替企業大幅省去AI開發成本，Instill AI完成1億元種子輪募資

「我們每天生活中產生的數據，有80%都屬於非結構化，像是聲音、圖檔需要先透過AI模型來分析其內容，並轉換成結構化資料。」Instill AI共同創辦人暨執行長張秉霖直說，打造AI產品的過程中，難的不是修正AI模型、編寫程式碼，反而是如何將產品端的數據資料加進未來模型迭代的訓練資料裡，形成一個數據管線循環。

尤其是佔據生活一大部分的數據皆為非結構化，企業往往投入大量時間與金錢成本在初期的數據處理。

有沒有更有效率的方法呢？這正是Instill AI的核心價值，直接把圖片、聲音等數據轉譯成可以被程式語言分析的數據，同時集結各方平台的數據分析工具在其產品VDP（Versatile Data Pipeline）當中，打造一條龍的工作流程，自動收集數據、監督AI模型，將原先需要1年時間打造的AI模型大幅縮減至幾分鐘以內。

Instill AI也在今（2023）年2月宣布，獲得由RTP Global領投的360萬美元（約新台幣1億元）種子輪募資，Lunar Ventures、台灣的Hive Ventures以及基石創投也跟投，而這筆資金將幫助Instill AI完善VDP產品，預計於今年底正式發佈。

AI產品ROI太低！圖片、聲音數據缺乏標準化開發流程

「我在前一個公司做一個AI模型，就要花上一年、200萬美元的成本。」Instill AI創辦人張秉霖說道，他和杜笑菲過去在人工智慧安控新創Umbo CV（盾心科技）分別擔任共同創辦人暨技術長和AI研究員，親身體會到AI模型開發的困難。

以時間角度而言，AI模型在概念驗證（Proof of Concept, POC）階段就需2至3個月，確定AI模型能夠成為產品還要再2至3個月。AI模型開發後，也必須不斷優化，這段過程被稱為MLOps（ML Operation, 機器學習運營化）。

張秉霖進一步說明，數據分析分為兩種，一種是非結構化數據，如圖片、聲音、文字等；另一種則是結構化數據，採用標準格式代碼，常見於Excel或SQL裡的資料。即便前者在生活中佔有多數，卻不像結構化數據，具備標準的資料整合流程——ETL（Extract, Transform, Load），能直接用 GCP、Azure、AWS 所提供眾多的資料庫和資料管線工具進行標準化、分析、最後儲存。

再者，從人力成本來看，AI模型開發過程投入的人力除了AI研究員外，還需要AI工程師、資料科學家等團隊成員，開銷不僅龐大，一間公司是否具備足夠人力共同執行一項專案也是另一考驗。

「其實AI產品的ROI（投資報酬率）很低、成本卻很高，投入跟產出很不成比例。」於是他和杜笑菲兩人瞄準眼中市場痛點，於2020年著手成立Instill AI。

Instill AI將圖片直接轉為標準格式數據，一條龍執行模型監測、優化工作

Instill AI底下產品VDP是一套SaaS平台，能讓使用者輕鬆將非結構化數據轉化為結構化數據，同時打造出一條龍的AI模型生產線，方便工程團隊加速AI產品開發速度並降低成本。

以社群上的文字產品評價為例，過去需要先設定「價格」、「功效」等主題，再使用機器學習技術判斷不同文字相對應的主題為何；如果使用VDP，使用者只需上傳產品在Google雲端資料夾或是Dropbox、FTP等形式的檔案，VDP即可馬上生成結構化數據，讓數據轉化成可以被貼標籤、Excel分析的數值。除此之外，發票上的資訊、電商網站上的產品特徵等也能使用VDP自動抓取數據。

VDP同時整併AI模型優化過程中所需的其他結構化資料庫，如MySQL、MongoDB等，因此使用者可以在VDP上完成一系列的AI模型開發流程，例如說Google雲端裡面的圖片檔案更新了，VDP也會自動更新並產生新的結構化資料到資料內，「你如果選擇我們家的產品，你不用去各家的產品做一個拼接，可以直接在上面完成所有端到端的工作流程。」張秉霖說道。

張秉霖解釋，VDP設定的目標使用者有4種，分別是AI研究員、AI工程師，以及數據分析師、資料工程師。以前兩者來說，較擅長撰寫AI程式，設計及訓練AI模型，往往僅需處理已被清理、整理完成的數據，但他們欠缺收集數據的技能；後者則是擅長收集清理數據，但缺乏設計 AI 模型以及工程化AI模型的能力，而VDP正能輔助任何一方較不足之處，降低AI模型開發的人力成本。

橫跨電商、生成式AI產業，未來發展方向為雲端服務

為了測試市場水溫，張秉霖和杜笑菲的策略是先將VDP放至Github，觀察使用者的使用情形與反饋，目前已有600人下載使用，張秉霖說：「先放在社群裡面想先看回饋，看我們產品的價值在哪裡。」加上兩人過去長期在英國生活、讀書，因此著眼於英國市場發展。

他補充，Instill AI目前服務的客戶還有無人機、電商平台、生成式AI等領域產業。以電商平台來說，VDP就能運用影像辨識技術幫商品貼標籤，「我們是公開的資料集，所以開放大家來這裡貼標籤、機器學習等等的，直接在這裡整合。」

不過張秉霖表示，VDP平台的市場定位是處理非結構化數據的基礎架構，因此平台上協助AI模型迭代的工具將不會自行開發，而是尋找第三方公司合作嵌入工具，或用戶須另外自行使用公開資料集。

今（2023）年1月，Instill AI剛募得360萬美元的種子輪募資，未來預計將VDP發展為雲端服務，推出「Instill Cloud」，並持續擴大團隊成員，期望VDP能擴展到工程團隊以外的部門領域如行銷、產品經理等，降低打造AI模型的門檻，讓更多人能輕易上手。

創業快問快答

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
A：
1. We are super focused.
2. We are very user-obsessive.
3. We automate everything.

Q：最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
Q：What makes VDP different from other AI or MLOps products?
A: Instead of being model-centric, VDP is data-driven and focused on streamlining the end-to-end unstructured data processing. It is designed to fix the broken value chain in the modern data stack for unstructured data.

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源？
A：Great companies are made of great people. We are looking for visionaries and practitioners who share the same vision with us to drive the company to the next level together.

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
A：
1. Focus, focus, and focus.
2. Grit and tenacity.
3. How capital works and how value flows.