פלטפורמת בינה מלאכותית שומרת פרטיות: Venice AI גייסה 65M$
מוצר חדש

פלטפורמת בינה מלאכותית שומרת פרטיות: Venice AI גייסה 65M$

סטארטאפ ה-AI ללא צנזורה Venice AI הופך לחד-קרן בשווי מיליארד דולר עם דגש על אבטחת מידע קפדנית

4 דקות קריאה
מבוסס על כתבה שלTechCrunch ↗תרגום וסיכום באמצעות מערכת חדשות בליווי AIאיך אנחנו עובדים

✨תקציר מנהלים

נקודות עיקריות

  • חברת Venice AI גייסה 65 מיליון דולר בסבב A לפי שווי של מיליארד דולר והפכה לחד-קרן.

  • הפלטפורמה מציעה גישה ליותר מ-200 מודלי שפה ללא שמירת מידע בצד השרת.

  • קצב ההכנסות השנתי (ARR) של החברה חצה את רף ה-70 מיליון דולר עם 3 מיליון משתמשים.

  • מערך אבטחה הכולל הצפנת קצה לקצה בצד הלקוח וניתוב דרך פרוקסי חיצוני אנונימי.

פלטפורמת בינה מלאכותית שומרת פרטיות: Venice AI גייסה 65M$

  • חברת Venice AI גייסה 65 מיליון דולר בסבב A לפי שווי של מיליארד דולר והפכה...
  • הפלטפורמה מציעה גישה ליותר מ-200 מודלי שפה ללא שמירת מידע בצד השרת.
  • קצב ההכנסות השנתי (ARR) של החברה חצה את רף ה-70 מיליון דולר עם 3 מיליון...
  • מערך אבטחה הכולל הצפנת קצה לקצה בצד הלקוח וניתוב דרך פרוקסי חיצוני אנונימי.

פלטפורמת בינה מלאכותית שומרת פרטיות: המהפכה של Venice AI

חברת Venice AI (פלטפורמת בינה מלאכותית שומרת פרטיות) השלימה סבב גיוס A בסך 65 מיליון דולר לפי שווי של מיליארד דולר, ובכך הפכה רשמית לחד-קרן (Unicorn). החברה מציעה גישה ליותר מ-200 מודלי שפה פתוחים וסגורים ללא שמירת מידע בצד השרת, תוך הצפנת קצה לקצה של קלט המשתמש ושימוש בשרתים עצמאיים.

מה זה פלטפורמת בינה מלאכותית שומרת פרטיות?

פלטפורמת בינה מלאכותית שומרת פרטיות היא מערכת טכנולוגית המאפשרת לעסקים, לארגונים ולמשתמשי קצה פרטיים להריץ שאילתות מול מודלי שפה גדולים (LLMs) מבלי שהמידע הרגיש שלהם יישמר בשרתים חיצוניים, ייסרק על ידי גורמים זרים או ישמש לאימון של מודלים עתידיים. בהקשר עסקי ומסחרי, פתרון מסוג זה מאפשר להזין נתונים פיננסיים רגישים, דוחות רפואיים חסויים או חוזים משפטיים מורכבים לצורך ניתוח מהיר והפקת תובנות, וכל זאת ללא חשש מדליפת מידע מסחרי קריטי. לדוגמה, חברות ביטוח המפעילות מערכות אוטומטיות יכולות לעבד תביעות לקוחות בצורה דיסקרטית ומאובטחת לחלוטין. על פי נתוני Venice AI, החברה רושמת כיום קצב עבודה יוצא דופן של כ-1.7 מיליון פניות API ביום, עובדה המעידה על הביקוש העצום של השוק לפתרונות אלו.

Venice AI מגייסת 65 מיליון דולר והופכת ליוניקורן

לפי הדיווח הרשמי שפורסם במגזין הטכנולוגיה העולמי TechCrunch, סבב הגיוס הנוכחי של החברה, שהנו סבב הגיוס החיצוני הראשון שלה (Series A), הובל על ידי קרן ההון סיכון Dragonfly (קרן השקעות אמריקאית ממוקדת קריפטו וטכנולוגיות מבוזרות). בסבב השתתפו גופים בולטים נוספים ובהם Coinbase Ventures (זרוע ההשקעות של בורסת הקריפטו קוינבייס) ו-North Island Ventures. מנכ"ל ומייסד החברה, Erik Voorhees (אריק וורהיס, יזם קריפטו מוכר ומייסד ShapeShift וכן אתר הימורי הביטקוין Satoshi Dice), מסר בראיון בלעדי כי החברה כבר מציגה רווחיות כיום, עם קצב הכנסות שנתי (ARR) של למעלה מ-70 מיליון דולר. הצמיחה המהירה הזו, שהתרחשה תוך פחות משנתיים בלבד מאז הקמת הסטארטאפ, מונעת ישירות מהצורך העולמי הגובר בכלי בינה מלאכותית שאינם מצנזרים תוצאות בצורה שרירותית ואינם עוקבים אחר זהות המשתמשים. החברה משרתת כיום בסיס רחב של למעלה מ-3 מיליון משתמשים פעילים, עם יותר מ-850 אלף מבקרים ייחודיים באתר האינטרנט שלה מדי חודש.

כדי לספק את ההבטחה הזו, החברה מארחת מודלים פתוחים ישירות במרכזי הנתונים הפרטיים שלה, בעוד ששאילתות המופנות למודלים סגורים וקנייניים כמו אלו של OpenAI (חברת בינה מלאכותית אמריקאית) או Anthropic (חברת בינה מלאכותית אמריקאית המפתחת את מודל Claude) מנותבות דרך פרוקסי חיצוני מוצפן ואנונימי. המשמעות המעשית היא שהקלט של המשתמש מוצפן בצד הלקוח (Client-side), מועבר בצורה מאובטחת, מעובד, ומוחזר מבלי ששום נתון יישמר במערכות הפנימיות של Venice AI. לטובת שילוב בטוח של יישומי בינה מלאכותית במערכות המידע הארגוניות, עסקים רבים פונים כיום להטמעת אוטומציה עסקית חכמה המקשרת בין מודלי השפה המאובטחים לבסיסי הנתונים המקומיים שלהם בצורה מבוקרת ומוגנת.

ההקשר הרחב של פרטיות בבינה מלאכותית

החששות הגוברים סביב אבטחת מידע וריגול תעשייתי מאיצים את המעבר לפתרונות AI מקומיים (On-Premise) או לכלים שאינם שומרים היסטוריית שיחות. על פי דוח של חברת המחקר Gartner (גארטנר), עד שנת 2026, מעל 70% מהארגונים יגדירו הגנה על פרטיות המידע ביישומי בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) כעדיפות עליונה, בהשוואה לפחות מ-20% כיום. חברות טכנולוגיה רבות מבינות שחסימת גישה חופשית למודלים יוצרת "צל" טכנולוגי (Shadow IT) בארגונים, ולכן פלטפורמות כמו Venice AI זוכות לעדנה.

ההשלכות לעסקים בישראל

עבור המגזר העסקי בישראל, ובמיוחד בתעשיות עתירות רגולציה ואבטחת מידע כמו פינטק, שירותים פיננסיים, משרדי עורכי דין, קליניקות רפואיות פרטיות וחברות ביטוח, כניסתן של פלטפורמות שומרות פרטיות מהווה פריצת דרך משמעותית. חוק הגנת הפרטיות בישראל (ומדיניות הרשות להגנת הפרטיות) מטיל מגבלות מחמירות וקפדניות על העברה או עיבוד של מידע אישי של לקוחות על ידי גורמי צד שלישי, ובפרט כאשר המידע מועבר מחוץ לגבולות המדינה לשרתי ענן זרים. שימוש במודלים סטנדרטיים של ענקיות הטכנולוגיה ללא הצפנה מתאימה עלול לחשוף חברות לקנסות מנהליים כבדים, תביעות ייצוגיות ופגיעה קשה במוניטין העסקי.

מהפרספקטיבה של עסקים ישראליים, המעבר לפלטפורמות המאפשרות אנונימיזציה מלאה של השאילתות מאפשר לעמוד בדרישות הרגולציה המקומית, תוך ניצול מלא של היתרונות של סוכני AI לעסקים לטובת ייעול תהליכי עבודה, מענה אוטומטי מהיר וניתוח מסמכים רגישים.

מה לעשות עכשיו: מדריך לפעולה עבור מנהלים

  1. מיפוי נכסי המידע הרגישים בארגון: הגדירו אילו נתונים פיננסיים, אישיים או משפטיים אסור בשום אופן שיגיעו לשרתים חיצוניים של חברות צד שלישי, וקבעו מדיניות שימוש ברורה לעובדים.
  2. הטמעת כלי אוטומציה מאובטחים: שלבו כלי עבודה כמו N8N (פלטפורמת אוטומציה בקוד פתוח) כדי לנתב מידע ממערכות ה-CRM שלכם (כמו Zoho CRM) אל מודלי שפה בצורה מוצפנת ומאובטחת.
  3. בחינת פלטפורמות AI מבוססות אפס-שמירה (Zero-Data Retention): שקלו מעבר לעבודה עם ממשקי API של ספקים המציעים התחייבות לאי-שמירת נתונים או אירוח מודלים מקומיים בקוד פתוח (כמו Llama של Meta) בשרתי החברה.
  4. הדרכת צוותים קבועה: בצעו רענון נהלים תקופתי לצוותי הפיתוח, המכירות והתמיכה לגבי הסכנות בהזנת מידע של לקוחות לצ'אטבוטים ציבוריים ללא הרשאות מתאימות.

מבט קדימה

גיוס ההון הענק של Venice AI מסמן מגמה ברורה: השוק העסקי אינו מוכן עוד להתפשר על פרטיות המידע שלו תמורת יכולות בינה מלאכותית. בעתיד הקרוב, חברות שלא יציעו הגנה הרמטית על נתוני משתמשים יאבדו לקוחות לטובת פלטפורמות מבוזרות ומאובטחות. כדי להישאר בחזית הטכנולוגיה מבלי לסכן את המידע העסקי שלכם, מומלץ לבנות ארכיטקטורת אוטומציה מודרנית המשלבת סוכני AI לעסקים יחד עם מערכות מאובטחות ותשתיות מנוהלות היטב.

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

הכתבה הוכנה באמצעות מערכת בליווי בינה מלאכותית לתרגום, סיכום ובקרות איכות אוטומטיות מתוך פרסום מקורי של TechCrunch. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

קבלו עדכוני AI שימושיים למייל

תקציר ממוקד ממערכת החדשות שלנו.

כתבת TechCrunch יצרה אווטאר AI אינטראקטיבי באמצעות Synthesia
חדשות
4 דקות
מ־TechCrunch

כתבת TechCrunch יצרה אווטאר AI אינטראקטיבי באמצעות Synthesia

כתבת TechCrunch, דומיניק-מדורי דייוויס, יצרה אווטאר דיגיטלי אינטראקטיבי של עצמה בשיתוף סטארטאפ האווטארים Synthesia. החברה, שהגיעה להערכת שווי של 4 מיליארד דולר ופיתחה פלטפורמות הדרכה ותרגול מבוססות AI, בנתה עבור דייוויס אווטאר אישי המקריא תסריטים ואווטאר אינטראקטיבי המשיב לשאלות על מאמר שפרסמה. המערכת משלבת מודלי המרת דיבור לטקסט, מודל שפה סוכנותי, מודל המרת טקסט לקול ומודל וידאו להנפשה. דייוויס בחנה את המערכת עם בני משפחה וחברים והעלתה שאלות לגבי מקומם של אווטארים בעיתונות ובסביבה התאגידית.

קרא עוד
מודל Jev של TypeSafe AI: קבלת החלטות מהירה לאוטומציה ללא הזיות
מוצר חדש
4 דקות
מ־TechCrunch

מודל Jev של TypeSafe AI: קבלת החלטות מהירה לאוטומציה ללא הזיות

חברת TypeSafe AI, שהוקמה על ידי חוקר OpenAI לשעבר דיוגו אלמיידה, השיקה את Jev — מודל טרנספורמר חדש שאינו מפיק טקסט אלא הסתברויות והחלטות מכוילות. המודל מאפשר קבלת החלטות מהירה וזולה לאוטומציית תוכנה ללא סכנת הזיות, הודות להגדרת הפלטים מראש על ידי המשתמש ואימונו הבלעדי על נתונים סינתטיים. מפתחים מדווחים על שיפורי מהירות משמעותיים ועלויות נמוכות בהשוואה למודלי שפה מסורתיים.

קרא עוד
מילון מונחי AI מקיף: המושגים המרכזיים שצריך להכיר
ניתוח
4 דקות
מ־TechCrunch

מילון מונחי AI מקיף: המושגים המרכזיים שצריך להכיר

במדריך מושגים מקיף שפורסם ב-TechCrunch, מציגים כתבי האתר מילון מונחים מרכזי בעולם הבינה המלאכותית. המילון כולל הגדרות ברורות למונחים כמו AGI, סוכני AI, סוכני תכנות, ארכיטקטורת תערובת מומחים (MoE), פרוטוקול MCP לחיבור מקורות מידע, וטכניקת הישנות עמומה (Opaque recurrence) המייעלת עיבוד אך מעלה שאלות בטיחות ומעקב. בנוסף מפורטים תהליכי אימון, זיקוק, הסקה, מטמון זיכרון והשפעות המחסור בחומרת זיכרון המכונה RAMageddon.

קרא עוד
מדוע הציבור מסרב לקנות את חזון הבינה המלאכותית של מארק צוקרברג?
ניתוח
5 דקות
מ־TechCrunch

מדוע הציבור מסרב לקנות את חזון הבינה המלאכותית של מארק צוקרברג?

על פי דיווח של TechCrunch, מנכ"ל מטה מארק צוקרברג פרסם מניפסט אופטימי בן 6,500 מילים המבטיח עתיד שבו לכל אדם יהיה עוזר בינה מלאכותית אישי רב-עוצמה. עם זאת, בפודקאסט Equity של האתר מסבירים העורכים מדוע הציבור והתעשייה מתקשים לקבל חזון זה. הדיון חושף את ההיסטוריה הבעייתית של מטה עם רשתות חברתיות – שהבטיחו חיבור והביאו פרסומות והקצנה – לצד מגבלות מעשיות של המודל החדש Glimmer, הדורש חומרה ייעודית שאינה נגישה לצרכן הממוצע. בנוסף, מנותח הניסיון של מטה למצב עצמה מול חברות כמו Anthropic, בעוד מוצריה הנוכחיים נתפסים לעיתים כצ'אטבוטים לא מושכים.

קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
הכרזת n8n Agents: שילוב סוכני AI עצמאיים לצד תהליכי עבודה
מוצר חדש
4 דקות
מ־n8n

הכרזת n8n Agents: שילוב סוכני AI עצמאיים לצד תהליכי עבודה

פלטפורמת n8n הכריזה על השקת Agents (סוכנים), המאפשרים למשתמשים להגדיר מטרות בשפה חופשית ולהשאיר לסוכן לקבוע את שלבי הביצוע בעזרת מודלים, כלים ותהליכי עבודה קיימים. הסוכנים יכולים לפעול מתוך Slack, Telegram, Discord, לפי תזמון מוגדר או מתוך תהליכי עבודה באמצעות הצומת החדש Message an Agent. כל סוכן כולל ניהול זיכרון, הפעלות, כלים, מיומנויות ומנגנוני אישור אנושי לפעולות רגישות. התכונה זמינה כעת ב-Preview למשתמשי n8n Cloud ובהתקנה עצמאית.

קרא עוד
מודל Jev של TypeSafe AI: קבלת החלטות מהירה לאוטומציה ללא הזיות
מוצר חדש
4 דקות
מ־TechCrunch

מודל Jev של TypeSafe AI: קבלת החלטות מהירה לאוטומציה ללא הזיות

חברת TypeSafe AI, שהוקמה על ידי חוקר OpenAI לשעבר דיוגו אלמיידה, השיקה את Jev — מודל טרנספורמר חדש שאינו מפיק טקסט אלא הסתברויות והחלטות מכוילות. המודל מאפשר קבלת החלטות מהירה וזולה לאוטומציית תוכנה ללא סכנת הזיות, הודות להגדרת הפלטים מראש על ידי המשתמש ואימונו הבלעדי על נתונים סינתטיים. מפתחים מדווחים על שיפורי מהירות משמעותיים ועלויות נמוכות בהשוואה למודלי שפה מסורתיים.

קרא עוד
Amazon Quick זמין כעת באופן כללי למחשב השולחני
מוצר חדש
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

Amazon Quick זמין כעת באופן כללי למחשב השולחני

אפליקציית הדסקטופ של Amazon Quick זמינה כעת באופן כללי למשתמשי macOS ו-Windows, ובמקביל נוסף פיד פעילות למובייל ב-iOS וב-Android. המערכת מרכזת נתונים מדואר אלקטרוני, מיומן פגישות, ממערכות CRM ומהודעות לתצוגה מתועדפת אחת, כאשר סוכני AI מטפלים במשימות שגרתיות ברקע. Quick פועל על גבי תשתיות AWS ושומר על נתוני הארגון בסביבתו המקומית, כולל תמיכה במעקב ביקורת דרך CloudWatch ו-CloudTrail והסמכות תאימות דוגמת HIPAA, FedRAMP, SOC 2 ו-ISO 27001. לקוחות בארגונים כמו Southwest Airlines, LabCorp ו-PGA TOUR משתמשים בכלי להשלמת משימות, סינתזת מידע ופיתוח אבות-טיפוס.

קרא עוד
סיילספורס מציגה את סוכן התזמון של Agentforce לשירות שטח
מוצר חדש
4 דקות
מ־Salesforce Blog

סיילספורס מציגה את סוכן התזמון של Agentforce לשירות שטח

סיילספורס הציגה את Scheduling Agent במסגרת Agentforce Field Service, סוכן בינה מלאכותית הפועל 24/7 לתיאום, שינוי וביטול פגישות שירות שטח. הסוכן מחובר לנתוני הלקוחות, ללוחות הזמנים של הטכנאים ולמנוע האופטימיזציה של הארגון, ופועל בערוצי תקשורת מגוונים בהם וואטסאפ, דוא"ל, SMS, iMessage ושיחות קוליות. המערכת מבוססת על Agent Script לקבלת החלטות דטרמיניסטית ואכיפת כללים עסקיים ללא ניחושים של מודלי שפה, ומספקת מענה לפניות לקוחות, סדרנים, טכנאים וטריגרים מנכסים. המערכת תוצג בכנס Dreamforce וב-Salesforce+.

קרא עוד