【融资】机器学习技术开发商「Tecton」C轮融资1亿美元

发表时间：2022-07-15 08:56
　　机器学习技术开发商「Tecton」近期宣布完成1亿美元的C轮融资，由Kleiner Perkins领投，Databricks、Snowflake、Andreessen Horowitz、Sequoia Capital、Bain Capital Ventures、Tiger Global跟投。截至目前，该公司累计融资总额达到1.6亿美元。联合创始人Mike Del Balso表示，新资金将主要用于建设工程和市场团队。
　　图片截自企业官网
　　机器学习技术可以通过数据（例如消费者的购买模式）来生成预测，为创收提供动力，并且为公司赋予竞争优势。但由于数据复杂且规模庞大，企业也面临着管理方面的挑战。随着时间的推移，企业需要不定期地用新数据对模型进行“再训练”，防止预测结果变得过时或不准确。
　　「Tecton」主打名为“MLOps”的新兴实践，希望通过抽象出复杂性来简化向系统提供数据的过程。首席执行官Mike Del Balso曾在Google领导搜索广告领域的机器学习团队，随后在Uber构建和部署机器学习模型。2019年，他与Uber的两位前同事Jeremy Hermann和Kevin Stumpf联合创办了「Tecton」。
　　值得一提的是，在Uber任职期间，三人创建了一款名为「Michelangelo」的人工智能平台，能够生成市场预测、计算ETA和检测欺诈等。而「Tecton」正是这项技术的商业版本。
　　Kleiner Perkins合伙人Bucky Moore在一份声明中表示：“我们希望如今使用的软件能变得高度个性化和智能化。机器学习使之成为可能，尽管离现实还很远。「Tecton」允许团队访问基础设施，帮助他们更快地构建机器学习应用程序。”
　　「Tecton」使用实时数据源自动构建模型的特征。在机器学习中，“特征”是独立的变量，系统使用特征进行预测。除了编排数据管道外，「Tecton」还可以跨人工智能系统训练和部署环境存储特征值。该平台可以监控数据管道、计算延迟和处理成本，并检索历史特征，用于训练系统。
　　「Tecton」的仪表盘 | 图片由企业官方提供
　　「Tecton」还拥有一个开源特征商店「Feast」，无需专门的基础设施。「Feast」使用了现有的云资源和内部硬件，仅在需要时启动新的资源。
　　Del Balso表示：“我们仍处于MLOps的早期阶段。这对企业来说是一个艰难的过渡。数据科学团队肩负着构建生产质量代码的使命。他们需要一整套新工具来支持这一过渡，需要将这些工具集成到连贯的机器学习平台中。MLOps工具的生态系统仍然高度分散，这使得企业更难建立有效的机器学习平台。疫情加速了企业向数字化的过渡，因此部署MLOps是非常重要的一步。换言之，疫情成为了MLOps工具发展的加速器。”
　　「Tecton」有数百名活跃用户，用户数量在过去一年内翻了五倍。Del Balso表示，该公司的毛利率在80%以上。从2021到2022年，该公司年度经常性收入（ARR）增加了两倍。这家总部位于旧金山的初创公司目前拥有80名员工，并计划在未来六个月内再雇佣约20名员工。
　　据Cognilytica数据，到2025年，MLOps平台的全球市场价值将从2019年的3.5亿美元增加到40亿美元。竞品方面，同类初创还包括「Comet」、「Weights & Biases」、「Iterative」、「InfuseAI」、「Arrikto」、「Continual」、「Rasgo」、「Molecula」等。
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