为算法“牵线”、让机器学习落地，这家初创公司获2500万美元B轮融资

　　Algorithmia是一家总部位于西雅图的初创公司，为企业提供一个独立于云计算的人工智能自动化平台。

　　该公司今天宣布了由Norwest Partners牵头的2500万美元B轮融资。Madrona、Gradient Ventures、Work-Bench、Osage University Partners和Rakuten Ventures也参与了这轮融资。

　　2013年的时候，在微软工作了5年多、从事数据分析特色工作的迭戈·奥本海默(Diego Oppenheimer)成立了一家自己的公司——Algorithmia，并在成立一年之后获得了由Madrona Venture Group领投的240万美元的资金。

　　而谷歌内部以“AI-First”为主旨的Gradient Ventures基金成立后的第一个动作也是对Algorithmia进行了1050万美元的A轮投资。

　　有了众多投资人的看好，2017年，Algorithmia还上榜了调研公司CBinsights“最值得关注的100家人工智能公司”。

　　奥本海默表示，Algorithmia存在的意义是为了“对抗AI霸权”，他希望让Algorithmia成为一个开放式算法市场，一方面挖掘那些只在学术界流传、工业界无人知晓的被“雪藏”的算法，另一方面帮助拥有大量数据的互联网企业、开发人员甚至普通人提升“AI能力”，让算法使用起来更简单、更有效。

　　他实际上做的是在丰富的算法海洋和企业之间搭建一道桥梁。如果Algorithmia公司能够配对成功，研究人员就会收到一笔算法使用费，而该公司则抽取一小部分。

　　2018年，在Madrona风险投资集团举办的机器学习与人工智能峰会上，与会众人提到了“算法经济”：算法交易将会形成一个全球性的市场，世界各地的研究人员、工程师都能在这个市场上创造、分享乃至合成大规模的新算法。届时，算法也将变得像集装箱一样，能够任意组和扩展，从而搭建适用于不同应用的架构。

　　这将会加快算法之间的有机结合与发展，从而更好地分析数据，充分发掘数据里的价值。

　　虽然该公司5年前将自己定位于一个“算法商店”，但该公司现在已经走得更远，主要专注于机器学习，并帮助企业将模型投入生产。

　　Algorithmia的首席执行官奥本海默表示:“实际上，机器学习模型很难产品化。”

　　“帮助数据科学家们处理数据基础设施容易，但帮助他们打造出真正的机器学习和人工智能很难。”

　　Algorithmia本质上建造出了一个机器学习开发平台DevOps,允许数据科学家在平台上训练模型，选择框架，把它们带到Algorithmia上——它是已经得到IT部门支持的平台——并把它投入生产。

　　“每个财富500强公司的CIO都有一个人工智能计划，但管理和部署ML模型的困难让他们陷入困境，”Norwest Venture Partners合伙人、现已加入该公司董事会的拉马•塞哈尔(Rama Sekhar)表示。

　　“Algorithmia是构建工具来管理整个机器学习生命周期、帮助客户从研发投资中释放价值的明确领导者。”

　　有了这笔新资金，该公司将通过投资产品开发来解决这些问题，同时还将组建自己的团队，计划在明年将员工数量增加一倍，从而在这一重点上双倍下注。

　　奥本海默称，一年后，他希望Algorithmia将成为数据科学家家喻户晓的名字，或许更重要的是，它将成为他们将模型投入生产的首选平台。

　　“Algorithmia是如何成功的?当我们的客户能够部署人工智能和ML应用程序时，Algorithmia就会成功，”奥本海默说。

　　“尽管这么做听起来让人兴奋不已，但事实是，企业真的很难这么做。”

　　如今，它的客户包括联合国(United Nations)、一些美国情报机构和《财富》(Fortune) 500强企业。目前，共有9万多名工程师和数据科学家在这个平台上工作。