随着生成性人工智能应用需求的增长，对存储相应数据的大型数据库的需求也在增加，而这些数据库通常资源密集且可能存在高延迟。Hyperspace公司正在开发定制的云实例，以加速词汇搜索和向量搜索，从而提高数据库检索速度，其效果显著可达传统数据库的10倍。Hyperspace通过提供托管的数据库软件而非直接销售其实例，已经看到一些早期客户采用，并计划扩大其数据库服务以满足不断增长的市场需求。
关键要点
– 生成性人工智能的崛起促使对大型数据库的需求激增，以存储模型训练数据等。
– Hyperspace的首席执行官Ohad Levi表示，该公司正在构建定制的云实例以加速数据库搜索。
– 词汇搜索着重于基于关键字的精确匹配，而向量搜索则考虑查询的语义及上下文。
– Hyperspace的云实例结合FPGAs和GPUs，能够实现比传统数据库快10倍的搜索速度。
– 公司专注于为AI和生成性AI应用提供大规模数据检索解决方案。
– Hyperspace通过销售托管的数据库软件，而不是直接销售其实例，来提供服务。
– 该公司在过去一年中与多家企业达成合作，并实现了年度经常性收入和合同总量的三倍增长。