הסטארטאפ Qwak גייס 12 מיליון דולר כדי לסייע לחברות להאיץ פיתוח כלי למידת מכונה
חברת הסטארטאפ Qwak, המפתחת פלטפורמה לבנייה וניהול תחום למידת המכונה בחברות, השלימה גיוס סבב גיוס A1 בהיקף 12 מיליון דולר. הסבב הובל על ידי קרןBessemer Venture Partners, בהשתתפות המשקיעים הקיימים Leaders Fund, StageOne Ventures ו- Amiti. הסבב נערך כשנה לאחר סבב הגיוס הקודם ומביא את סך ההשקעה בחברה מאז הקמתה ל-27 מיליון דולר.
Qwak הוקמה לפני כשנתיים על ידי אלון לב (מנכ"ל), לשעבר סמנכ"ל דאטה בפיוניר, יובל פרנבך (CTO), שהוביל טכנולוגית את פלטפורמת למידת המכונה של AWS באירופה והמנהל הטכנולוגי לשעבר של ממר"ם, ליאור פנסו (COO), ששימש בתפקידי פיתוח עסקי ומכירות באיירונסורס ו- AWS, ורן רומנו, סמנכ"ל פיתוח, הקים והוביל את פלטפורמת ה- ML של וויקס. קוואק חוותה צמיחה של פי 10 במשך שנה ועובדת כיום עם עשרות לקוחות המשתמשים בפלטפורמה בתהליכי הפיתוח, כולל כמה מצוותי ה-ML המתקדמים בעולם. בין לקוחות החברה NetApp, Lightricks, Yotpo, JLL, Guesty ו- OpenWeb. קוואק הכפילה את גודל הצוות שלה ל-30 עובדים, רובם במרכז הפיתוח בישראל וחלקם בניו יורק, ותשתמש בכספי הגיוס כדי להאיץ את ההתרחבות בארה"ב ובאירופה.
הטכנולוגיה של קוואק מאפשרת לחברות עם גוף דאטה סיינס להפחית חלקים משמעותיים מעבודת התשתית הנדרשת סביב פיתוח מודלי למידת מכונה ולהתרכז בליבת עבודתם. על אף שחברות רבות משקיעות משאבים נרחבים בהקמת צוותי דאטה, רבות מהן לא מצליחות לראות פירות מהשקעה זו ולהשפיע על המוצר ועל ביצועי החברה. הסיבה מרכזית לפער זה היא לאו דווקא אתגרים סביב פיתוח המודל עצמו, אלא דווקא בפיתוח התשתיות העוטפות הנדרשות כדי לשלב את המודל בסביבת הייצור. כדי לשלב מודלים בסביבת המוצר, צוותי פיתוח וצוותי דאטה סיינס מתנהלים במעין ״פינג פונג״ ביניהם המייצר תלות בין הגופים ומאריך את תקופת הפיתוח והיישום. הפתרון של Qwak מנטרל למעשה את התלות של צוותי הדאטה סיינס וצוותי הפיתוח אלו באלו, ומספק מרחב עבודה מסודר ומתועד שמאפשר להאיץ את התהליך ולנהל את המודלים ברגע שהם משתלבים בסביבת המוצר.
תחומי הדאטה סיינס ולמידת מכונה דורשים מומחים ושימוש בכלים טכנולוגיים שיכולים להיות שונים בתכלית מהתוכנה, החומרה והכישורים של שאר חלקי החברה, אפילו בתחום ההייטק. המספר העצום של הכלים והפתרונות הדרושים כדי לטפל בתחום ה- ML מרתיע וחברות מבזבזות משאבים בניסיון לבנות תהליכי עבודה מתפקדים בהשקעה גדולה. לראיה, על פי גרטנר 85% מיוזמות הבינה המלאכותית הפנימיות בחברות נכשלות. Qwak מפגישה את כל שלבי מחזור החיים של MLOps לפלטפורמה אחת מקצה לקצה המאחדת את כל חלקי הפיתוח של למידת המכונה עד לייצור. היא מחליפה עשרות כלים אחרים, מאפשרת שיתוף פעולה בין כל חלקי הארגון ארגון שלם ומעצימה צוותי דאטה סיינס לבצע הקצאת יעילה של משאבים. הפלטפורמה מנוהלת במלואה ויכולה להתארח בענן של Qwak או בענן של הלקוח. קוואק מסירה את הצורך בהתקנת התשתית ותחזוקה ויוצרת פתרון מדף המשרת את כל צורכי הבינה המלאכותית של חברות, החל מסטארטאפים קטנים ועד לארגונים גדולים. תכונות שנוספו לאחרונה לפלטפורמה כוללות צבירת סטרימינג, מבחני A/B, מעקב אחר ניסויים, מספר סביבות עבור ריבוי עננים ואזורים וניטור.
- חברת הסייבר Pillar גייסה 9 מ' דולר להגנה על מערכות AI בארגונים
- ביו ויו מגייסת 3 מיליון שקל וממשיכה לשרוף מזומנים, מה קורה בחברה?
אלון לב, מייסד משותף ומנכ"ל Qwak: "תחום ה-ML חווה לאחרונה פריצה אדירה כאשר יישומי בינה מלאכותית ג'נרטיבית כמו כמו Dall-E, MidJourney ו- ChatGPT הופכים פופולריים מאוד ומשנים לחלוטין את התעשיות המסורתיות. אני נרגש מהחלטת Bessemer Venture Partners להצטרף ולהשקיע בחברה. אנחנו רואים את ההשקעה כתמיכה והבעת אמון בגישה של הפלטפורמה שפיתחנו ובצמיחה שלנו בחודשים האחרונים. ככל שאנו ממשיכים להרחיב ולפתח את הפלטפורמה, מערכת היחסים האסטרטגית עם בסמר תסייע למימוש החזון ארוך הטווח של Qwak לבנות ענן של למידת מכונה, ויעזור להפוך את התובנות של הדאטה סיינס לכלי עסקי אמיתי המונע על ידי למידת מכונה".
בסמר ונצ'רס החליטה על ההשקעה ב-Qwak לאחר מחקר שוק מקיף בקרב חברות סטארטאפ בתחומי למידת מכונה. לדברי אריאל סטרמן, סמנכ"ל ב- Bessemer Venture Partners: "חברות מונעות נתונים הצליחו להביס בעשור האחרון את מתחרותיהן. כתוצאה מכך כמעט לכל חברה כיום יש מחסנית BI ואנליטיקה מתוחכמת, הנשענת על פלטפורמות צד שלישי. אנחנו מאמינים שתחום למידת המכונה לא יהיה שונה, שכן חברות יעדיפו להתמקד בתחום הליבה שלהן ולהסתמך על פלטפורמות חיצוניות מתמחות לצורך השלמות. פלטפורמת ה- ML Ops המלאה של Qwak מאפשרת לצוותי הדאטה להפעיל את המודלים שלהם בצורה יעילה הרבה יותר מאי פעם. ומייצרת החזר השקעה משמעותי ללקוחות מכיוון שהיא מאפשרת להם להפוך במהירות רבה יותר את מחקר הדאטה סיינס למודלים אמינים בייצור שיש להם השפעה עסקית מדידה".
