Lyftの自動運転車プログラムでソフトウェアエンジニアとして働いていたサミー・シドゥ氏とジェイ・チア氏は、データインフラの問題が生じていることを目の当たりにし、AIの普及とともにその問題が拡大することを予測しました。自動運転車は3Dスキャンや写真、テキスト、音声など多くの非構造化データを生成しますが、これらを一括して処理できるツールは存在していませんでした。そのため、エンジニアたちは信頼性に問題のあるオープンソースツールを組み合わせて使用する必要がありました。
シドゥ氏は「自動運転車に携わる優秀な人材が、インフラ整備に80％の時間を費やしている」と述べ、データインフラが主要な課題であると指摘しました。彼らはLyftで内部のマルチモーダルデータ処理ツールを構築し、シドゥ氏が他の企業で同様のソリューションを求められる経験を通じて、「Eventual」のアイデアが生まれました。
Eventualは「Daft」というPythonネイティブのオープンソースデータ処理エンジンを開発しました。これはテキスト、音声、ビデオなど異なるモダリティ間で迅速に動作するよう設計されています。シドゥ氏は、「Daft」が過去におけるSQLのように非構造化データインフラに変革をもたらすことを目指していると述べています。
この会社は2022年初頭に設立され、ChatGPTの登場前からデータインフラのギャップを埋めることを目指していました。2022年には最初のオープンソース版をリリースし、第三四半期には企業向け製品の発売を予定しています。
「ChatGPTの爆発的な普及により、さまざまなモダリティを用いたAIアプリケーションを開発する動きが加速しました」とシドゥ氏は述べています。自動運転車分野から生まれたアイデアですが、ロボティクスやリテールテック、ヘルスケアなど多くの業界でマルチモーダルデータが処理されています。現在、AmazonやCloudKitchens、Together AIなどが顧客として名を連ねています。
Eventualは最近、8か月以内に2回の資金調達を行いました。最初はCRV主導の750万ドル（約11億6000万円）のシードラウンドで、次にFelicis主導の2000万ドル（約31億円）のシリーズAラウンドを実施しました。この資金はオープンソースの提供を強化し、AIアプリケーションを構築するための商用製品の開発に充てられる方針です。
Felicisのジェネラルパートナー、アスタシア・マイヤーズ氏は、マルチモーダルAIモデルの増加を支えるデータインフラを探す市場調査を通じてEventualを見つけたと述べています。彼女はこの分野での先駆者としての地位と、創業者がデータ処理問題を直接経験している点が評価されたとしています。
マルチモーダルAI業界は、2023年から2028年にかけて年平均35％の成長率が予測されています。マイヤーズ氏は「過去20年間でデータ生成は1000倍に増え、世界のデータの90％が過去2年間で生成されました。Daftはテキスト、画像、ビデオ、音声を中心にした生成AIの大きなマクロトレンドに適合しています」と述べています。