庄邦宣布完成5000万元Pre-A轮融资，诚和资本独家投资
06-17
投资圈（ID：pedaily）11 月 28 日消息，近日，机器学习基础设施领域的创新公司（简称：MLOps）“Tensor Chord”宣布完成数百万美元种子轮融资，本轮融资由GL Ventures领投，云九资本跟投，本轮融资将用于产品研发和建设。
该项目属于Aseed+高瓴种子计划，除了投资外，该计划还将为早期初创企业提供包括创新平台支持、产学顾问、产业资源对接等在内的高瓴种子共创服务。
TensorChord成立于6月，谈及公司成立的背景和机遇，TensorChord的联合创始人高策表示，不断增长的机器学习需求与落后的基础设施之间的矛盾日益突出。
上一代机器学习的实施和变革是由微软、谷歌、Meta等大公司的核心业务团队主导的。
他们拥有成熟的算法和工程团队，可以针对自己的需求进行充分优化。
如今，随着机器学习的发展和进一步普及，相关从业者数量激增，实施场景不断渗透到各行各业，使得这个问题日益紧迫。
作为一直在AI基础设施领域工作的工程师，TensorChord创始团队充分理解这一场景的困难和挑战，选择了深度学习场景下开发环境的搭建和管理作为切入点。
对于不同背景的AI从业者来说，环境的搭建是一切工作流程的开始。
过去，算法团队需要为不同的项目维护复杂的Dockerfile，或者需要依赖与工程团队的频繁沟通来解决这个问题；使用环境时，开发场景下的GPU利用率也不尽如人意。
TensorChord的开源项目envd极大地简化了不同背景的AI从业者搭建和使用环境的过程，让本地和远程集群开发保持相同的体验，同时在环境空闲时可以及时回收，提高硬件利用率。
自2019年7月开源以来的五个月里，它已经获得了GitHub star，并吸引了来自沃尔沃汽车、苹果、Union.ai等国内外公司MLOps团队的关注。
高瓴创投合伙人李强表示：在机器学习工程实践中，如何将数据、算法、模型和实际场景结合起来，推动更复杂、更有效的解决方案的实施，一直是一个核心问题。
作为机器学习工程的重要组成部分，MLOps已连续两年进入Gartner数据科学技术成熟度曲线。
是推动机器学习大规模落地的有力保障。
我们对其未来非常乐观。
TensorChord团队在该领域拥有强大的技术优势、经验和持续学习能力。
作为其种子轮投资者，我们相信TensorChord将成为MLOps方向领先的创新公司，为企业创造真正的价值。
对于市场前景，高策表示，从行业从业者角度来看，2004年至2018年五年间，LinkedIn上带有机器学习技能标签的简历数量从26万份增长到近万份，增长了15倍。
福布斯等咨询机构也给出了AI软硬件支出年增长30%以上的预测。
该公司认为，MLOps未来将发展成为与DevOps领域同等规模的新市场空间，其中也蕴藏着巨大的市场机会。
谈及目标用户，高策表示，人工智能管理在大中型企业中是比较难的。
根据创始团队与领域相关从业者的沟通，无论大公司还是小团队，约有30%的资源用于构建和维护AI基础设施。
TensorChord从开发环境的搭建和管理入手，也在积极拓展业务范围。
在实现机器学习的过程中，还有很多需求没有得到满足，比如指标跟踪、数据管理、模型管理、性能分析、模型可解释性等，这些都是TensorChord未来可能探索的方向。
公司的愿景是通过基础设施创新，帮助AI在更多行业发挥作用。
TensorChord 的创始团队在 MLOps 领域拥有丰富的经验。
联合创始人和CEO高策作为MLOps开源项目Kubeflow的社区联合主席，曾经是Kubeflow全球排名前两位的贡献者。
联合创始人和CTO周金晶曾负责机器学习开源项目Deep Graph Library的核心功能和分布式框架开发，在机器学习性能优化、硬件优化、框架开发、云服务等方面拥有丰富的经验。
公司将利用本轮募集的资金用于开源项目envd的研发，并通过开源进行全球社区运营，帮助envd用户更好地构建AI基础设施。
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