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- A startup Ocient recebeu um investimento de US$ 42,1 milhões.
- Esse aporte visa desenvolver soluções para otimizar o uso de energia em operações de dados e IA.
- As novas tecnologias prometem reduzir custos e melhorar a eficiência na análise de grandes volumes de dados.
- O investimento reflete uma preocupação crescente com a sustentabilidade no setor de tecnologia.
A startup Ocient acaba de receber um investimento de US$ 42,1 milhões para acelerar o desenvolvimento de soluções que prometem mais eficiência energética para cargas de trabalho de dados operacionais e inteligência artificial (IA). A empresa de Chicago quer tornar a análise de dados em hiperescala mais acessível e sustentável, num momento em que os gastos com energia em data centers preocupam muitas empresas.
Com essa nova rodada, o financiamento total da Ocient chega a US$ 159,4 milhões. Investidores como Blue Bear Capital e Allstate Strategic Ventures lideraram a rodada, mostrando que a eficiência das plataformas de dados é vista como um problema climático e de desempenho.
Chris Gladwin, CEO da Ocient, afirmou que a arquitetura da empresa já oferece ganhos de 10 vezes em preço-desempenho em cargas de trabalho de múltiplos petabytes. A Ocient planeja expandir essa vantagem para setores como telemetria automotiva e modelagem climática. A startup também dobrou suas receitas por três anos consecutivos e nomeou Henry Marshall como CFO.
Um investimento com foco na economia climática
Este novo aporte de US$ 42,1 milhões complementa a rodada de US$ 49,4 milhões de março de 2024, elevando o capital investido na Ocient para US$ 119 milhões e marcando um crescimento de receita de 109% ano após ano. Além de seus novos investidores, a empresa continua a ter o apoio da Greycroft e da OCA Ventures, com a Buoyant Ventures a apoiar a extensão devido à sua “abordagem diferenciada para fornecer análises com eficiência energética”. Gladwin conectou a rodada a uma missão mais ampla: “As empresas estão a lidar com ecossistemas de dados complexos, disponibilidade de energia e a pressão para controlar custos, ao mesmo tempo em que provam o valor de negócio”, disse ele.
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As empresas de hoje precisam de Soluções para dados e AI que consigam lidar com grandes volumes de informações de forma eficiente e econômica. A Ocient está posicionada para atender a essa demanda, oferecendo uma alternativa que não só melhora o desempenho, mas também reduz o impacto ambiental.
Os desafios da análise de dados em hiperescala
Os data warehouses modernos funcionam bem com conjuntos de dados medidos em terabytes. No entanto, além desse ponto, a E/S de rede e armazenamento torna-se o ponto de estrangulamento, e não os ciclos brutos da CPU. Como Gladwin disse à VentureBeat, “Quando os conjuntos de dados ficam maiores, o fluxo de dados do armazenamento para as unidades de processamento torna-se o verdadeiro fator limitante.”
Em implementações de telecomunicações, tecnologia de publicidade e governo, os mecanismos de consulta devem verificar trilhões de registos enquanto ingerem simultaneamente fluxos que continuam a chegar. As arquiteturas de cloud tradicionais que separam o computo e o armazenamento de objetos forçam grandes volumes de dados através da rede, aumentando a latência e o uso de energia. Esses custos aumentam ainda mais à medida que as empresas sobrepõem cargas de trabalho de IA e geoespaciais umas sobre as outras.
A arquitetura da Ocient
A Ocient inverteu o padrão da cloud ao colocar SSDs NVMe diretamente próximos ao computo no que chama de Compute-Adjacent Storage Architecture (CASA). O cofundador da empresa, Joe Jablonski, explica que este projeto pode “executar trilhões de operações por segundo” em equipamentos básicos.
Complementando a CASA está o MegaLane, uma estrutura interna de alta largura de banda que mantém “um milhão de tarefas paralelas em voo”, como Gladwin gosta de colocar. O resultado: A Ocient alega ganhos de 10 vezes em preço-desempenho em cargas de trabalho de SQL e machine learning (ML), e entre 3x e 300x ganhos em trabalhos geoespaciais, dependendo da complexidade da consulta — números que o CEO reiterou durante nossa entrevista. A ingestão sempre ativa, mais a confiabilidade de “cópia zero”, significa que as empresas podem executar ETL, SQL ad-hoc e ML no mesmo conjunto de dados sem recorrer a sistemas separados.
Eficiência energética como diferencial
A eficiência se tornou um ponto crucial para a competitividade. Um estudo de caso da Ocient mostra uma infraestrutura de telecomunicações reduzida de 170 para 12 nós ricos em NVMe, diminuindo o consumo de energia para 12 kW – uma redução de 90% em energia, custo e espaço ocupado. A empresa reforçou essa vantagem ao certificar seu software em processadores AMD EPYC de quarta geração, que oferecem 3,5 vezes mais poder de processamento e o dobro da taxa de transferência de memória por rack, diminuindo ainda mais os quilowatts-hora por consulta.
Gladwin resume a situação de forma direta: “A procura de energia nos data centers está a acelerar; a oferta não está. A eficiência não é opcional”. Essa mensagem ressoa em investidores como a Blue Bear, cujo novo fundo climático de US$ 200 milhões visa soluções de inteligência de máquina para infraestruturas com fome de energia.
Tração no mercado e novos horizontes
A base de clientes da Ocient abrange operadoras de telecomunicações, agências de inteligência, bolsas de tecnologia de publicidade e empresas de tecnologia financeira que processam dados de negociação de alto volume. Este ano, a empresa lançou sua primeira solução nomeada, o Sistema de Retenção e Divulgação de Dados da Ocient, para ajudar os provedores de telecomunicações a atender aos requisitos de divulgação legal mais rapidamente e com menor uso de energia.
Gladwin diz que a próxima onda de crescimento virá da análise de sensores automotivos e da modelagem de inteligência climática, onde os fluxos de trabalho atuais dependem de supercomputadores; a arquitetura da Ocient pode reduzir esses custos em pelo menos 75%, permitindo análises de risco mais frequentes para seguradoras e empresas do agronegócio.
Competindo no nível de hiperescala
A Ocient não se apresenta como um banco de dados de IA generativa. Gladwin argumenta que existem inúmeras outras empresas já atendendo a esse nicho e que o ponto ideal da Ocient permanece na análise estruturada de alto volume. Ainda assim, o warehouse armazena vetores com funções de álgebra linear integradas e tem um índice de similaridade no roteiro. Contra líderes de cloud como Snowflake e Databricks, o ponto de venda da Ocient é o ponto em que a escala e a concorrência tornam as arquiteturas de armazenamento remoto muito lentas ou muito caras. Analistas do setor dizem que o limite normalmente aparece acima de algumas centenas de terabytes, mas as cargas de trabalho de telecomunicações geralmente o atingem muito mais cedo devido à incessante ingestão de dados.
Flexibilidade nas implantações
Uma das razões pelas quais a Ocient ganhou acordos governamentais e de telecomunicações é a escolha da implantação. A plataforma é enviada como software para clusters no local, como um serviço gerenciado em clouds públicas ou através do próprio OcientCloud da empresa. Isso importa quando as regras de soberania de dados proíbem SaaS externo ou quando os clientes desejam manter o computo próximo às redes de acesso de rádio.
Próximos passos
A Ocient diz que o novo capital acelerará seus esforços e financiará investimentos em pessoal de engenharia e programas de parceria definidos para se expandir de acordo.
“O crescimento futuro virá de ideias que ninguém pensou ainda”, disse Gladwin ao VentureBeat, apontando os modelos climáticos como um desses domínios nascentes. Se a Ocient conseguir transformar dores de cabeça de petabytes em respostas de submilisegundos, reduzindo custos e emissões de carbono, a aposta de uma década por trás da CASA poderá redefinir o que significa “escala empresarial” na era da IA faminta por dados.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via VentureBeat
