צילום: אביב קורט

סטארטאפ הבינה המלאכותית ניוריאליטי השלים גיוס של 20 מיליון דולר

הסטרטאפ הישראלי המפתח פתרונות הסקה (inference) עתירי ביצועים לעידן הבינה המלאכותית השלים את סבב הגיוס בהובלת קרן מועצת החדשנות האירופית; הגיוס ישמש להאצת הפריסה של המוצר בקרב לקוחות חדשים

איתן גרסטנפלד | 19/03/2024 14:14 (1)

נושאים בכתבה בינה מלאכותית גיוס הון ניוריאליטי

חברת הסטארט-אפ הישראלית ניוריאליטי (NeuReality), המפתחת פתרונות הסקה (inference) עתירי ביצועים לעידן הבינה המלאכותית (AI), השלימה גיוס הון של 20 מיליון דולר בהובלת קרן מועצת החדשנות האירופית (EIC). הגיוס ישמש את החברה להאצת הפריסה של הפלטפורמה בקרב מספר גדול יותר של לקוחות ומשתמשים לצד הרחבת הפעילות לשווקים גיאוגרפיים נוספים.

ניוריאליטי השיקה עד כה את NR1 NAPU (Network Addressable Processing Unit), שרת הסקת-AI-על-שבב (SoC – Server-on-a-Chip), בטכנולוגיית 7 ננו מטר אשר נכנס לייצור סדרתי ב-TSMC בשנה שעברה. שרת זה הוא רכיב מרכזי בפתרון ההסקה הכולל של ניוריאליטי לבינה מלאכותית. ארכיטקטורת המערכת הממוקדת בפרישת מודלי AI של ניוריאליטי מאפשרת לחברות להריץ ביעילות אפליקציות Generative AI ומודלים גדולים של שפה (LLMs) ומייתר השקעות מיותרות במעבדי GPU יקרים שאינם מנוצלים בגלל מגבלות מערכתיות.

ניוריאליטי נוסדה בשנת 2019 על ידי משה תנך, המשמש כמנכ"ל, צביקה שמואלי, סגן נשיא לתפעול, ויוסי קסוס המשמש כסגן נשיא לפיתוח שבבים. החברה מעסיקה כיום למעלה מ-60 עובדות ועובדים במרכזי הפיתוח של החברה בקיסריה ובתל אביב, ובכוונתה לגייס בשנה הקרובה עשרות עובדות ועובדים נוספים.

משה תנך, מנכ"ל ומייסד משותף, ניוריאליטי: "טכנולוגיית ההסקה החדשנית שלנו ל-AI אינה כבולה לביצועים של מעבדי CPU, מעבדי GPU וכרטיסי רשת (NIC) קונבנציונליים. אנחנו החלטנו לא להתמקד בשיפור חלקים בהנדסת המערכת הקיימת כיום שהיא מוגבלת מלכתחילה. נקטנו בגישה חלופית, בה ניתחנו את בעיית היסוד ברמה המערכתית והגדרנו מחדש את הפתרון האידיאלי עבור מערכת הסקה ל-AI, במטרה לספק ביצועים פורצי דרך, חיסכון בעלויות ויעילות. זאת על רקע שיעור נצילות נמוך של מאיצי AI שנאמד ב-30-40 אחוזים כעת".

השקעות נרחבות ברכישה של מאיצי למידה עמוקה (DLAs), אם במעבדי GPU , LPU או TPU לא פותרת את בעיות יעילות המערכת. הדבר דומה להתקנת מנוע חזק במכונית כדי להתגבר על פקקי תנועה, רעיון שלא יביא את הנוסע ליעד מהר יותר. בשונה מכך, ניוריאליטי מספקת נתיב מהיר ורחב של עיבודי AI אשר מנתב באופן רציף ויעיל משימות לאותם מאיצי AI ייעודיים ובכך מספקת גם זמני תגובה מהירים ללקוחות, תוך שימור משאבים והון".

סבטוסלבה גיאורגייבה (Svetoslava Georgieva), יושבת ראש מועצת המנהלים של קרן הנציבות האירופית לחדשנות: "אנו מזהים את התפקיד החשוב שיש לאיחוד האירופי בתחום ה-AI ובוחרים לפלס מסלול שונה המתמקד ביעילות גבוהה ולא בהוצאות גבוהות. החזון והטכנולוגיה החדשנית של ניוריאליטי עולים בקנה אחד עם המחויבות שלנו לבסס את מעמדה של אירופה בתחום הטכנולוגיה העמוקה ובהשקעות שיעצבו עתיד בר קיימא לצד טכנולוגיה מתקדמת של AI.

כל הכותרות 24/7 הטלגרם שלנו - תכנים יחודיים

תגובות לכתבה(1):

הגב לכתבה

שם המגיב *

כותרת תגובה *

תוכן התגובה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה

1.
מעניין. (ל"ת)
הקורא 22/03/2024 19:03
הגב לתגובה זו

יואב שפרינגר וגלעד עזרא, מייסדים Apptor.ai צילום פרטי

סטארטאפ להכיר

אין לנו מתחרים- הדרך להתחרות זה אם הלקוחות יתחילו לפתח את המוצר בעצמם

שיחה עם יואב שפרינגר- המנכ"ל ושותף מייסד של Apptor.ai

הדס ברטל | 25/12/2025 05:40

נושאים בכתבה סטארט-אפ AI בינה מלאכותית אי קומרס

ספר בקצרה על עצמך:

אני במקור מבית חנן בצפון. בצבא שירתי ב-8200, שם גם פגשתי את השותף שלי, גלעד עזרא, ובזמן השירות, עבדנו על פיתוח מודלים של פרדיקציה לצבא כדי לזהות התנהגויות, אבל הרעיון זה להתעסק ב-predictable AI. אחרי הצבא הייתי בפלייטיקה בעולמות ה-AI retention. את הסטארטאפ הקמנו במהלך המלחמה, והתחלנו לרוץ איתו ממש תוך כדי המילואים.

ספר על החברה ומניין בא הרעיון?

אלו דברים דומים שעשינו בצבא. חיפשנו איפה אפשר למקסם את מה שעשינו בצבא ולהשליך על שוק, שהוא ממש בלו אושן עבורנו ואין חברה שעושה משהו דומה. תעשיית ה- direct sales, שהיא מאוד אמריקאית ואנחנו בנינו כמה מודלים של פרדיקציה שעוזרים לחברות direct sales לייצר תקשורת טובה יותר עם הלקוחות שלהן. המודלים מזהים טוב יותר מה הלקוח רוצה לקנות, מה המוצר שכדאי להציע לו ומתי יספיק לקנות, כאשר המטרה היא לטרגט בצורה טובה יותר את הלקוחות דרך המודלים שאנחנו מריצים. זה דומה לאי קומרס אבל יש הבדלים כי דרך המכירה בחברות direct sales היא שונה מעט, ואותן חברות רואות את עצמן כתעשייה נפרדת. למשל הרבהלייף היא לקוחה שלנו, ואם ספורה מבחינים שאני עובד איתם, הם יחשבו "מעולה, חברה דומה לנו." לעומת זאת, אם הרבהלייף היו רואים שאני עובד עם ספורה הם היו חושבים שזה אי קומרס. בשנה אחת הגענו ללקוחות וחברות כמו הרבהלייף, שופ דוט קום, It works! Global ו-Immunotec.

אופן המכירה ב-direct sales זה דרך מפיצים שהם המשווקים את המוצרים של החברה. עד שאנחנו הופענו, כל החברות הללו היו בונות על המפיצים לעשות את עבודת השיווק והמכירות והכל היה קורה דרכם בלי ערוצים נוספים. המפיצים מביאים לקוחות והם מדברים עם לקוחות וכדומה. מה שקורה בפועל זה שמאחר וכיום יש עוד הרבה אלטרנטיבות לעשות הכנסה מ-gig economy ובגלל התחרות הרבה בשוק, אז המודל לפיו הם בונים רק על המפיצים כבר לא עובד. מה שאנחנו מביאים לשולחן זה שאנחנו מייצרים מודלים של פרדיקציה שעושים את הכל באופן אוטומטי, את ה-retention, ההמלצות על מוצרים כאשר אנחנו יודעים לזהות מה כל לקוח יקנה ומתי והחברות כבר לא צריכות לבנות על המפיצים אלא אנחנו עושים את זה בשבילם, הכל כבר הופך לאוטומטי.