尽管越来越多的公司正在投资人工智能，但许多企业难以将AI项目投入生产，更遑论实现有意义的投资回报率。挑战众多，数据管理便是核心痛点之一。
用于训练、运行和微调AI模型的数据往往杂乱无章、彼此孤立且未得到优化。Great Expectations 2022年的调查显示，77%的组织对数据质量问题表示担忧。正因如此，致力于解决此类问题的初创公司正获得大量融资。
Weka完成1.4亿美元E轮融资，估值翻倍
周三，Weka宣布完成由Valor Equity Partners领投的1.4亿美元E轮融资（分为1亿美元和4000万美元两部分），Nvidia、Norwest Venture Partners、Micron Ventures、Qualcomm Ventures、Hitachi Ventures等机构参与投资。该平台专注于构建处理多种数据源、类型和规模的数据管道。此次超额认购使Weka投后估值达16亿美元，较此前翻倍。
创始人背景与创业初衷
Weka CEO Liran Zvibel与联合创始人Maor Ben-Dayan、Omri Palmon曾共同创立数据存储公司XIV（2007年被IBM以3.5亿美元收购）。尽管三人在IBM工作多年后各自发展，但Zvibel始终关注数据管理难题。
Zvibel表示：“客户被迫使用分散、孤立的基础设施方案，部署维护既浪费资源又昂贵复杂。随着云计算及高性能计算、机器学习等早期AI负载的出现，这一问题愈发凸显。”
为此，Zvibel于2013年招募Ben-Dayan和Palmon开发新一代数据工具。“我们旨在打造强大平台，支持下一代硬件性能，满足严苛分布式环境下大规模数据密集型负载需求，”他说，“现代负载要求系统能处理数十TB数据并灵活部署。”
产品优势与市场表现
Weka核心产品为并行文件系统，可同时跨多位置分发协调数据任务。此外，其服务支持跨越本地数据中心、公有云及混合云环境的AI、机器学习、视觉特效和高性能计算负载。
Zvibel指出，Weka架构的关键优势在于减少数据复制时间，从而加速AI模型训练。“典型生成式AI管道包含多次数据集复制，浪费宝贵训练时间。Weka确保训练硬件持续获供数据，加快训练进程。”
Weka竞争对手包括DataDirect、Pure Storage、NetApp和Vast Data等。其中Vast于2023年12月完成1.18亿美元E轮融资，估值升至91亿美元。
Weka目前拥有超300家品牌客户，含AI初创公司Stability AI、11家《财富》50强企业及多家政府机构。尽管全球员工约400人（计划未来一年增长25%），公司预计2024年12月实现现金流为正。
Zvibel补充道：“本轮融资基于有利市场条件和积极投资者兴趣，条款极具优势。达成里程碑前，月均烧钱率低于50万美元；年度经常性收入已超1亿美元，保持超高速增长。”