Dr. Sarah Al-Mansoor
FounderPionierka rozproszonych architektur treningu i wnioskowania modeli j臋zykowych.
Teza zarz膮duBudujemy suwerenn膮 tkank臋 obliczeniow膮, kt贸ra uniezale偶nia europejskie modele frontier od ameryka艅skich dostawc贸w chmury.
Rozproszona sie膰 wnioskowania i orkiestracji modeli AI nowej generacji.
NeuraScale agreguje wolne moce obliczeniowe Tier-4 centr贸w danych na ca艂ym 艣wiecie w jednolit膮, odporn膮 na awarie siatk臋 wnioskowania (inference mesh). Zaprojektowana z my艣l膮 o suwerenno艣ci danych w Europie i minimalizacji op贸藕nie艅 w obs艂udze modeli powy偶ej 70B parametr贸w.
NeuraScale agreguje wolne moce obliczeniowe Tier-4 centr贸w danych na ca艂ym 艣wiecie w jednolit膮, odporn膮 na awarie siatk臋 wnioskowania (inference mesh). Zaprojektowana z my艣l膮 o suwerenno艣ci danych w Europie i minimalizacji op贸藕nie艅 w obs艂udze modeli powy偶ej 70B parametr贸w.
Pionierka rozproszonych architektur treningu i wnioskowania modeli j臋zykowych.
Architekt niskopoziomowej komunikacji GPU-to-GPU oraz kompilator贸w r贸wnoleg艂ych.
Kieruje badaniami nad adaptacyjn膮 uwag膮 i optymalizacj膮 czasu op贸藕nienia modeli > 70B.
| Firm | Type | Tier |
|---|---|---|
| Founders Fund | VC | Tier 1 |
| Sequoia Capital | VC | Tier 1 |
| Index Ventures | VC | Tier 1 |
| Benchmark | VC | Tier 1 |
| Eurazeo Frontier | VC | Tier 2 |
| Date | Round | Raised | Lead investor | Post-money | Investors |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 | Series A | $30,000,000 | Founders Fund, Sequoia Capital, Index Ventures | $180,000,000 | 3 |
| 2024-11-02 | Seed | $12,000,000 | Benchmark, LocalGlobe | $48,000,000 | 2 |
Dynamika organicznego wyszukiwania API w korytarzach DACH i US-West.
Wzmianki w 14 czo艂owych periodykach finansowych i technologicznych.
Wysoki wsp贸艂czynnik udzia艂u funduszy Tier-1 i syndykat贸w suwerennych.
Zwi臋kszenie zespo艂u in偶ynierii niskopoziomowej o 14 senior贸w w Q3 2026.
Tygodniowa liczba aktywnych klastr贸w wzros艂a 4.2-krotnie od premiery v2.
Oficjalne konektory dla Kubernetes, Ray oraz suwerennych chmur unijnych.
Across continental data corridors, sovereign compute clusters and decentralized inference meshes are fundamentally challenging hyperscaler hegemony.
Oceny czytelnik贸w, partner贸w VC, in偶ynier贸w i analityk贸w w sze艣ciostopniowej skali moatu.
Architektura klastr贸w NeuraScale radykalnie zmniejsza op贸藕nienia w inferencji modeli wielomiliardowych. W zestawieniu z konkurencj膮 z USA to rzadki przyk艂ad europejskiego podmiotu z twardym, patentowalnym IP.
Testowali艣my ich bibliotek臋 w 艣rodowisku klastrowym. Narzut na pami臋膰 operacyjn膮 jest rzeczywi艣cie ni偶szy o ponad 35%. Wymaga jeszcze dopracowania dokumentacji dla niestandardowych akcelerator贸w.
Bardzo dobry krok w stron臋 suwerennej infrastruktury europejskiej. Transparentno艣膰 w kwestii zu偶ycia energii i audytu 艣ladu w臋glowego stawia poprzeczk臋 reszcie rynku.