lundi, novembre 25, 2024

Zilliz, la startup à l’origine de la base de données vectorielles open source Milvus pour les applications d’IA, lève 60 millions de dollars et déménage à SF

En 2020, la startup chinoise Zilliz – qui crée des logiciels natifs du cloud pour traiter les données pour les applications d’IA et l’analyse de données non structurées, et est le créateur de Milvus, la base de données vectorielles open source populaire pour les recherches de similitudes – a levé 43 millions de dollars pour faire évoluer son activité et se préparer la société à s’implanter aux États-Unis Près de deux ans plus tard, Zilliz annonce aujourd’hui un financement supplémentaire de 60 millions de dollars alors qu’elle se déplace enfin vers l’ouest, avec un nouveau siège social à San Francisco pour capitaliser sur la demande croissante de techniques de traitement plus efficaces pour une mine en constante expansion de données non structurées réquisitionnées pour alimenter les applications d’IA.

Dirigé par Prosperity7 Ventures – un fonds de capital-risque de 1 milliard de dollars créé par le géant pétrolier saoudien Aramco (le nom fait référence au premier puits commercial à extraire du pétrole dans le pays) – le cycle comprend également les anciens bailleurs de fonds chinois Temasek’s Pavilion Capital, Hillhouse Capital, 5Y Capitale et capitale Yunqi. La société ne divulgue pas sa valorisation, mais il convient de souligner que cette dernière injection est décrite comme une extension de cette série B de 43 millions de dollars plutôt qu’un nouveau cycle. Nous mettrons à jour cela si nous en apprenons plus. Le total levé par la société est maintenant de 113 millions de dollars.

Le capital et la relocalisation ne parlent pas seulement d’un moment clé pour l’entreprise, mais aussi pour le domaine de l’apprentissage automatique et des tendances plus larges ayant un impact sur les startups fondées en Chine.

Sur le premier d’entre eux, le produit phare de Zilliz, l’open source Milvus, a explosé. La société a déclaré que les téléchargements avaient désormais dépassé le million, contre 300 000 il y a un an, les utilisateurs de production ayant augmenté de 300 % au cours de la même période. Cependant, elle n’a pas divulgué son nombre d’utilisateurs actifs. Les clients incluent eBay, Tencent, Walmart, Ikea, Intuit et Compass.

Comme nous l’avons souligné en 2020, Milvus ne s’est pas fortement appuyé sur les dépenses de publicité et de marketing, choisissant plutôt de tirer parti du bouche à oreille sur les endroits où les développeurs aiment traîner pour trouver des idées et de l’inspiration pour se faire remarquer, comme GitHub et Reddit. Cette stratégie a fonctionné : les « Stargazers » sur GitHub ont augmenté de 200 % pour atteindre plus de 11 000, le nombre de contributeurs ayant doublé. (À titre de comparaison, en 2020, il avait été joué quelque 4 400 fois.)

La raison de l’intérêt pour Milvus – et par la suite la feuille de route de Zilliz, qui est basée sur la création de nouveaux produits, plus récemment un service géré par Zilliz Cloud qui est maintenant en avant-première privée ; et Towhee, un autre framework open source, celui-ci pour les données vectorielles ETL – est dû à l’intérêt croissant pour les bases de données vectorielles et à la manière dont elles sont utilisées dans les applications d’IA.

En termes simples, alors que les données peuvent être (et sont souvent) traitées via des bases de données plus traditionnelles, la complexité et la structure des activités telles que la détection d’anomalies, la recommandation, l’évaluation et d’autres tâches pilotées par l’IA se prêtent plus naturellement et efficacement aux bases de données vectorielles conçues pour fonctionner. avec la façon dont les données de l’IA sont représentées. (Zilliz note que sa base de données vectorielle « est à la fois native du cloud et capable de traiter des données vectorielles à l’échelle d’un milliard en quelques millisecondes ».)

« Le parcours de Zilliz jusqu’à présent a commencé avec la création de Milvus, une base de données vectorielles open source qui a finalement rejoint la LF AI & Data Foundation en tant que projet de haut niveau », a déclaré Charles Xie, fondateur et PDG de Zilliz, dans un communiqué. « Milvus est maintenant devenue la base de données vectorielle open source la plus populaire au monde avec plus d’un millier d’utilisateurs finaux. Nous continuerons à être le principal contributeur et engageant de Milvus et à tenir notre promesse de fournir un service de base de données vectorielle entièrement géré sur le cloud public avec la sécurité, la fiabilité, la facilité d’utilisation et l’abordabilité dont les entreprises ont besoin.

Il y en a d’autres (concurrents de Zilliz) comme Pinecone et Weaviate qui créent également des solutions pour résoudre ce problème. Pinecone a levé des fonds plus tôt cette année et a des noms impressionnants qui le soutiennent, notamment Tiger Global et Menlo Ventures (à titre de comparaison, PitchBook indique que la valorisation de Pinecone est de 168 millions de dollars). La société mère de Weaviate, SeMI Technologies des Pays-Bas, a également levé cette année, soutenue par NEA.

Pendant ce temps, les grands fournisseurs de cloud comme AWS ont également leurs propres solutions. Tout cela indique une opportunité de marché que Zilliz s’efforce de saisir.

Il est à noter qu’en 2020, Zilliz avait déjà déclaré que plus de la moitié des utilisateurs de Milvus se trouvaient en dehors de la Chine : cela montre comment l’entreprise s’est positionnée depuis longtemps et où elle a vu sa croissance à plus long terme. Xie – qui porte le surnom de « Starlord » (oui) et a précédemment travaillé comme ingénieur logiciel chez Oracle aux États-Unis avant de déménager pour lancer Zilliz à Shanghai – a déclaré à TC qu’il considérait la startup comme « mondiale dès le premier jour ». Mais il a vu une opportunité de construire d’abord à Shanghai en raison de l’abordabilité de l’embauche d’ingénieurs ainsi que de la taille du marché chinois, et donc du volume de données non structurées à portée de main.

« La quantité de données non structurées dans une région est proportionnelle à la taille de sa population et au niveau de son activité économique, il est donc facile de comprendre pourquoi la Chine est la plus grande source de données », avait-il déclaré à l’époque.

Bien sûr, ces jours-ci, alors qu’un certain nombre de startups du pays cherchent à déménager ailleurs pour avoir plus de liberté dans la manière dont elles développent leurs activités et pour travailler avec un plus large éventail de clients, Zilliz en est un exemple en action. .

Prosperity7 a joué un rôle dans la facilitation de cette migration. Le fonds n’est entré en Chine que l’année dernière et a activement recherché des startups avec une ambition mondiale, qui pourraient exploiter le vaste réseau mondial de l’entreprise. Nous avons récemment couvert deux de ces investissements, Jaka, une start-up de robotique collaborative basée à Pékin et Shanghai, et Insilico, une plateforme de médicaments IA de Hong Kong.

L’investissement de Prosperity7 dans Zilliz semble bien cadrer avec le mandat de l’investisseur. Il n’est pas rare de voir des entreprises SaaS chinoises se mondialiser ces jours-ci. Beaucoup sont lancés par des entrepreneurs chinois ayant une expérience internationale. Ils ont peut-être passé quelques années à tester le marché chez eux et à lever des fonds de capital-risque qui sont de plus en plus friands de projets B2B à mesure que l’espace B2C devient saturé. Mais beaucoup ont du mal à monétiser en Chine, où les propriétaires de petites et moyennes entreprises hésitent encore à payer pour les abonnements aux logiciels par rapport à leurs homologues occidentaux.

«Avec son leadership sur Milvus, Zilliz est un leader mondial de la recherche de similarité vectorielle sur des quantités massives de données non structurées», a déclaré Aysar Tayeb, directeur général de Prosperity7 Ventures, dans un communiqué. « Nous pensons que l’entreprise est en position de force pour construire une plate-forme cloud autour de Milvus qui libérera de nouvelles et puissantes informations et résultats commerciaux pour ses clients, tout comme les plates-formes d’analyse de données comme Databricks et Snowflake l’ont fait avec des données structurées. Il y a déjà plus de 4 fois plus de données non structurées que de données structurées, un écart qui continuera de croître à mesure que l’IA, la robotique, l’IdO et d’autres technologies fusionneront les domaines numérique et physique.

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