Ocient获4210万美元B轮融资续资，剑指绿色高效超大规模数据分析

芝加哥超大规模数据仓库厂商Ocient今日宣布获得4210万美元B轮融资续资，这笔资金将用于加速开发和交付节能型解决方案，以应对日益昂贵且难以管理的运营数据和AI工作负载。

此轮融资不仅壮大了Ocient的资金实力，更重要的是，它强化了公司致力于大幅降低超大规模分析成本和能耗的使命，这在企业纷纷担忧数据中心电费飙升的当下显得尤为重要。 总融资额已达1.594亿美元。

领投本轮融资的是Blue Bear Capital和Allstate Strategic Ventures等关注气候问题的投资机构，这表明投资者已将数据平台效率视为气候问题与性能问题同等重要。

Ocient首席执行官Chris Gladwin表示，Ocient的架构在多PB级工作负载上已实现了“十倍的性价比提升”，并计划将这一优势扩展到汽车遥测、气候建模等新领域。公司连续三年营收翻番，并聘请前Loft Orbital首席财务官Henry Marshall负责财务运营，标志着Ocient正式进入快速增长阶段。

这笔4210万美元的续资紧随2024年3月4940万美元的融资之后，当时Ocient的投资资本达到1.19亿美元，同比营收增长109%。除了新投资者，公司还获得了Greycroft和OCA Ventures的持续支持，Buoyant Ventures则因其“差异化的节能分析交付方式”而参与了此次续资。 Gladwin将此轮融资与更宏大的目标联系起来：“企业正在努力应对复杂的数据生态系统、能源供应以及在证明业务价值的同时控制成本的压力。”

现代数据仓库在数据集以TB计量时表现出色。超过这个规模，网络和存储I/O将成为瓶颈，而非原始CPU周期。正如Gladwin所说：“当数据集变得更大时，数据从存储单元到处理单元的流动将成为真正的限制因素。”

在电信、广告技术和政府部署中，查询引擎必须扫描数万亿条记录，同时还要持续摄取不断涌入的数据流。传统的将计算和对象存储分离的云架构迫使大量数据通过网络传输，从而增加了延迟和能耗。当企业在其上叠加AI和地理空间工作负载时，这些成本将进一步上升。

Ocient通过在其所谓的计算邻近存储架构（CASA）中将NVMe SSD直接放置在计算单元旁边来颠覆了云模式。公司联合创始人Joe Jablonski解释说，这种设计可以在普通硬件上“每秒执行数万亿次操作”。

MegaLane是一种高带宽内部网络，它与CASA相辅相成，能够“同时处理百万级并发任务”。结果是：Ocient声称在SQL和机器学习（ML）工作负载上实现了10倍的性价比提升，在地理空间作业上实现了3倍到300倍的提升，具体取决于查询的复杂性——首席执行官在采访中重申了这些数据。

持续数据摄取加上“零拷贝”可靠性意味着企业可以在同一数据集上运行ETL、即席SQL和ML，而无需使用单独的系统。 一个电信客户案例显示，其系统从170个节点缩减到12个NVMe丰富的节点，能耗降低到12千瓦——功率、成本和占地面积减少了90%。

Gladwin直言不讳地指出：“数据中心的能源需求正在加速增长；供应却跟不上。效率不是可选的。” 这一信息与Blue Bear等投资者产生了共鸣，Blue Bear的新2亿美元气候基金专门针对能源密集型基础设施的机器智能解决方案。

Ocient的客户涵盖电信运营商、情报机构、广告技术交易所和处理高频交易数据的金融科技公司。今年，该公司推出了首个正式命名解决方案——Ocient数据保留和披露系统，帮助电信提供商更快、更节能地满足合法披露要求。

Gladwin表示，未来的增长将来自汽车传感器分析和气候智能建模等领域，这些领域目前的工作流程依赖于超级计算机；Ocient的架构可以将这些成本至少降低75%，从而使保险公司和农业企业能够更频繁地进行风险分析。

Ocient并非将自己定位为生成式AI数据库。Gladwin认为，已经有许多其他公司在服务这一细分市场，而Ocient的优势在于高容量、结构化分析。然而，该仓库存储带有内置线性代数函数的向量，并且路线图上还有相似性索引。

与Snowflake和Databricks等云巨头相比，Ocient的卖点在于规模和并发性使远程存储架构变得过于缓慢或过于昂贵。行业分析师表示，这个阈值通常出现在数百TB以上，但由于持续的数据摄取，电信工作负载往往更早达到这个阈值。

Ocient赢得政府和电信交易的一个原因是部署选择的灵活性。该平台可以作为软件部署到本地集群，也可以作为托管服务部署到公共云，或者通过公司自己的OcientCloud部署。当数据主权法规禁止使用外部SaaS或客户希望将计算靠近无线接入网络时，这一点至关重要。

Ocient表示，新获得的资金将加速其发展，并用于投资工程人员和合作伙伴计划。

“未来的增长将来自人们尚未想到的想法，”Gladwin说，并指出气候模型就是一个新兴领域。如果Ocient能够继续将PB级数据处理的难题转化为亚秒级的答案，同时降低成本和碳排放，那么CASA背后的十年赌注可能会重新定义数据饥渴型AI时代“企业规模”的含义。