Renderizado profundo, una startup que desarrolla tecnología impulsada por IA para comprimir videos en la web, anunció hoy que recaudó $ 9 millones en una ronda de financiación de la Serie A dirigida por IP Group y Pentech Ventures. Una fuente familiarizada con el asunto le dice a TechCrunch que la ronda valora la puesta en marcha en $ 30 millones, un número respetable para una puesta en marcha de cinco años a la luz de la reciente turbulencia del mercado.
El cofundador y director ejecutivo, Chri Besenbruch, le dice a TechCrunch que el capital fresco, que no incluye una nueva subvención de $ 2.7 millones del Consejo Europeo de Innovación, se destinará a la investigación y desarrollo de productos y cambiará los esfuerzos de adquisición de clientes de Deep Render hacia los EE. UU.
“La recaudación de fondos está impulsada por Deep Render que alcanza sus hitos internos y desencadena un punto de inflexión”, dijo Besenbruch por correo electrónico. “Como una empresa de ‘tecnología dura’ súper profunda, hemos terminado con éxito nuestra I + D y producción”.
Deep Render fue fundada por Besenbruch y Arsalan Zafar en 2018, después de que ambos se conocieron en el Imperial College de Londres mientras estudiaban informática, aprendizaje automático e IA. Inspirados por un proyecto de investigación en el que colaboraron y que involucraba el envío de terabytes de datos de video a través de una red, Besenbruch y Zafar se inspiraron para explorar la tecnología de compresión de video impulsada por IA. El proyecto se topó con frecuencia con obstáculos técnicos relacionados con la congestión de la red, lo que llevó a Besenbruch y Zafar a investigar una forma alternativa y, con un poco de suerte, mejor.
“Decidimos fusionar el aprendizaje automático, la IA y la tecnología de compresión para desarrollar una forma fundamentalmente nueva de comprimir datos para obtener proporciones de compresión de imagen y video significativamente mejores”, dijo Besenbruch. “Comenzamos Deep Render para liberar al mundo de todas las limitaciones de ancho de banda al ser pioneros en la compresión basada en IA… La compresión basada en IA no intenta ‘arreglar’ o ‘trabajar con’ la compresión tradicional, sino que la reemplaza por completo”.
Tome esos pronunciamientos con un grano de sal. Deep Render no es la única empresa que aplica IA al problema de la compresión de video, ni su IA es necesariamente una panacea.
La mente profunda de Alphabet adaptado un algoritmo de IA originalmente entrenado para jugar juegos de mesa para comprimir videos de YouTube. En otros lugares, Nvidia, Disney Research y la Universidad de California, Irvine tener llevado a cabo de forma independiente experimentos con técnicas de compresión impulsadas por IA para la transmisión de video.
Créditos de imagen: Renderizado profundo
Besenbruch cree que Deep Render se diferencia por su algoritmo de compresión de IA, que se entrenó en un conjunto de datos de más de 10 millones de secuencias de video. La empresa utilizó una combinación de hardware local y en la nube para la capacitación, y el primero comprendía más de cien GPU.
Besenbruch afirma que el algoritmo es hasta cinco veces “mejor” que HVEC, el códec estándar de la industria (no especificó por qué métrica), y puede ejecutarse en tiempo real en conjuntos de chips modernos de Qualcomm, Apple y Nvidia. (Para los no iniciados, un “códec” es software, o en algunos casos hardware, que puede codificar y decodificar datos, generalmente datos de audio o video).
“En la industria de la compresión, existe un desafío importante para encontrar un nuevo camino a seguir y buscar nuevas innovaciones”, dijo Besenbruch. “La compresión tradicional no avanza lo suficientemente rápido; solo ha visto un progreso iterativo durante décadas y ha alcanzado su punto máximo… Deep Render está reiniciando la industria, beneficiando a sus clientes”.
Sea cierto o no, en los últimos años se ha visto un aumento en el tráfico de transmisión de video, con Cisco prediciendo ese video representaría el 82% de todo el tráfico de IP para 2022. Besenbruch argumenta que una mejor compresión permite que las plataformas de transmisión de video (por ejemplo, Twitch, YouTube y Netflix) aumenten la calidad de la transmisión sin sacrificar otras áreas relacionadas con el ancho de banda: y por lo tanto una inversión atractiva.
“Si las tuberías de Internet son difíciles de extender, solo podemos hacer que los datos que fluyen a través de las tuberías sean más pequeños”, dijo Besenbruch.
Afortunadamente para Deep Render, no hay mucho en el camino de la competencia de inicio. Tucodec, un rival con sede en Shanghai, parece haberse hundido; ya no se puede acceder al sitio web. En cuanto a WaveOne, otro competidor, recaudó $ 9 millones a lo largo de su vida útil de nueve años antes de desaparecer sin dejar rastro.
Por su parte, Deep Render ha recaudado un total de $ 15 millones y planea asumir deuda de riesgo pronto. La puesta en marcha es previa a los ingresos, pero Besenbruch afirma que ha pagado pruebas de concepto y pilotos con tres grandes empresas tecnológicas con capitalizaciones de mercado de más de $ 300 mil millones (se negó a dar nombres).
Sin embargo, la prueba de conceptos es una cosa. El tiempo dirá si Deep Render puede convertirlos en ingresos recurrentes. Después de todo, no hay muchas razones para que las empresas con talento interno recurran a proveedores externos como Deep Render; netflix tiene históricamente recortó sus necesidades de ancho de banda como mucho como 20% sin IA. Entonces, el desafío de Deep Render será convencer a los posibles clientes de que su producto es realmente excepcional de alguna manera.
“Esperamos 40 millones de usuarios diarios para 2023 y 300 millones para 2024… Proyectamos más de $40 millones de ingresos anuales recurrentes en 2024”, dijo Besenbruch con optimismo. “La integración de nuestro software en los sistemas de plataforma de nuestros clientes Big Tech permite este crecimiento”.
Suponiendo que se produzca el crecimiento, Deep Render, con sede en Londres, espera ampliar el tamaño de su plantilla de 25 personas a unas 45 para finales de año.
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