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人工智能是一场新的革命，它已经开始渗入我们的日常生活中，但就像互联网刚兴起技术不成熟的时候部署软件十分困难一样，现在的人工智能更像是大公司的工具。

部署门槛高、流程繁琐让小公司并没有享受到人工智能的便利，而我们今天介绍的公司Tecton就致力于让人工智能的部署更加简单。他是如何做到的，市场规模够大吗，科技前哨带你一探究竟。

1.内部创业的机遇

Tecton的创始人Del Balso在谷歌领导搜索广告机器学习的团队，后来跳槽Uber继续做人工智能开发。

在谷歌和Uber工作的过程中，Del需要频繁地部署人工智能，这使得他发现了一个问题，输入数据到成功部署之间有很繁琐的流程，每一次部署都需要花费很多精力去做这些重复的步骤。

他认为人工智能需要一个工具可以把算法和数据部署工作自动完成才行。于是，他和两个同事在Uber内部创建了Michelangelo项目，这个项目的核心功能就是存储，完成一次数据数据部署就会记住你当时的配置，同样的情况就可以一键完成。

这个项目后来发展成了Uber内部生成市场预测、计算ETA和检测欺诈的人工智能平台。Michelangelo帮助 Uber 在短短几年内扩展到了1000多个生产模型，并支持从实时定价到欺诈检测和 ETA 预测等等广泛用例。

Michelangelo的成功让Del看到了市场中的潜在需求，这款工具如此受欢迎，必然是大量人工智能开发者都有部署自动化的需求。

2019年，Del和另外两位同事创立了Tecton，并在2020年推出了他们的第一个版本。之后，Tecton与Snowflake 和 Databricks等行业领先公司建立了合作伙伴关系，还吸引了越来越多的组织加入使用。

联合创始人 Kevin Stumpf (CTO) 和 Mike Del Balso (CEO)

2.提供MLops的服务

Tecton把自己的服务类比云端的大数据运营，称为机器学习运营。

这种运营思维其实互联网早期就已存在，互联网刚刚兴起时很多公司的部门划分并不成体系，往往设计，开发，测试，运维的活都由同一拨人来完成，这就导致程序员开发软件的门槛极高，需要程序员掌握很庞大的计算机知识。

互联网发展慢慢成熟，各个部门也系统起来，每个部门的开发人员各司其职，但部门之间的交接往往也是问题爆发的环节，所以，如何处理环节之间的交接问题很关键，大数据运营的目的是让开发人员和运维人员更好地沟通合作，通过自动化流程来使得软件整体过程更加快捷和可靠。同样，人工智能到今天为止仍是处于发展期，很多流程体系划分并不清晰，所以急需自动化工具解决端到端的部署问题。Tecton提供的就是数据从输入到部署的机器学习运营服务。

Tecton使用实时数据源自动构建模型的“特征”。机器学习中的“特征”是独立变量，就像人工智能系统中的输入一样，而从数据本身到形成“特征”的过程是复杂且繁琐的，如果能把这一过程自动化，就会让人工智能的部署简单很多，这就是Tecton完成的工作，也是他所说的机器学习运营服务。Del表示“自动化允许公司以更少的数据工程工作更快地部署实时机器学习模型。”

除了编排数据管道外，Tecton还可以跨人工智能系统训练和部署环境存储“特征值”。该平台可以监控数据管道、计算延迟和处理成本，并检索历史特征，用于训练系统。

3.一切才刚刚开始

Tecton在2020年推出了功能商店后收获了一大批客户，4月他还推出了一个开源特征商店Feast，无需专门的基础设施。

Feast使用了现有的云资源和内部硬件，仅在需要时启动新的资源。Tecton的市场反向引起了资本的关注，同年12月它获得了3500 万美元的 B 轮融资。

这之后，Tecton 拥有了数百名活跃的客户，这个数据是2020年的5倍；2021年，它的年度经常性收入又增长了两倍，并且还与当红科技公司Databricks、Snowflake 和 Redis 达成了战略合作伙伴关系。

2022年，Tecton 在 C 轮融资中筹集了 1 亿美元，公司的总融资额达到 1.6 亿美元，Del表示，这笔资金将用于扩展 Tecton 的工程和上市团队。

3年的时间Tecton取得了不错的成绩，但机器学习运营的市场才刚刚开始，据人工智能公司Cognilytica 预测，到 2025 年，机器学习运营平台的全球市场价值将达到 40 亿美元，高于 2019 年的 3.5 亿美元。

Tecton并不是唯一一家提供机器学习运营公司，但它从人工智能部署切入，已经嵌入到具体行业中，占据了一席之地，靠着机器学习运营沉淀大量的数据，不但是产业中的香饽饽，也是不少数据管理企业关注的焦点。

未来随着人工智能继续融入各行各业，Tecton还有巨大的展开空间，非常值得我们继续关注。

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