Vast Data 提供了适用于 AI 的数据存储平台,目前正在市场上筹集新一轮融资,估值将大幅跃升。
据一位熟悉此交易的人士透露,这家成立九年的公司今年早些时候便寻求大约 250 亿美元的估值。如果达成这一目标,其估值将会从 2023 年 12 月确定的 90 亿美元 E 轮融资估值大幅跳升。
这位人士表示,该交易尚未最终确定,相关条款 ( 包括估值 ) 都有可能发生变化,并补充道,尽管公司增长显著,但当时要求的估值偏高。据其他消息来源告诉 TechCrunch,许多风投公司对 Vast 保持关注并表示兴趣。
Vast 未对置评请求作出回应。
Vast Data 提供结合了数据管理软件和来自 Supermicro、HPE 以及 Cisco 等厂商的统一 CPU、GPU 以及数据硬件。传统的数据存储方案依赖于分级:低成本存储用于长期存储,高端存储适用于频繁使用的数据,而 Vast 则旨在消除这种分级制度,其产品特别针对闪存存储。
AI 对 Vast 的业务发展大有裨益。该公司的平台将结构化、半结构化和非结构化数据集中存储,这不仅加快了数据检索速度,还据称降低了模型训练和推理的成本。
公司的客户包括 Pixar、ServiceNow 和 Xai 等大型企业,以及利用 Vast 技术为终端用户提供存储解决方案的下一代 AI 云服务提供商,如 Coreweave 和 Lambda。
据 TechCrunch 报道,在大约 18 个月前完成 E 轮融资时,Vast 的年经常性收入 ( ARR ) 达到了 2 亿美元。Vast 的 CEO 及联合创始人 Renen Hallak 在去年五月的一次播客中表示,公司年增长率达到 2.5 至 3 倍。Renen 还提到,公司过去四年一直保持正向自由现金流。
在数据存储能力方面,Vast 与一家成立 16 年、市值近 170 亿美元的上市公司 Pure Storage 以及一家成立 12 年的 Weka 进行竞争,后者去年以 16 亿美元的估值完成了 1.4 亿美元的融资。Vast 还在开发一种与 Databricks 产品具备竞争力的数据库架构。
在当前这轮融资之前,公司已经从包括 Fidelity Management & Research Company、NEA、BOND Capital 和 Drive Capital 在内的投资者那里共筹集了 3.81 亿美元。
好文章,需要你的鼓励
当AI遇到空间推理难题:最新研究揭示GPT-4等顶尖模型在传送门解谜和立体拼图中集体"挂科",复杂智能远比我们想象的更难实现。
大连理工大学和浙江大学研究团队提出MoR(Mixture of Reasoning)方法,通过将多种推理策略嵌入AI模型参数中,让AI能自主选择最适合的思考方式,无需人工设计专门提示词。该方法包含思维生成和数据集构建两阶段,实验显示MoR150模型性能显著提升,比基线模型提高2.2%-13.5%,为AI推理能力发展开辟新路径。
2025施耐德电气智算峰会上,全新EcoStruxure(TM) Energy Operation电力综合运营系统正式亮相,定位场站级智慧能源管理中枢,集技术领先性与本土适配性于一体。
剑桥大学研究团队开发了FreNBRDF技术,通过引入频率修正机制显著提升了计算机材质建模的精度。该技术采用球面谐波分析提取材质频率信息,结合自动编码器架构实现高质量材质重建与编辑。实验表明,FreNBRDF在多项指标上超越现有方法,特别在频率一致性方面改善近30倍,为游戏开发、影视制作、电商预览等领域提供了重要技术支撑。