전 세계 데이터의 약 80%가 비디오 형식이지만, 비디오 데이터에 대한 검색과 이해를 가능하게 하는 것은 역사적으로 까다롭고 수동적이며 많은 시간이 소요되는 작업이었습니다. Twelve Labs 팀은 비디오에 초점을 맞춘 멀티모달 파운데이션 모델을 개발하고, 기업들이 방대한 비디오 콘텐츠 아카이브에서 가치를 추출할 수 있도록 이러한 고급 모델을 기반으로 강력한 플랫폼을 구축하여 이 문제를 해결하고자 했습니다. 이 과정에서 Twelve Labs 팀은 MosaicML 및 Databricks와 협력하여 업계 선도적인 모델을 개발하고 Databricks Data Intelligence Platform에 비디오 인텔리전스를 추가했습니다.
오늘 Databricks Ventures가 Twelve Labs에 투자했다는 기쁜 소식을 전해드립니다. 이번 투자는 Twelve Labs와의 오랜 파트너십을 더욱 심화시키며, 더 많은 고객이 비디오 데이터에 담긴 맥락을 활용할 수 있도록 Databricks와 Twelve Labs 간의 추가적인 통합 기회를 열어줄 것입니다.
Twelve Labs는 오늘날 AI 분야에서 가장 복잡한 과제 중 하나인 비디오 추론(video reasoning)을 해결하는 데 앞장서 왔습니다. 깊이 있는 연구와 실제 고객 피드백을 결합하여, Twelve Labs는 비디오 내의 시각적 표현, 바디 랭귀지, 음성 언어 및 전반적인 맥락 사이의 복잡한 관계를 포착하는 강력한 비디오 임베딩을 생성하는 독점 모델 제품군을 개발했습니다. 이제 기업들은 Twelve Labs를 통해 방대한 비디오 라이브러리를 손쉽게 검색 및 수익화하고, 인사이트를 추출하며, 대규모로 콘텐츠를 재가공할 수 있습니다.
Twelve Labs만의 연구 중심적이고 비디오 우선적인 접근 방식 덕분에 스포츠, 미디어 및 엔터테인먼트, 광고 등 비디오 집약적인 다양한 산업 분야에서 인상적인 기업 고객들을 확보할 수 있었습니다. 이러한 산업군에 속한 Databricks 고객들은 Databricks Data Intelligence Platform의 분석 기능을 비디오 데이터로 확장해 달라는 요청을 점점 더 많이 해왔기 때문에, 비디오 이해 분야의 선두 주자인 Twelve Labs와 더 긴밀히 협력할 방법을 모색하는 것은 자연스러운 행보였습니다.
최근 저희는 고급 비디오 애플리케이션의 개발 시간과 리소스 요구 사항을 줄여주는 Twelve Labs와 Databricks 간의 통합을 발표했습니다. Databricks AI Search가 제공하는 멀티모달 임베딩과 효율적인 AI Search 기능을 활용함으로써, 이번 통합을 통해 개발자는 정교한 비디오 검색, 추천 및 분석 시스템을 구축할 수 있습니다.
앞으로 저희는 Databricks Model Serving 솔루션 내에서 Twelve Labs의 비디오 모델에 기본적으로 액세스할 수 있도록 지원하는 등, Twelve Labs와의 기술 통합을 심화하기 위해 협력할 계획입니다. 이를 통해 양사 공동 고객은 자연어를 사용한 방대한 비디오 콘텐츠 검색부터 텍스트나 이미지를 기반으로 한 비디오 클립 및 장면의 인덱싱 및 분석에 이르기까지, 고급 비디오 이해 사용 사례를 훨씬 더 원활하게 구현할 수 있게 됩니다. 결과적으로 기존 Databricks 데이터 파이프라인 및 머신러닝 워크플로우에 비디오 이해 기능을 더 쉽게 통합할 수 있을 것입니다. 미디어 및 엔터테인먼트부터 이커머스, 보안에 이르기까지 다양한 산업 전반에서 비디오 콘텐츠가 계속해서 급증함에 따라, 비디오 데이터에서 가치를 효율적으로 분석하고 추출하는 능력은 갈수록 더욱 중요해질 것입니다.
Twelve Labs 팀과 더욱 긴밀하게 협력하게 되어 매우 기쁩니다. 향후 협력에 대한 소식도 기대해 주세요.
(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)
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