La croissance de la demande d'applications AI génératives a conduit à un besoin de bases de données de plus en plus grandes pour stocker les données associées (par exemple, les données d'entraînement du modèle). Ces bases de données ont tendance à être gourmandes en ressources du point de vue matériel et, en fonction des algorithmes utilisés pour les orchestrer, elles peuvent être à forte latence. Souvent, les entreprises sont obligées de faire des compromis entre le coût, les performances et la précision de la base de données.
Mais cela ne doit pas être ainsi, selon Ohad Levi, le PDG et co-fondateur de Hyperspace. Hyperspace utilise la 'computing' spécifique au domaine pour accélérer deux tâches spécifiques de base de données : les recherches lexicales et les recherches vectorielles. Les recherches lexicales sont un type de recherche basée sur des mots-clés qui cherchent des correspondances exactes dans une base de données, tandis que les recherches vectorielles tiennent compte du sens sémantique et du contexte de la requête de recherche.
Levi affirme que les instances de Hyperspace, qui exploitent une combinaison de FPGA et de GPU, peuvent offrir des recherches jusqu'à 10 fois plus rapides que les bases de données traditionnelles non accélérées.
« Notre produit aide les entreprises qui traitent des retrouvailles de données à grande échelle, en particulier dans le domaine de l'IA et des applications AI génératives », a déclaré Levi à TechCrunch. « Les données non structurées dépassent les capacités de recherche traditionnelles. Les solutions de recherche de données doivent répondre aux ensembles de données de recherche lexicales et vectorielles pour répondre aux demandes actuelles du marché. »
Avant de lancer Hyperspace, Levi était ingénieur en optimisation chez Intel puis responsable du marketing produit chez HP. Il dit avoir été frustré par les limitations des solutions de recherche héritées travaillant pour les grandes entreprises technologiques, ce qui l'a amené à s'associer avec l'ancien consultant en conception d'Intel, Max Nigri, pour fonder Hyperspace.
Hyperspace ne vend pas ses instances. Au lieu de cela, il vend l'accès à un logiciel de base de données géré exécuté dans ces instances (hébergé sur AWS pour l'instant). Les bases de données de Hyperspace peuvent gérer divers types de données structurées et non structurées, y compris des vidéos, des images et du texte, et sont tarifées en fonction de la taille et du volume de requêtes.
« Hyperspace est une base de données gérée cloud-native qui fonctionne selon un modèle logiciel en tant que service, tarifé par utilisation », a expliqué Levi. « Notre équipe est capable de concevoir des solutions d'infrastructure AI personnalisées pour aider les entreprises à résoudre leurs défis de recherche. »
Les gains de performance de Hyperspace sont impressionnants s'ils sont vrais ; Levi affirme que les instances de l'entreprise offrent également un débit 5 fois plus élevé à un coût 50 % inférieur à celui d'une base de données typique. (Il s'agit de résultats moyens ; dans une comparaison spécifique, Levi affirme que Hyperspace est généralement plus rapide qu'Elastic.) Mais Hyperspace peut-il convaincre les entreprises d'utiliser une nouvelle plateforme de base de données alors qu'il y a tant d'acteurs établis - comme Azure, AWS et Google Cloud - à choisir ?
Levi répond par l'affirmative et affirme que Hyperspace voit déjà un certain attrait chez les premiers clients. La société basée à Tel Aviv a conclu des accords avec des entreprises dans les domaines de la prévention de la fraude et du commerce électronique, notamment Forter, nSure et Renovai, et a triplé son chiffre d'affaires annuel récurrent et son volume de contrats total au cours de la dernière année.
Hyperspace a également récemment bouclé un tour de financement de série de 9,5 millions de dollars dirigé par MizMaa avec la participation de JVP et toDay Ventures. Levi indique que l'argent sera utilisé pour étendre l'offre de bases de données de Hyperspace à des 'milliers' d'instances et lancer un plan gratuit de niveau d'entrée.
« Hyperspace a un pipeline entier de nouveaux produits innovants qui feront avancer le marché de la recherche et soutiendront les besoins de nos clients des entreprises et des PME », a déclaré Levi. « Nous ne rencontrons aucun obstacle. Chaque système AI génératif est un système de recherche, et la recherche devient plus difficile qu'avant. Le besoin d'une meilleure infrastructure AI est en croissance quotidienne, et avec plus de données, le besoin de meilleures applications de recherche devient de plus en plus apparent. »
