טכנולוגיה ויזמות · הדאטה שמאחורי ה־AI
Edelbyte מתל אביב נחשפת עם 70 מיליון דולר לחיפוש וניתוח נתונים
מאחורי כל תשובה של סוכן AI יש גם עבודה פחות נוצצת: למצוא את הנתונים הנכונים, לחפש בהם ולקבל תשובה בזמן שימושי. אל השכבה הזו מכוונת Edelbyte, שנחשפה אתמול, 11 בנובמבר 2026, עם גיוס כולל של 70 מיליון דולר.
החברה, שבסיסה בתל אביב ובסן פרנסיסקו, מפתחת פלטפורמה לחיפוש ולניתוח נתונים. המייסדים מגיעים מצוות Kusto במיקרוסופט, וכעת מנסים לבנות תשתית שמתאימה גם לאופן שבו סוכני AI שואלים שאלות.
70 מיליון דולר בשני שלבי גיוס
לפי הודעת החברה, הסכום שנחשף כולל גיוס סיד וסבב A בהובלת Sequoia ו־Quiet Capital, ובהשתתפות Greenoaks ו־Swish Ventures. זהו הסכום המצטבר בשני שלבי המימון; תאריך ההודעה אינו אומר שכל הכסף גויס ביום אחד.
Edelbyte מציינת שנוסדה ב־2025 וכעת מתמקדת בהרחבת בסיס הלקוחות הארגוניים, הפעילות הבינלאומית והצוות. החיבור לתל אביב מופיע במפורש בהודעה הרשמית, שממקמת את החברה בעיר ובסן פרנסיסקו.
ארבעה מייסדים עם היכרות ארוכה עם דאטה
את החברה מובילים אבנר אהרוני, מנכ״ל; יבגני רייזיק, מנהל הטכנולוגיות; אלכסנדר סלוצקי, סמנכ״ל ההנדסה; ויוני ליבוביץ, סמנכ״ל הנדסת הפלטפורמה. שמותיהם ותפקידיהם מופיעים בעמוד החברה.
בפרסום ההשקעה שלה, Sequoia מתארת את עבודתם על Kusto, מנוע נתונים שהתפתח בתוך מיקרוסופט ושימש בסיס ל־Azure Data Explorer ולמוצרים נוספים. הקרן מציינת שהיא הובילה את סבב הסיד. זהו הרקע המקצועי שעליו נשען המיזם החדש, וגם חלק מהסבר ההשקעה של הקרן.
Edelbyte — המייסדים והתפקידים · Sequoia — ההשקעה והדרך מ־Kusto ל־Edelbyte
כשהשאלה האחת הופכת לסדרת חיפושים
הטיעון של Sequoia פשוט להבנה: סוכן AI שחוקר בעיה עשוי לנסות כמה כיוונים ולשלוח הרבה שאילתות, כלומר בקשות מידע למאגר. ככל שמספר הבקשות גדל, גם זמן התשובה, היקף ההיסטוריה הזמינה ועלות העבודה עם הנתונים נעשים חלק מתכנון המוצר.
דמיינו צוות שמנסה להבין מדוע משלוחים מתעכבים. שאלה ראשונה יכולה להוביל לבדיקת שעות הזמנה, אזורים, עומס ושינויים לאורך זמן. זו דוגמה להמחשה של המערכת, ולא תיאור של לקוח Edelbyte. היא מסבירה מדוע תשתית הנתונים חשובה גם למי שבונה את חוויית המשתמש בקצה.
מה החברה מציעה, ומה צריך לבדוק בפרויקט שלכם
באתר Edelbyte מוצגת פלטפורמה המשלבת חיפוש, שאילתות אנליטיות, חיפוש וקטורי, גרפים ונתונים גאוגרפיים. החברה מציעה אפשרויות הפעלה בענן, באירוח עצמי ובשרתים מקומיים, ומתארת שימושים כמו ניתוח עסקי, ניטור וזיהוי הונאות. אלה תיאורי המוצר של החברה.
עבור צוותי מוצר ודאטה בתל אביב, זו הצעה מעניינת לבחינה סביב משימה מוגדרת: אילו שאלות צריך לענות, על כמה היסטוריה ובאיזה תקציב? לפני שמחליפים תשתית, כדאי לבקש ניסוי עם נתונים ועומסים שמייצגים את הפרויקט, ולמדוד את זמני התשובה והעלות הכוללת שלו. סכום הגיוס מספר על המימון; ההתאמה למערכת שלכם תתברר בעבודה הטכנית.
מקורות ועדכון המידע
המקורות נבדקו ב־12 בנובמבר 2026. הכתבה מבוססת על הודעת החברה, האתר הרשמי ופרסום Sequoia, המשקיעה בחברה. טענות המוצר מיוחסות למקורות אלה; לא נערכה בדיקת ביצועים עצמאית. הדוגמה והצעת הבדיקה לפרויקט הן של המערכת.