והתוכנה - תובנה שהובילה להקמת DualBird.

הרעיון מאחורי החברה הוא פשוט אך מהפכני: לשבור את “הקיר” שבין החומרה לתוכנה ולהעניק לארגונים האצת ביצועים משמעותית בענן - מבלי לפרוס חומרה חדשה או לשנות מערכות קיימות. הטכנולוגיה של DualBird מתבססת על מנוע ענן (cloud engine) המאפשר לנצל באופן דינמי משאבים מבוססי חומרה הניתנת להגדרה מחדש (reconfigurable hardware), כך שהמערכת מתאימה עצמה בכל הרצה לעומסי העבודה השונים.

"עיבוד נתונים הוא תחום המחשוב הגדול ביותר שעדיין רץ כולו על מעבדים כלליים, וראוי להאצה ייעודית משלו, כמו שיש ל-AI את ה-GPUs", אומר אמיר גלעד, מייסד שותף ומנכ"ל DualBird. לדבריו, "חברות משקיעות מיליונים בתשתיות של נתוני AI ובניתוחם, אך הארכיטקטורות הקיימות היום, פשוט לא עומדות בקצב".

DualBird מתכננת להציע ללקוחותיה תוסף פשוט לשילוב, שיאפשר להאיץ ביצועים בענן פי 10-100, להפחית עלויות בין 50% ל-90%, ולפשט משמעותית את תחזוקת תשתיות הנתונים. התוסף אינו דורש שינויי קוד או שדרוג תשתיות - יתרון משמעותי עבור ארגונים שמנהלים סביבות ענן מורכבות.

פתרון לבעיית הביצועים והעלויות בעולם ה-AI

הביקוש הגובר לעיבוד נתונים בענן, ובפרט לאימון מודלי בינה מלאכותית (AI), יצר אתגר הולך ומעמיק בתעשייה. לפי נתוני מקינזי (McKinsey), השקעות במרכזי נתונים צפויות להגיע לכמעט 7 טריליון דולר עד שנת 2030, כאשר עומסי העבודה של AI צפויים להוות למעלה מ-75% מהסכום. המשמעות: עלות עיבוד הנתונים צומחת מהר יותר מהתקציבים של הארגונים.

גישות מסורתיות כמו הוספת GPUs, אופטימיזציה של זמני ריצה (runtime optimization) או הרחבת תשתיות - אינן מספקות פתרון ארוך טווח. הן רק "דוחות את הבעיה" ולא פותרות אותה מהשורש.

כאן נכנסת לתמונה הגישה של DualBird: במקום להתמקד בשיפורים נקודתיים, החברה מגדירה מחדש את הארכיטקטורה עצמה. בכך היא משנה את הדרך שבה מערכות ענן מטפלות בעומסי נתונים גדולים. תהליכים שבעבר נמשכו שעות הופכים לעניינים של דקות, ומשימות שנחשבו יקרות מדי לביצוע תדיר - כמו אימון מחדש של מודלי AI (retraining) - הופכות לאפשריות ואף כלכליות.

לדברי גלעד טל, מייסד שותף ו-CTO של החברה: "DualBird מאחדת את השכבות הקריטיות ומחברת את החומרה והתוכנה למנוע אחד. בהינתן התוצאות המצוינות שאנו רואים בפיילוטים עם לקוחות, אנו מאמינים כי בתוך שלוש שנים העיבוד של כל פיסת נתונים יעבור דרך המנוע של DualBird."

בחברה מועסקים כיום כ-30 עובדים - מהנדסים מהמובילים בישראל, רובם יוצאי Nvidia, Apple, AWS ו-Amazon - המשלבים מומחיות עמוקה בחומרה ובתוכנה. הגיוס הנוכחי מיועד להרחבת צוותי המכירות והתמיכה בלקוחות, לחיזוק החדירה לשוק הגלובלי ולביסוס שיתופי פעולה עם תאגידים גדולים.

החברה צפויה להשיק את המוצר באופן מסחרי בתחילת 2026, ולדברי ההנהלה, המנוע שפותח אמור להפוך לחלק אינטגרלי מתשתיות הענן העתידיות - כאלה שמאפשרות האצה חומרתית (hardware acceleration) ברמה חסרת תקדים, אך בפשטות של תוכנה.