Берлінська Deepslate залучила €7,7 млн на голосовий ШІ

Берлінська компанія Deepslate залучила €7,7 млн у посівному раунді. Інвестиції очолив 42CAP; у раунді також взяли участь Alstin Capital, чинний інвестор SIVentures і кілька бізнес-ангелів.25 Стартап розробляє голосовий ШІ, який працює з усним мовленням безпосередньо, та пропонує європейський хостинг і можливість самостійного розгортання системи.

Як працює голосова модель Deepslate

Модель Opal побудована за принципом «мовлення на вході — мовлення на виході»: вона отримує аудіо й генерує голосову відповідь у межах однієї системи. У типовій архітектурі голосового ШІ розмову часто передають між кількома компонентами: розпізнаванням мовлення, мовною моделлю та синтезом голосу. Deepslate натомість заявляє, що її модель обробляє мовлення напряму, не перетворюючи його спершу на текст.215

Це відмінність в архітектурі, але сама по собі вона не доводить, що кожна розмова буде швидшою чи природнішою. Задум компанії — уникнути додаткових етапів у ланцюжку; реальний досвід залежить від роботи моделі в конкретному продукті та способу її розгортання.

Що відомо про швидкість і мовну підтримку

Deepslate заявляє про затримку 440 мілісекунд і підтримку 27 мов, наголошуючи на європейських мовах, акцентах і діалектах.618 У матеріалі з посиланням на Artificial Analysis також наведено час відповіді 0,44 секунди: за цим результатом модель опинилася відразу за Raon від Krafton.6 Інша публікація повторює твердження, що модель Deepslate — найшвидша у своєму класі.4 Тож «найшвидшу» варто сприймати як заяву, а не як беззаперечний рейтинг для всіх умов.

Цифра затримки й кількість мов не показують повної картини якості в реальному використанні. Доступні матеріали не підтверджують, що заявлені швидкість і мовні можливості будуть однаковими для кожної мови, задачі чи конфігурації клієнта.

Хостинг у ЄС і контроль над даними

Компанія стверджує, що розміщує технологію в ЄС і використовує сервери в Німеччині. Також Deepslate пропонує самостійне розгортання для організацій, які хочуть запускати систему у власній інфраструктурі.418 Стартап називає сервіс сумісним із GDPR, однак це твердження компанії: наявні джерела не підтверджують окрему сертифікацію чи відповідність конкретного впровадження вимогам клієнта.18

Для організацій важливо розрізняти хмарний хостинг у ЄС і самостійне розгортання. У першому випадку система працює на керованій інфраструктурі провайдера, у другому клієнт має більше контролю над місцем її запуску. У будь-якому разі конкретну конфігурацію та умови договору потрібно оцінювати відповідно до власних вимог до даних.

Як клієнти можуть використовувати модель

Deepslate пропонує технологію розробникам і компаніям, зокрема через API та варіант самостійного розгортання.18 Модель може бути голосовим компонентом розмовного продукту; те, як саме вона взаємодіє з іншими системами клієнта, залежить від конкретної реалізації. Серед сфер застосування компанія називає охорону здоров’я, енергетику, телекомунікації та державні послуги. Водночас доступні джерела не підтверджують незалежно фактичні впровадження чи результати в цих сферах.18

На що спрямують інвестиції

Deepslate планує використати залучені кошти, щоб удосконалити моделі «мовлення — мовлення», розширити європейські навчальні дані, збільшити команди продажів і маркетингу та масштабувати інфраструктуру в дата-центрах Європи.2 Ці напрями відповідають заявленому фокусу компанії на європейських мовах і можливості обирати між хостингом у ЄС та самостійним розгортанням.