AIインフラスタートアップのQdrantが5,000万米ドルのシリーズB資金調達を完了した。このラウンドはAVP（Atlantic Vantage Point）が主導します。他の投資家には、Bosch Ventures、Unusual Ventures、Spark Capital、42CAP が含まれます。
同社は AI アプリケーション用のオープンソース検索テクノロジーを開発しています。目的は、現代の AI システムで重要な役割を果たす、いわゆるベクトル検索のための中心的なインフラストラクチャを提供することです。
ベクトル検索は AI アプリケーションの中核インフラになりつつあります
現在の AI アプリケーションの多くは、いわゆる検索プロセスに基づいています。大規模なデータセットから情報が取得され、回答、推奨事項、または自動化された意思決定が生成されます。
検索拡張生成、セマンティック検索、エージェントベースの AI システムなどのテクノロジーは、このタイプのデータ クエリに継続的に依存しています。初期のベクター データベースは主に静的データ セットを処理していましたが、最新のシステムは常に更新されるデータを処理しながら、ワークフローごとに数千の検索クエリを処理する必要があります。
柔軟でスケーラブルな検索のためのプラットフォーム
Qdrant のテクノロジーは、これらのニーズを満たすために特別に開発されました。検索エンジンは完全に Rust で書かれており、検索プロセスのモジュール構造が可能です。
開発者は、密ベクトル、疎ベクトル、メタデータ フィルター、カスタム スコアリング関数など、さまざまな検索コンポーネントを組み合わせることができます。これにより、検索動作を精度、速度、コストなどのさまざまな要件に適合させることができます。
同社はこの概念を「合成ベクトル検索」と説明している。チームは、固定されたシステム仕様に依存するのではなく、個々の検索コンポーネントを直接構成できます。
クラウド、データセンター、エッジ環境での使用
もう一つの焦点は、インフラストラクチャの柔軟な提供です。このプラットフォームは、クラウド環境だけでなく、プライベート データセンターやエッジ システムでも運用できます。多くの企業が AI アプリケーションを運用ビジネス プロセスに直接統合し、さまざまなインフラストラクチャ モデルを使用しているため、この柔軟性はますます重要になっています。
すでに現在使用中
Qdrant のテクノロジーは、すでに Tripadvisor、HubSpot、OpenTable、Bazaarvoice、Bosch を含むいくつかの国際企業で使用されています。
同社によると、このオープンソース プロジェクトは、開発者プラットフォーム GitHub 上で 2 億 5,000 万件以上のダウンロードと 29,000 件以上のスターを獲得しています。
このプラットフォームは、Forrester Wave Vector Databases Q3 2024 や – Radar for Vector Databases v3 2025 など、いくつかの業界分析でも取り上げられています。今回の新たな資金調達により、同社はテクノロジーをさらに開発し、生産性の高い AI システムの基礎インフラストラクチャとしてのベクトル検索の使用を促進することを目指しています。
#QdrantのシリーズBに5000万ドル