ניהול דאטה בעידן ה-AI: ההזדמנות הגדולה הבאה של סטארט-אפים ישראליים
הפרסומים אודות הכוונות של גוגל ואנבידיה להשקיע ב-Vast Data לפי שווי עצום של 30 מיליארד דולר הפנו זרקור אל תחום טכנולוגי שנחבא בעומקו של עולם ה-AI. את התהילה הגדולה של עולם הבינה המלאכותית קוטפות חברות שבונות את המודלים ובראשן OpenAI החלוצה ואנבידיה ספקית המעבדים, אך הרצת המודלים והאפליקציות מחייבת פתרונות חזקים לניהול הדאטה וגישה אליו.
כיצד נולד הצורך? האבולוציה של AI ל-Generative AI ועתה ל-Agentic AI הולידה אתגרי דאטה חדשים וייחודיים שנבדלים מאתגרי האלגוריתמיקה והחומרה שתפסו עד עתה את מרכז תשומת הלב. למעשה, מודלים של AI הפכו לקומודיטי והגורם המבדל בין ספקי פתרונות AI טמון ביכולת לנהל בחוכמה וביעילות את הדאטה הנדרש לאפליקציות החדשות.
במשך עשרות שנים מוצרי תוכנה רבים נבנו במודל של Data Repository, שאפשר לאחסן, לנהל ולגשת לדאטה בצורה פרודוקטיבית. גישה זו, המכונה System of Record, התחלפה בעידן ה-AI לגישת System of Insight החותרת להפיק מהמידע תובנות בזמן אמת תוך התמודדות עם כמויות הדאטה הגדולות הכרוכות בכך. כמויות הדאטה הנדרשות לפיתוח אפליקציות Generative AI ו-Agentic AI גדלו בעשרות סדרי גודל, מרמה של ג'יגות לרמה של פטות נתונים והדבר דורש תשתיות וכלי דאטה חדשים שמסוגלים להתמודד עמם ביעילות.
כך התפתח במהירות שוק ניהול הדאטה לאפליקציות AI שהגיע להיקף של 25.1 מיליארד דולר בשנת 2023 והוא צפוי לצמוח ל-70.2 מיליארד דולר בשנת 2028. היקף השקעות ההון סיכון בשוק ניהול הדאטה הגיע ל-1.3 מיליארד דולר בשנת 2024, שמשקף צמיחה משמעותית של 195% בהשוואה לגיוסים של 440 מיליון דולר בלבד בשנת 2023.
בשוק זה פעילות כל ענקיות טק וענן כמו יבמ, אורקל, AWS, אינפורמטיקה, סיילספורס, סאפ ועוד המציעות פתרונות לניהול דאטה עבור אפליקציות AI. במקביל צמח אקוסיסטם חדש של סטארט-אפים שמפתחים פתרונות לנישות חדשות.
היכן טמון הפוטנציאל הבא?
בשוק הדינמי מתפתחות כל העת קטגוריות חדשות שמהוות הזדמנות ליזמים ויזמות ישראלים בתחומי ה-AI. בין הקטגוריות החדשות:
תשתיות לניהול דאטה - מספר סטארט-אפים, ביניהם ישראליים ובראשן, כאמור Vast Data וכן MIN.IO, שפיתחו תשתית מקיפה לניהול דאטה עבור פיתוח אפליקציות AI. תשתית מוכנה מסוג זה מעבדת בקצבים מהירים כמויות דאטה גדולות ממקורות מגוונים ובעלויות נוחות ומפיקה תוצרים שמפיקים תובנות בזמן אמת עבור האפליקציות הללו.
תשתית לניהול ועבודה עם מודלי שפה - תחום נוסף שצובר תאוצה בשנים האחרונות כחלק מהטמעתם של מודלי שפה גדולים הוא מסדי נתונים יעודיים שמטרתם לאפשר עבודה, פיתוח וניהול של המודלים בצורה יעילה יותר. חברות כמו Pincorn, Redis נחשבות שחקניות מובילות בתחום זה.
ניהול גרסאות דאטה (Data Versioning) - שוק חדש נוסף שנולד בעקבות צרכי הדאטה של עידן ה-AI. בעבר ניהלו מפתחים גרסאות של תוכנה ואילו כיום, כשהדאטה לאימון מודלים והמודלים עצמם הם ערכות נתונים, נדרשת יכולת לנהל גרסאות של דאטה בצורה שיתופית בין צוותים בארגון, לבצע שינויים ללא חשש ליציבות המערכת, לחזור אחורה או קדימה לגרסאות שבהן הושגו ביצועים טובים יותר ועוד. חברות כמו LakeFS, AirFlow ואחרות, מציעות פתרונות לשוק זה.
מסחור של דאטה לא מובנה - פיתוח אפליקציות Generative AI ו-Agentic AI הוליד צורך להמיר דאטה לא מובנה לדאטה מובנה. סטארט-אפים רבים, ביניהם ישראלים, כגון Flexor, Unstructured.io, מתמחים בהפיכת טקסט שוטף ושיחות קוליות לדאטה מובנה המשמש בסיס לצ'אטבוטים במוקדי שירות ולסוכני שירות הפותרים בעיות באופן אוטונומי.
הבינה המלאכותית מעצבת מחדש את הכלכלה העולמית ותוך שנים ספורות היא תניע כל תהליך עסקי או אישי בחיי כולנו. התנאי לכך הוא פתרונות חזקים לניהול דאטה שטמונים בהם הזדמנויות חסרות תקדים לסטארט-אפים ישראליים.
בראל כפיר הוא שותף בקרן Dell Technologies Capital
