प्रशिक्षण में जाने और एआई चलाने में ट्रैफ़िक का क्रश जल्दी से संगठनों के लिए एक बड़ी लागत और संसाधन सिरदर्द में बदल गया है। आज, कास्ट एआई – स्वचालन के साथ एआई और अन्य वर्कलोड को आसान बनाने और अनुकूलित करने के लिए एक स्टार्टअप बिल्डिंग टूल – अंतरिक्ष में प्रमुख खिलाड़ियों के साथ अपने मजबूत विकास और साझेदारी की पीठ पर धन का एक बड़ा दौर बढ़ा रहा है।
कंपनी ने $ 108 मिलियन जुटाए हैं – एक श्रृंखला सी कि यह अधिक आरएंडडी दोनों के लिए उपयोग कर रहा होगा और साथ ही अमेरिका जैसे कोर बाजारों में, साथ ही साथ अपने व्यवसाय का विस्तार करने के लिए। हम उन सूत्रों से समझते हैं कि यह दौर कंपनी के पोस्ट-मनी वैल्यूएशन को “निकट यूनिकॉर्न” वैल्यूएशन में डालता है-जो मैं समझता हूं, उससे $ 900 मिलियन के करीब।
“यह सब GPU, गणना और बिजली के बारे में है,” कास्ट के सीईओ और सह-संस्थापक यूरी फ्रायमैन ने कहा। “हमारा खेल यह सुनिश्चित करने के लिए है कि हम दक्षता पैदा करें, GPU में अधिक वर्कलोड को बढ़ावा देने में सक्षम होने के लिए। यही हम हैं।”
(उस मूल्यांकन को कुछ संदर्भ में रखने के लिए, जब कास्ट ने नवंबर 2023 में अपनी अंतिम फंडिंग, $ 35 मिलियन जुटाई, तो इसका मूल्य $ 300 मिलियन के बाद का था, प्रति-मोनी, प्रति। चोटी की किताब डेटा। इस नवीनतम दौर से पहले स्टार्टअप $ 86 मिलियन से अधिक बढ़ा।)
कास्ट एआई आधिकारिक तौर पर मियामी, फ्लोरिडा से बाहर आधारित है, लेकिन “यूरोप में भारी स्थित है” और इसे फ्रायमैन द्वारा “एक यूरोपीय कंपनी” के रूप में वर्णित किया गया है, इसके अधिकांश विकास लिथुआनिया से बाहर, साथ ही पोलैंड, रोमानिया और बुल्गारिया के साथ।
इसने पिछले तीन वर्षों के व्यवसाय में 2,100 ग्राहकों को एकत्र किया है। Akamai, BMW, FICO, Huggingface, Nielseniq, और Swisscom जैसी कंपनियां अपनी तकनीक का उपयोग करने वालों में से एक संगठन के क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस क्षमता का विश्लेषण करने के लिए हैं, ताकि उनके पास कंप्यूट वर्कलोड को वितरित करने के लिए इष्टतम लागत-प्रदर्शन अनुपात का पता लगाया जा सके। Frayman का कहना है कि यह सभी प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं के साथ एकीकृत करता है और कुछ और जो एक ग्राहक का उपयोग कर सकता है।
ऐसे समय में जहां कंपनियां एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए प्रोसेसर की कमी का सामना कर रही हैं, बेहतर संसाधन आवंटन की आवश्यकता एक मजबूत है। कास्ट, इसका हवाला देते हुए स्वयं का शोधदावा करता है कि औसतन केवल 10% सीपीयू और 23% मेमोरी का उपयोग किया जाता है, और यही जीपीयू उपयोग तक फैलता है।
यह श्रृंखला सी – आकार और प्रतिभागियों दोनों में – यह रेखांकित करता है कि यह और क्या काम कर रहा है, और किसके साथ काम कर रहा है।
G2 वेंचर पार्टनर्स और सॉफ्टबैंक विजन फंड 2 राउंड के सह-प्रमुख हैं, जिसमें अगले वेंचर्स (LVMH के अध्यक्ष और सीईओ बर्नार्ड अरनॉल्ट्स इन्वेस्टमेंट फर्म), और पिछले बैकर्स हेडोसोफिया, सीओटीए कैपिटल, विंटेज इन्वेस्टमेंट पार्टनर्स, क्रैन्डम और असंबद्ध वेंचर्स भी भाग लेते हैं।
विशेष रूप से, Frayman ने बताया कि Oversuscbed राउंड कंपनी को Openai और AI इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता क्रूसो एनर्जी के रूप में एक ही पोर्टफोलियो में रखता है – दो कंपनियां जो सॉफ्टबैंक, ओरेकल और अन्य लोगों के साथ हैं, बड़े पैमाने पर स्टारगेट एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, जो अमेरिका के फ्रेमैन ने कहा कि उनकी कंपनी ने पहले से ही इन कंपनियों के एक नंबर की गिनती की है।
उन्होंने कहा, “हम क्रूसो के साथ साझेदारी कर रहे हैं, जहां हम उनके स्टैक के अंदर हैं, और हम सॉफ्टबैंक के साथ साझेदारी कर रहे हैं ताकि वे अपने एआई डेटासेंटर में दक्षता को सुविधाजनक बनाने में सक्षम हो सकें,” उन्होंने कहा कि यह जापान में सेवाओं का निर्माण करने के लिए ओपनई और सॉफ्टबैंक के बीच बड़ी परियोजना का भी हिस्सा है। “हम पूरे पारिस्थितिकी तंत्र के साथ साझेदारी कर रहे हैं,” उन्होंने कहा।
कास्ट एआई इन दिनों एआई के साथ बहुत कुछ कर रहा है और बहुत कुछ कर रहा है, लेकिन यह बिल्कुल नहीं था जहां कंपनी को इसकी शुरुआत मिली। यूक्रेन में जन्मे फ्रायमैन, जिन्होंने 2019 में लियोन कुपरमैन और लॉरेंट गिल के साथ कंपनी की स्थापना की, ने सॉफ्टवेयर विकास के लिए पिवटिंग से पहले वित्त में अपना करियर शुरू किया।
2006 में वापस, उन्होंने और गिल ने बनाया कि फ्रायमैन ने मुझे “सबसे पहले मशीन लर्निंग स्टार्टअप्स” – व्यूले के रूप में वर्णित किया। वहां वे छवि खोजों के लिए अपने क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने के लिए NVIDIA के GPU का उपयोग करने के कुछ शुरुआती अनुप्रयोगों का निर्माण करते हैं। उन्होंने कहा, “मशीन लर्निंग की शक्ति को समझने के मामले में हम कितनी दूर तक जाते हैं,” उन्होंने कहा।
वह कंपनी अंततः Google द्वारा अधिग्रहित हो जाएगी।
कुपरमैन के साथ-साथ तीन संस्थापकों ने बाद में क्लाउड-आधारित साइबर सुरक्षा स्टार्टअप, ज़ेन्डेज पर काम किया, जो कि कास्ट के लिए प्रेरणा थी: वहां, वे क्लाउड लागत को नियंत्रण में रखने के लिए संघर्ष करते थे क्योंकि वे स्केल करते थे। (Zenedge अंततः Oracle के अलावा किसी और के द्वारा अधिग्रहित किया गया था।)
कास्ट के लिए पहला उपयोग का मामला उस संसाधन संघर्ष के साथ अपने अनुभव से बाहर आया, और जबकि यह हमेशा अपने नाम और लोकाचार में “एआई” था, यह आईटी के आवेदन के बारे में था, विशेष रूप से क्लाउड उपयोग और आवंटन कुबेरनेट्स वर्कलोड के लिए अधिक कुशल बनाते हैं।
कुबेरनेट्स एप्लिकेशन अभी भी कास्ट के दिल में हैं, फ्रायमैन ने कहा, राजस्व और लोकाचार दोनों के मामले में। (और यदि आप इसकी साइट पर जाते हैं, तो वहां का सबसे प्रमुख संदेश भी है।) लेकिन यह एआई के आसपास गतिविधि का उछाल है जहां ग्राहकों से सभी चर्चा और विकास इस समय से आ रहे हैं। और निवेशक।
सॉफ्टबैंक इन्वेस्टमेंट एडवाइजर्स के निवेश निदेशक ने एक बयान में कहा, “कास्ट एआई एक समय में क्लाउड दक्षता के लिए एक नया मानक स्थापित कर रहा है जब बुनियादी ढांचे की मांग बढ़ रही है।”
“अभी दुनिया में, हर कोई एआई एजेंटों के बारे में बात कर रहा है,” कार्ल फ्रिटजोफसन ने कहा, क्रैन्डम के जनरल पार्टनर। “कास्ट एक एआई एजेंट था, इससे पहले कि हम उस तकनीक के बारे में बात करना शुरू कर दें, आप जानते हैं। वे अभी लंबे समय से इस प्रकार के स्वचालन का निर्माण कर रहे हैं।”