AI時代の進展に伴い、スタートアップや研究者、エンジニアリングチームは、従来のDevOpsワークフローの複雑さを克服する必要があると、Adviser LabsのCEOであるKrish Wadhwani氏は述べています。
彼によると、今日の多くの業界は、複雑なコードを実行するために大規模なコンピューティング能力へのアクセスが必要であり、従来は専門的なDevOpsのバックグラウンドが求められていました。
しかし、これからはそのようである必要はないとWadhwani氏は言います。「スケールでコードを実行するためにクラウドエンジニアである必要はありません。」
Adviserは、バンダービルト大学からスピンアウトしたスタートアップであり、チームが従来のDevOpsの複雑さや手動のインフラ設定、コスト調整を行わずにクラウドリソースにアクセスできるようにします。
ユーザーは一つのコマンド「adviser run」を実行することで、シミュレーションの開始、AI/MLモデルのトレーニング、膨大なデータセットの処理が可能です。
これにより、ユーザーは自分のコア業務に関連しないDevOpsのスキルを新たに学ぶ必要がなくなり、大規模なクラスターを運用できます。
Adviser Labsの顧客は、一般的なクラウドプロバイダーと同様に使用量に基づく課金モデルを採用しています。
初期のターゲット顧客には量的金融の分野が含まれ、すでにシカゴとニューヨークの主要なプロプライエタリー取引会社との「重要な取引」を獲得しています。この取引は、量的研究者が取引シミュレーションやオプションプライシングモデルを最適化するのを支援します。
Wadhwani氏は、AdviserはAIモデルのトレーニングやバイオテクノロジー、材料科学、エネルギー、さらには学術界のドメイン専門家にとっても有用であり、彼らも計算関連のボトルネックに直面していると述べました。
最近、Adviser Labsは、製品開発のために100万ドルのプレシード資金を調達しました。
このプレシードラウンドに参加したのは、アトランタを拠点とするドライブキャピタルやシカゴのシンプレックス・ベンチャーズ、メンローパークのユニーク・ベンチャーズなどです。また、初期のDoorDash従業員を含む他のオペレーターやエンジェル投資家も参加しました。
資金調達後、Wadhwani氏は、Adviserチームが「集中して」製品を構築し、初期の採用者との対話を重視すると述べました。
「私たちは、毎日のワークフローにおいて大規模なコンピューティングを大きな問題と考えている人々との対話に注力しています。」とWadhwani氏は言います。
他の初期段階の創業者に向けては、「完璧なビジネスモデルを示すのではなく、製品に対するユーザーの切実なニーズを強調することに fokus 過するようアドバイスしています。」
Adviserの初期従業員は全国各地に分散していますが、チームはこの夏、アトランタのドライブキャピタルのオフィスで一緒に作業しました。
アトランタ出身のWadhwani氏は、アドバイザーの成長においてアトランタが中心的な役割を果たすと述べました。「アトランタでこのビジネスを構築できることを誇りに思います。」と彼は語り、企業はインフラを管理するために何百万ドルもの費用をかけ、無駄な時間を過ごしていることに言及しました。
「Adviserは、そのオーバーヘッドを排除し、チームがより迅速に進めるようにします。」とWadhwani氏は強調しました。
画像の出所：hypepotamus