分布式数据存储初创企业挑战主要云计算供应商

人工智能公司的快速发展带来了前所未有的计算能力需求。CoreWeave、Together AI 和 Lambda Labs 等公司抓住了这一机遇，通过提供分布式计算能力吸引了大量投资和关注。

然而，大多数企业仍然依赖于三大云提供商--AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 来存储数据。它们的存储基础设施旨在将数据保存在自己的计算资源附近，而不是分布在多个云或地区。

"Tigris Data 的联合创始人兼首席执行官 Ovais Tariq 向 TechCrunch 解释说："现代人工智能工作负载和基础设施正在转向分布式计算，而不是仅仅依赖大型云提供商。"我们的目标是为存储提供同样的灵活性，因为没有存储，计算资源就毫无用处。"

Tigris由Uber存储平台背后的团队创立，正在开发一个本地化数据存储中心网络。这家初创公司声称，其解决方案能满足当代人工智能工作负载的分布式计算要求。其人工智能原生存储平台 "与你的计算一起移动，自动将数据复制到 GPU 位置，支持数十亿个小文件，并为训练、推理和代理工作负载提供低延迟访问，"塔里克说。

为了支持这些努力，Tigris 最近获得了 2500 万美元的 A 轮融资。据TechCrunch独家获悉，本轮融资由星火资本（Spark Capital）领投，包括Andreessen Horowitz在内的现有投资者也参与了投资。这家初创公司的定位是与老牌供应商竞争，Tariq 将其称为 "大云"。

塔里克认为，这些现有供应商提供的存储服务不仅更昂贵，而且效率也更低。AWS、谷歌云（Google Cloud）和微软云（Microsoft Azure）在客户迁移到另一家提供商或需要下载和移动数据以访问更便宜的GPU或在全球不同地点同时训练模型时，传统上都会征收出口费--通常被称为 "云税"。这就好比取消健身房会员资格要支付违约金。

据Fal.ai工程主管、Tigris客户Batuhan Taskaya称，这些费用曾一度占据了Fal云计算支出的大部分。

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除了出口费用，Tariq 还指出大型云提供商仍然面临延迟挑战。"他说："出口费只是更深层次问题的一个表象：集中式存储系统跟不上分散、高速的人工智能生态系统。

Tigris 的 4000 多家客户大多是生成型人工智能初创企业，例如那些开发图像、视频和语音模型的企业，它们通常要处理大量对延迟敏感的数据集。

"考虑与处理本地音频的人工智能代理交互，"Tariq 指出。"你需要尽可能低的延迟。这意味着你的计算和存储资源都位于附近。"

他补充说，主要的云平台并没有针对人工智能工作负载进行优化。跨区域流式传输用于训练的大型数据集或执行实时推理会造成延迟瓶颈，降低模型性能。本地化存储可以加快数据检索速度，使开发人员能够使用分散式云更可靠、更经济高效地运行人工智能工作负载。

"Fal的Taskaya说："Tigris让我们能够从所有地点访问相同的数据文件系统，从而在任何云上扩展工作负载，而且不收取出口费用。

企业更愿意将数据放在离分布式云资源更近的地方，还有其他原因。在金融和医疗保健等受监管行业，采用人工智能的一个主要障碍是需要维护数据的安全性和合规性。

塔里克还引用 Salesforce 早前限制人工智能竞争对手使用 Slack 数据的举动，强调了企业拥有数据的愿望日益强烈。"塔里克解释说："企业越来越意识到他们的数据有多么宝贵--这些数据如何为乐虎国际手机版下载手机提供动力，为人工智能系统提供燃料。"他们希望获得更大的控制权。他们不希望由其他实体来管理这些数据。

有了新的资金，Tigris 计划扩大数据存储中心，以满足不断增长的需求。塔里克表示，自 2021 年 11 月成立以来，这家初创公司每年增长八倍。Tigris现有的数据中心位于弗吉尼亚、芝加哥和圣何塞，它的目标是在美国、欧洲和亚洲进一步扩张，具体目标是伦敦、法兰克福和新加坡。