הסטארט-אפ הישראלי לבינה מלאכותית שמשך שתי קרנות ענק

הסטארט-אפ Run:AI, שמפתח תוכנה להאצת הביצועים של מעבד הבינה המלאכותית של אנבידיה (Nvidia), הודיע היום (ג') על גיוס 75 מיליון דולר. הסיבוב הובל במשותף על ידי שתי המשקיעות הגדולות ביותר בהייטק הישראלי כיום - אינסייט פרטנרס וטייגר גלובל - לצד השתתפות של המשקיעים הקיימים TLV פרטנרס ו-S-Capital.

הסטארט-אפ Run:AI, שיושב במגדל המילניום ברחוב הארבעה, שייך לעולם צומח של כלי ה-MLOps, כלים שמיועדים לשפר את תהליך הפיתוח של יישומי למידת מכונה, החל מארגון הדאטה הראשוני שישמש את המודל, דרך פיתוח המודל ועד הניטור שלו. למידת מכונה היא תת-תחום בתוך בינה מלאכותית, אף ששני המושגים לעיתים קרובות משמשים לסירוגין כדי לייצג את אותו הדבר. למידת מכונה מתייחסת למצבים בהם המחשב לומד עצמאית מדוגמאות עבר ויוצר תחזיות וניתוחים לפי חוקים ותנאים שאף אחד לא הגדיר לו מפורשות.

בעוד בעבר למידת מכונה הייתה פונקציה שהשתמשו בה רק ארגונים טכנולוגיים מתקדמים, הגוגל או אמזון של העולם, כיום מדובר בצורך עסקי ותחרותי גם עבור חברות מסורתיות בעולמות כמו קמעונאות, פיננסים ולוגיסטיקה. החברות משתמשות בלמידת מכונה לחזות ביקושים, לייעל תהליכים ולהאיץ מכירות.

כאשר חברות מריצות למידת מכונה הן משתמשות במעבדים ייעודיים בשם GPU. ה-GPU שימש במקור כמעבד גרפי שאפשר חישובים גרפיים שונים וחילק עומסים עם המעבד הראשי (CPU). אולם בעידן הבינה המלאכותית ולמידת המכונה, ה-GPU התגלה ככלי האופטימלי לעיבוד של תהליכים כאלו.

ב- Run:AI פיתחו תוכנה שמנהלת ומאיצה עוד יותר את הביצועים של תהליכי למידת מכונה על אותו ה-GPU. כרגע תומכת התוכנה של Run:AI רק ב-GPU של אנבידיה, שנחשבת לשחקנית המובילה בתחום, ולא באלו של מתחרות כמו AMD, אינטל ואחרים. לדברי המנכ"ל ומייסד שותף עמרי גלר, "אנחנו גם מוזילים עלויות ללקוחות בענן אבל בעיקר משפרים את הפרודוקטיביות כי לארגונים תמיד חסר כוח מחשוב. בלעדינו חברות מנצלות 30%-25% מה-GPU ובעזרתנו זה עולה ל-80%".

גייסה 118 מיליון דולר עד היום

החברה הוקמה ב-2018 על ידי גלר, שעבד קודם ביחידה הטכנולוגית במשרד ראש הממשלה, וד"ר רונן דר (סמנכ"ל טכנולוגיה), חוקר לשעבר באוניברסיטת תל אביב ומהנדס אלגוריתמים באנוביט, שנרכשה על ידי אפל. רק לקראת סוף 2020 החלה למכור את התוכנה שלה בפועל. כולל הסבב הנוכחי Run:AI גייסה עד היום 118 מיליון דולר והיא מעסיקה 70 עובדים.

בחברה לא חושפים הכנסות ושווי אך לדברי גלר ל-Run:AI יש להם כמה עשרות לקוחות גדולים מאוד כמו בנקים וחברות רכב, שזקוקים למשאבי מחשוב כבדים ליישומי למידת מכונה. התוכנה של Run:AI מאפשרת להם להריץ תהליכים במקביל וכך לנתח יותר דאטה ולהפיק יותר תובנות.

לדברי גלר, הייחוד של Run:AI הוא בכך שהתוכנה שלה רצה על קוברנטיס, הדור החדש של הענן שמספק פתרון חסכוני יותר מאפשר הרצה של יישומים בתוך מכלים (קונטיינרים) על מערכת הפעלה משותפת. זאת בהשוואה לפתרונות לייעול העבודה של GPU המבוססים על סביבת מכונות וירטואליות, שיש לחברות כמו אנבידיה או Vmware.

העולם של כלי ה-MLOps מחולק לשני חלקים: פתרונות ממוקדים לשלב אחד בתהליך יישום למידת המכונה מול פלטפורמות שנותנות לארגונים פתרון מקצה לקצה בעולם למידת המכונה. אף שלדברי גלר אין עוד פתרון נקודתי משמעותי מקביל ל-Run:AI, החברה נתקלת בתחרות מסוימת מפלטפורמות כמו דומינו דאטה, דאטה בריקס ודאטה רובוט, שבתוך היצע השירותים שלהן יש גם פתרון אופטימיזציה מסוים.