Clipto, 250 Milyon Dolar Değerlemeyle 15 Milyon Dolar Yatırım Aldı

Kişisel cihazlardaki dağınık video, ses ve doküman arşivlerini doğal dil ile taranabilir hale getiren ABD merkezli yapay zeka girişimi Clipto, hisse karşılığı gerçekleşen turda 15 milyon dolar yatırım aldı. Eski adıyla Sequoia China olarak bilinen HSG, GL Ventures, EnvisionX Capital, Palm Drive Capital, 522 Ventures ile teknoloji dünyasının tanınan melek yatırımcılarından Hans Tung ve Lu Zhang’ın katıldığı tur, 2023 yılında kurulan girişimin değerlemesini 250 milyon dolara taşıdı. Şirket, elde ettiği bu taze sermayeyi doğrudan tüketici cihazlarında çalışacak yerel yapay zeka modellerini ve bilgi işlem altyapısını güçlendirmek ve yeni nesil otonom ajanlarla entegrasyonu derinleştirmek için kullanacak.

Hongwen Henry Kang tarafından hayata geçirilen Clipto; kullanıcıların bilgisayarlarında biriken toplantı kayıtları, ses dosyaları, videolar ve belgeler arasında klasör araması yapma mecburiyetini ortadan kaldırıyor. İçerik üreticileri, araştırmacılar, hukukçular ve pazarlamacılar gibi yoğun görsel-işitsel veriyle çalışan profesyonelleri hedefleyen platform; doğal dille yapılan karmaşık aramaları saniyeler içinde analiz ederek yıllar önce kaydedilmiş uzun bir röportajın içindeki belirli bir cümleyi veya anı dakikası dakikasına bulup çıkarabiliyor. İçerikleri özetleyip önemli çıkarımlar sunan sistem, kullanıcıyı doğrudan kaynak dosyadaki ilgili zaman damgasına yönlendirerek araştırma ve kurgu süreçlerindeki zaman kaybını minimuma indiriyor.

Girişimi rakiplerinden ayıran en kritik mimari özellik ise verileri buluta yüklemek yerine azami ölçüde cihaz üzerinde (on-device) işleyerek tamamen yerel bir kişisel yapay zeka hafızası inşa etmesi. Gizliliği ön planda tutan bu yerel bağlam havuzu, Model Context Protocol (MCP) altyapısı sayesinde ChatGPT, Claude ve Cursor gibi popüler yapay zeka araçlarına doğrudan bağlanabiliyor. Böylece kullanıcılar kullandıkları farklı LLM ve kodlama ortamlarında kendi arşivlerine dair derinlikli sorular sorabiliyor, modeller ise yanıtlarını doğrulanabilir zaman damgaları ve yerel dosya referanslarıyla destekleyebiliyor.