Ex ingegneri di Oracle e Google, Amritanshu Jain e Devansh Ghatak, hanno raccolto 7 milioni di dollari in un round di finanziamento della Serie A guidato da Accel, con la partecipazione di Shastra VC, Titan Capital e altri investitori, per lanciare pubblicamente Simplismart e favorire l’adozione dell’intelligenza artificiale.
Simplismart ha sviluppato il motore di inferenza più veloce, superando aziende come TogetherAI e FireworksAI, utilizzando meno di 1 milione di dollari di finanziamenti iniziali. La piattaforma permette alle aziende di implementare l’AI con un controllo ottimale su costi e prestazioni, facilitando la giustificazione del ROI nei loro progetti.
Secondo le previsioni, OpenAI genererà oltre 10 miliardi di dollari di fatturato il prossimo anno, un chiaro segnale dell’accelerazione dell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, molte aziende faticano ancora a implementare grandi modelli di AI in produzione, a causa degli alti costi e delle complessità tecniche. Questo porta quasi il 90% dei progetti di machine learning a non raggiungere mai la fase di produzione.
Simplismart si propone di affrontare questo problema con una nuova infrastruttura che permette alle organizzazioni di implementare modelli AI senza complicazioni, posizionandosi come abilitatore chiave per l’adozione dell’AI nelle operazioni aziendali, in modo simile a come Terraform ha contribuito al cloud computing e Android ha supportato lo sviluppo di app mobili.
La piattaforma MLOps di Simplismart, focalizzata sull’impresa, è stata progettata per semplificare la distribuzione, l’ottimizzazione e il monitoraggio di modelli di AI. Il motore di inferenza sviluppato da Simplismart offre alle aziende la possibilità di eseguire modelli di machine learning con prestazioni molto elevate, come dimostrato dall’ottimizzazione a livello software che permette di eseguire Llama3.1 (8B) con una produttività superiore a 440 token al secondo. A differenza di altri concorrenti che si concentrano sulle ottimizzazioni hardware o cloud, Simplismart ha progettato una piattaforma MLOps completa per implementazioni aziendali on-premises, garantendo flessibilità rispetto alla scelta del modello e della piattaforma cloud.
Amritanshu Jain ha spiegato che molte aziende si trovano a dover affrontare quattro principali ostacoli all’adozione dell’AI generativa: la mancanza di flussi di lavoro standardizzati, i costi elevati con un ROI limitato, la necessità di riservatezza dei dati e l’esigenza di personalizzare il sistema per evitare interruzioni. La piattaforma di Simplismart offre un linguaggio dichiarativo, simile a Terraform, che semplifica la messa a punto, la distribuzione e il monitoraggio di modelli di AI generativa su larga scala. Questo sistema permette alle aziende di superare problemi legati alla sicurezza dei dati, ai limiti di velocità e alla mancanza di flessibilità delle API di terze parti, consentendo loro di concentrarsi sulle esigenze di prodotto principali.
Anand Daniel, partner di Accel, ha affermato che con l’esplosione dell’intelligenza artificiale generativa, gli sviluppatori stanno iniziando a capire l’importanza di personalizzare e distribuire modelli open source sulla loro infrastruttura. Questo permette un maggiore controllo su prestazioni, costi, personalizzazione dei dati, flessibilità dello stack backend e alti livelli di sicurezza. Daniel ha sottolineato che il piccolo team di Simplismart aveva già iniziato a supportare alcune delle aziende di AI generativa in più rapida crescita, rafforzando la convinzione che Simplismart possa affermarsi nel competitivo mercato delle infrastrutture AI.
La piattaforma di Simplismart mira a risolvere i problemi dei flussi di lavoro MLOps, permettendo a più aziende di distribuire applicazioni AI generativa con maggiore controllo. L’azienda ritiene che fornire strumenti modulari per assemblare il motore di inferenza e gli ambienti di distribuzione sia fondamentale per accelerare l’adozione dell’AI nelle imprese.