Sự gia tăng nhu cầu về các ứng dụng AI sinh sinh đã dẫn đến nhu cầu về các cơ sở dữ liệu lớn hơn để lưu trữ dữ liệu liên quan (như dữ liệu huấn luyện mô hình). Những cơ sở dữ liệu này thường yêu cầu nhiều tài nguyên phần cứng và, tùy thuộc vào các thuật toán được sử dụng để điều phối, chúng có thể có độ trễ cao. Các công ty thường phải đưa ra các quyết định khó khăn giữa chi phí cơ sở dữ liệu, hiệu suất và độ chính xác.
Tuy nhiên, không nhất thiết phải như vậy, theo Ohad Levi, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập Hyperspace. Hyperspace đang sử dụng "tính toán theo miền" để tăng tốc hai nhiệm vụ cơ sở dữ liệu cụ thể: tìm kiếm từ vựng và tìm kiếm vector. Tìm kiếm từ vựng là một loại tìm kiếm dựa trên từ khóa tìm kiếm các khớp chính xác trong cơ sở dữ liệu, trong khi tìm kiếm vector xem xét ý nghĩa ngữ nghĩa và ngữ cảnh của truy vấn tìm kiếm.
Levi khẳng định rằng các phiên bản của Hyperspace, kết hợp FPGA và GPU, có thể thực hiện tìm kiếm nhanh hơn gấp 10 lần so với các cơ sở dữ liệu không được tăng tốc truyền thống.
"Sản phẩm của chúng tôi giúp các công ty xử lý việc truy xuất dữ liệu quy mô lớn, đặc biệt trong các ứng dụng AI và AI sinh sinh," Levi cho biết. "Dữ liệu không có cấu trúc đang vượt qua khả năng tìm kiếm truyền thống. Các giải pháp truy xuất dữ liệu phải đáp ứng các tập dữ liệu tìm kiếm từ vựng và vector để đáp ứng nhu cầu hiện tại của thị trường."
Trước khi ra mắt Hyperspace, Levi là kỹ sư tối ưu hóa tại Intel và sau đó là trưởng bộ phận tiếp thị sản phẩm tại HP. Anh cho biết đã cảm thấy thất vọng với những hạn chế của các giải pháp tìm kiếm truyền thống khi làm việc cho các công ty công nghệ lớn, điều này đã dẫn đến việc anh hợp tác với cựu tư vấn thiết kế của Intel, Max Nigri, để thành lập Hyperspace.
Hyperspace không bán các phiên bản của mình. Thay vào đó, công ty bán quyền truy cập vào phần mềm cơ sở dữ liệu được quản lý chạy trên các phiên bản đó (hiện được lưu trữ trên AWS). Cơ sở dữ liệu của Hyperspace có thể xử lý nhiều loại dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, bao gồm video, hình ảnh và văn bản, và được định giá theo kích thước và khối lượng truy vấn.
"Hyperspace là một cơ sở dữ liệu quản lý dựa trên đám mây hoạt động theo mô hình phần mềm-dưới-dịch vụ, được định giá theo mức sử dụng," Levi giải thích. "Nhóm của chúng tôi có thể thiết kế các giải pháp hạ tầng AI tùy chỉnh để giúp các doanh nghiệp giải quyết các thách thức tìm kiếm của họ."
Các cải tiến về hiệu suất của Hyperspace rất ấn tượng nếu đúng; Levi cho biết các phiên bản của công ty cũng mang lại lưu lượng công việc cao hơn gấp 5 lần với chi phí thấp hơn 50% so với cơ sở dữ liệu điển hình. (Đó là kết quả trung bình; trong một điểm so sánh cụ thể, Levi khẳng định rằng Hyperspace thường nhanh hơn Elastic.) Nhưng liệu Hyperspace có thể thuyết phục các công ty sử dụng nền tảng cơ sở dữ liệu mới khi có nhiều lựa chọn như Azure, AWS và Google Cloud?
Levi nói rằng có, và anh khẳng định rằng Hyperspace đã thấy một số sự hấp dẫn từ khách hàng sớm. Công ty có trụ sở tại Tel Aviv đã ký kết hợp đồng với các doanh nghiệp trong lĩnh vực phòng chống gian lận và thương mại điện tử, bao gồm Forter, nSure và Renovai, và đã gấp ba lần doanh thu hàng năm và tổng khối lượng hợp đồng trong năm qua.
Hyperspace cũng mới đây đã hoàn tất vòng gọi vốn hạt giống trị giá 9,5 triệu đô la do MizMaa dẫn đầu với sự tham gia của JVP và toDay Ventures. Levi cho biết số tiền này sẽ được sử dụng để mở rộng dịch vụ cơ sở dữ liệu của Hyperspace lên "hàng nghìn" phiên bản và ra mắt kế hoạch miễn phí, cấp thấp.
"Hyperspace có một loạt các sản phẩm đổi mới mới sẽ thúc đẩy thị trường tìm kiếm và hỗ trợ nhu cầu của các khách hàng doanh nghiệp cũng như các khách hàng nhỏ và vừa," Levi nói. "Chúng tôi không thấy bất kỳ trở ngại nào. Mỗi hệ thống AI sinh sinh đều là một hệ thống tìm kiếm, và tìm kiếm đang trở nên khó khăn hơn trước. Nhu cầu về hạ tầng AI tốt hơn đang gia tăng hàng ngày, và với nhiều dữ liệu hơn, nhu cầu về các ứng dụng tìm kiếm tốt hơn đang trở nên rõ ràng hơn."
