יאיר ורועי מייסדי אנקדוטסד
צילום: אנקדוטסד

הסטארטאפ הישראלי anecdotes גייס 25 מיליון דולר

הגיוס הובל על ידי קרן Glilot Capital Partners, בהשתתפות המשקיעים הקיימים Red Dot Capital Partners, Vintage Investment Partners ו-Shasta Venture. הסבב החדש מביא את סך ההשקעה בחברה מאז הקמתה ל-55 מיליון דולר
נחמן שפירא |

חברת הסטארטאפ anecdotes, המפתחת פלטפורמה לאוטומציה של תהליכי קומפליינס בארגונים, השלימה סבב גיוס B בסך 25 מיליון דולר. הסיבוב הובל על ידי קרן Glilot Capital Partners, בהשתתפות המשקיעים הקיימים Red Dot Capital Partners, Vintage Investment Partners ו-Shasta Venture, וכן Vertex ו-DTCP שהצטרפו כמשקיעים חדשים. הסבב החדש מביא את סך ההשקעה בחברה מאז הקמתה ל-55 מיליון דולר.

מייסדי anecdotes יאיר קוזניצוב מנכל רועי עמיאור סמנכל מוצר

  מייסדי anecdotes יאיר קוזניצוב מנכל, רועי עמיאור סמנכל מוצר. צילום anecdotes 

anecdotes פועלת בתחום ה-GRC (ממשל, ניהול סיכונים ותאימות). הפלטפורמה של החברה מאפשרת לארגונים לנהל את תהליכי ניהול הסיכונים והקומפליינס על פי דרישות הרגולציה על ידי איסוף ונורמליזציה של המידע בצורה אוטומטית, המחליפה את הצורך לבצע פעולות ידניות. הפלטפורמה משמשת כסביבת עבודה עבור כל הגורמים המעורבים בתהליכים אלו, מנהלי קומפליינס, מנהלי אבטחת מידע, מבקרים חיצוניים ויועצים. השימוש באוטומציה חוסך עבודה ידנית מייגעת, משאבי זמן וכסף לארגון, משפר את איכות ודיוק המידע שבן אדם מתקשה להגיע אליהם. המידע שנאסף על ידי הפלטפורמה יכול לשמש את הארגון לקבלת אישורים לעמידה ברגולציות שונות.

 

אינטגרציה עם 120 פלטפורמות

מאז סבב הגיוס האחרון, בפברואר 2022, הגדילה החברה יותר מפי 3 את ה-ARR וזאת בעיקר הודות להרחבת בסיס הלקוחות בארה"ב שכולל כיום בין השאר את החברות Lifelabs, Snowflake, Coinbase, Aristocrat, SoFi, Grafana, Payscale ורבות נוספות. במהלך השנה האחרונה האיצה החברה פיתוח של יישומים חדשים ויכולות ניהול דאטה במערכת ההפעלה כדי לענות על הצרכים של ארגונים מתקדמים. היכולות הבולטות כוללות ניתוח מידע ו-Playbooks שמחזקים את כל אחד מיישומי ה-GRC הקיימים והחדשים, כמו גם ערכת כלים של GenAI לניהול ביקורת, ניהול מדיניות וסיכונים, בחינת גישת משתמשים ועוד. בין הכלים החדשים של החברה anecdotes AI Toolkit, המספק רשימה מקיפה של סיכונים, בקרות ומדיניות לשילוב מאובטח של יכולות AI Generative.

הפלטפורמה פועלת באינטגרציה עם 120 פלטפורמות, כולל מערכות ארגוניות שנמצאות בשימוש נרחב כגון Azure, PagerDuty, Datadog וכן בתחום הזהות, אבטחה ותשתית ענן. הנוכחות של החברה באתרים המרכזיים של Google Cloud Marketplace ו- Amazon Web Services מגדילה את החשיפה שלה. בנוסף, הרחיבה החברה את מעגל הפרטנרים ויצרה קשרים וחיבורים עם עשרות שותפי ערוצים וחברות ייעוץ.

החברה הוקמה בשנת 2020 על ידי יאיר קוזניצוב המשמש כמנכ"ל ורועי עמיאור סמנכ"ל מוצר. לחברה משרדים בתל אביב, ניו יורק וסן פרנסיסקו, והיא מעסיקה 60 עובדים. ההשקעה תשמש את החברה להמשך ההתרחבות הגלובלית בצפון אמריקה, אירופה, והמזרח הרחוק וחיזוק השותפויות עם Deloitte, Coalfire, Google וחברות נוספות.

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
אילון מאסק וג'נסן הואנג (אנבידיה)אילון מאסק וג'נסן הואנג (אנבידיה)

אנבידיה מציגה את DGX Spark - מחשב שולחני עם יכולות של מרכז נתונים

הביצועים של מרכז נתונים, בגודל של מחשב שולחני. אנבידיה מציעה את DGX Spark כפתרון חדש למפתחי בינה מלאכותית

עוזי גרסטמן |

מנכ״ל ומייסד אנבידיה, ג׳נסן הואנג, ביקר השבוע במתקן Starbase של חברת SpaceX על מנת למסור לאילון מאסק באופן אישי את מחשב העל הקטן בעולם לבינה מלאכותית, NVIDIA DGX Spark. במהלך המפגש נזכר הואנג כיצד לפני תשע שנים הגיע למשרדי OpenAI – שהיה אז סטארט-אפ קטן בתחילת דרכו - כדי למסור למאסק את NVIDIA DGX-1, מחשב העל הראשון שאנבידיה בנתה במיוחד עבור חישובי בינה מלאכותית.

 

NVIDIA DGX Spark, שיהיה זמין לרכישה החל מהיום במחיר של 3,999 דולר, פותח על ידי אנבידיה כדי לספק למפתחים, חוקרים ויוצרים ברחבי העולם ביצועי בינה מלאכותית ברמה של מחשב-על גם מחוץ לגבולות הדאטה סנטר, ולאפשר להם לבצע משימות הסקה (Inference) של מודלים בגודל של עד ל-200 מיליארד פרמטרים באופן מקומי.

המערכת כוללת את כל מרכיבי הפלטפורמה של אנבידיה: מעבד GB10 מבוסס ארכיטקטורת Grace Blackwell, כרטיס גרפי מתקדם, חיבוריות NVLink‑C2C עם רוחב פס של עד פי 5 מהדור הקודם, רשת פנימית במהירות 200Gbps, ותמיכה מלאה בספריות CUDA ובתוכנות ה-AI של אנבידיה.

המערכת מסוגלת לבצע פעולות חישוב בקצב של פטה פלופ ומצוידת בזיכרון מאוחד של 128 ג׳יגה, מה שמאפשר למפתחים להריץ מודלים בהיקף של עד 200 מיליארד פרמטרים ולבצע כיוונון למודלים בגודל של עד 70 מיליארד פרמטרים - ללא צורך במעבר לענן או שימוש בתשתיות מרוחקות.

מדובר במהלך שמתכתב עם מגמה גוברת של העברת יכולות AI מהמחשוב הענני אל המפתחים עצמם, תוך מתן גישה מיידית, נוחה ומקומית למודלים, נתונים וספריות. אומנם לא מדובר בתחליף מלא לסביבות מחשוב גדולות, אך זו אלטרנטיבה שמצמצמת פערים בין מעבדות קטנות לחברות ענק.