Temporal, la società dietro l'omonima piattaforma di esecuzione durevole, ha annunciato lunedì di aver raccolto una serie E da 550 milioni di dollari per una valutazione di 12,55 miliardi di dollari, poiché la domanda aumenta da parte delle aziende che utilizzano la sua infrastruttura per mantenere gli agenti di intelligenza artificiale funzionanti in modo affidabile per giorni, settimane o addirittura mesi.
Il round è stato co-guidato da Lightspeed, con la partecipazione di Wellington Management, Growth Equity presso Goldman Sachs Alternatives e Tiger Global, insieme alla forte partecipazione di T. Rowe Price e SV Angel, secondo l'annuncio della società. È tornato un lungo elenco di investitori esistenti, tra cui Andreessen Horowitz, Sequoia, Index Ventures, GIC, Sapphire Ventures e Amplify.
Per i lettori che seguono gli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale, il round è uno dei segnali più chiari che il denaro nel boom dell’intelligenza artificiale si sta spostando dai costruttori di modelli allo strato infrastrutturale sottostante: l’impianto idraulico che rende gli agenti sufficientemente affidabili da fidarsi del lavoro reale.
Perché gli agenti IA necessitano di un'"esecuzione duratura"
Il prodotto di Temporal affronta un problema che è diventato acuto nell'era dell'intelligenza artificiale degli agenti: il software a lunga esecuzione fallisce e la maggior parte del codice dell'applicazione non ha un buon modo per riprendersi. L’azienda chiama il suo approccio “Durable Execution”. Gli sviluppatori scrivono codice ordinario in qualunque linguaggio richieda l'attività e Temporal gestisce l'orchestrazione tra i sistemi, preservando lo stato e ripristinando automaticamente il lavoro in caso di errori.
La differenza pratica è più facile da vedere con un esempio fornito dall'azienda: un'applicazione che deve attendere giorni per l'approvazione può riprendere esattamente da dove si era interrotta dopo un'interruzione, senza che uno sviluppatore costruisca manualmente quel macchinario. Per i sistemi di pagamento e di evasione ordini – la base tradizionale di Temporal – tale affidabilità era già preziosa. Per gli agenti IA, potrebbe essere esistenziale.
"Un anno fa, la maggior parte dei sistemi di cui abbiamo parlato con i nostri clienti erano familiari", ha scritto l'azienda nel suo annuncio, descrivendo attività come pagamenti, onboarding e adempimento. Ora i clienti chiedono di gestire agenti che lavorano per giorni, settimane o mesi, e la posta in gioco è più alta: l’intelligenza artificiale si sta spostando dall’essere posizionata sopra i sistemi aziendali al toccare “l’impianto idraulico vero e proprio” – le parti che muovono il denaro.
La definizione del panorama competitivo da parte dell'azienda è schietta. La creazione di una demo di un agente funzionante potrebbe richiedere un pomeriggio, ma un concorrente può creare la stessa demo altrettanto velocemente. Il vantaggio si manifesta dopo la demo, nel fatto che le persone si fidano abbastanza dell'agente da continuare a usarlo. L’affidabilità, in altre parole, è il fossato.
Realizzato dal team dietro i servizi di flusso di lavoro di Amazon
I fondatori di Temporal stavano lavorando su questo problema molto prima dell’attuale boom dell’intelligenza artificiale. Il co-fondatore Maxim Fateev ha guidato l'infrastruttura di messaggistica di Amazon che ha contribuito a gettare le basi per SQS, per poi passare a guidare il Simple Workflow Service (SWF). Il co-fondatore Samar Abbas ha lavorato al suo fianco prima che i due fondassero Temporal per generalizzare quelle idee per ogni organizzazione ingegneristica, non solo per Amazon.
Questo lignaggio spiega la credibilità dell'azienda presso le imprese: i concetti fondamentali di Temporal discendono da sistemi che funzionano su scala Amazon da quasi due decenni. L'azienda si posiziona in modo da incontrare i team ovunque si trovino, sia che si tratti di una startup che sta costruendo il suo primo agente o di un'impresa che gestisce sistemi vecchi di decenni che non possono essere ricostruiti da zero.
Le imprese affrontano una versione diversa del problema rispetto alle startup. Secondo il racconto di Temporal, le grandi organizzazioni non possono eliminare la loro infrastruttura legacy e ricominciare da capo, e non possono permettersi il lusso di aspettare che finisca l'era degli agenti. Devono partire dai sistemi che già eseguono, che è esattamente lo scopo di un livello di orchestrazione. Gli sviluppatori continuano a scrivere il normale codice dell'applicazione, mentre la piattaforma assorbe la gestione degli errori, i tentativi e la gestione dello stato richiesti dai sistemi distribuiti.
Il livello infrastrutturale viene finanziato
Il round è l’ultimo di una serie di grandi aumenti per le aziende che vendono il tessuto connettivo dell’economia dell’intelligenza artificiale piuttosto che i modelli stessi. Mentre i laboratori di frontiera assorbono somme sbalorditive per l’addestramento informatico, gli investitori hanno sempre più guardato a un livello inferiore: ai database, alle piattaforme di orchestrazione, agli strumenti di sicurezza e ai fornitori di osservabilità che rendono i sistemi di intelligenza artificiale pronti per la produzione.
La valutazione di 12,55 miliardi di dollari di Temporal riflette questa logica. Se le aziende gestiscono migliaia di agenti che trasferiscono denaro, inviano e-mail ai clienti e modificano i sistemi di produzione, qualcosa deve garantire che tali agenti completino il loro lavoro esattamente una volta, sopravvivano ai crash e riprendano dopo i fallimenti. La scommessa di Temporal è che la sua piattaforma diventi quella garanzia, un'affermazione che la sua crescita, e ora i suoi investitori, sembrano sostenere.
La società afferma che utilizzerà il capitale per continuare a risolvere il problema dell’affidabilità poiché i carichi di lavoro degli agenti si allungano più a lungo e toccano sistemi più critici. L’affidabilità della prossima generazione di applicazioni IA potrebbe dipendere meno dai modelli che le alimentano che da un’infrastruttura come questa, la parte dello stack che nessuno dimostra, ma da cui tutti dipendono.
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