Espresso AI, una startup di intelligenza artificiale con sede nella Silicon Valley, ha recentemente ottenuto oltre 11 milioni di dollari in finanziamenti per affrontare una sfida significativa nel campo dell’informatica aziendale: i crescenti costi del cloud. Questo finanziamento include investimenti iniziali guidati da Daniel Gross e Nat Friedman, insieme a un round di pre-seed guidato da Matt Turck presso FirstMark, con la partecipazione di importanti figure del settore.
L’azienda, che è emersa di recente dallo stealth mode, ha sviluppato una tecnologia basata su modelli linguistici avanzati e apprendimento automatico per ottimizzare il codice e ridurre i costi del cloud computing fino all’80%. Il loro prodotto iniziale si concentra sull’ottimizzazione delle query SQL per Snowflake, una piattaforma popolare di data warehousing basata sul cloud.
Secondo il fondatore e CEO di Espresso AI, Ben Lerner, l’opportunità è enorme, considerando il vasto mercato del data warehousing e i potenziali risparmi per i clienti.
L’adozione del cloud ha portato vantaggi come flessibilità e scalabilità, ma ha anche creato sfide legate al controllo e alla visibilità dei costi. Molte aziende si trovano ora ad affrontare fatture elevate e hanno difficoltà a gestire la propria spesa.
Espresso AI affronta questa sfida sfruttando modelli linguistici avanzati per ottimizzare il codice. Analizza le query eseguite su Snowflake e le ottimizza per migliorare le prestazioni e ridurre i costi, utilizzando tecnologie come l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento per rinforzo.
La configurazione della piattaforma è semplice e può essere implementata in meno di 10 minuti, offrendo un modo efficiente per ottimizzare i carichi di lavoro Snowflake.
Espresso AI ha già ottenuto successo con i clienti aziendali e prevede di utilizzare i finanziamenti per accelerare lo sviluppo del prodotto e l’espansione sul mercato.
Sebbene Snowflake sia il focus attuale, la tecnologia di Espresso AI può essere estesa ad altri data warehouse SQL. A lungo termine, l’azienda mira ad accelerare l’elaborazione dei dati in tutto lo stack, dall’elaborazione dei dati all’addestramento dei modelli.
Anche se Espresso AI ha mostrato risultati promettenti, ottenere miglioramenti prestazionali significativi richiederà ulteriori progressi nella ricerca e la capacità di competere con i fornitori di servizi cloud.
In ogni caso, l’obiettivo di Espresso AI è quello di offrire soluzioni che portino a significativi risparmi di costi per le aziende, offrendo un vantaggio competitivo nel campo dell’elaborazione dati e del cloud computing.