AI-стартап аналитики от ветерана adtech привлёк $9 млн в раунде Series A
Newton Research, стартап в области AI-аналитики под руководством ветерана рынка Джона Хоктора, привлек $9 млн в раунде Series A (лидеры — Greycroft и Bessemer Venture Partners; участие S4S Ventures, Aperiam Ventures и LiveRamp Ventures). Общий объём финансирования с 2023 года превысил $14 млн. Хоктор ранее продал Data Plus Math компании LiveRamp за $150 млн (2019) и теперь партнёрствует с LiveRamp для доступа к clean room.
Продукт Newton — набор специализированных AI-агентов (на базе OpenAI, Claude и Gemini) для планирования, закупки и измерения: от дизайна тестов инкрементальности и обновления MMM до поиска оптимизаций по каналам и рекомендаций перераспределения бюджетов. Взаимодействие — через чат и графические интерфейсы.
Ключевое отличие — развёртывание там, где уже живут данные клиента: Snowflake, Databricks и др., без миграции в внешнюю платформу. Техстек адаптивен к среде: например, Gemini с инференсом на Vertex AI в GCP или Claude через AWS Bedrock. Ранние пользователи — агентства; растёт интерес со стороны паблишеров, брендов и adtech-платформ.
Раунд направлен преимущественно на агрессивный найм (customer success, инженерия, продажи, маркетинг) для масштабирования. Драйвер спроса — медийная фрагментация и замещение детерминизма вероятностным моделированием на фоне медленной депрекации third-party cookies.
Читайте также
AI в работе продакт-менеджера: что действительно работает, а что остаётся хайпом
Как заставить нейросеть рекомендовать ваши услуги: советы по GEO
Локальный запуск openai/gpt-oss-20b MXFP4 GGUF на ноутбуке без дискретной видеокарты: тест с 32 GB RAM
Apple не запустит Siri AI в Евросоюзе из-за требований ЕС
Тёмные паттерны Белого дома и интерес Snowflake к AI-лицензированию контента издателей
- Паттерн «Bring AI to the Data» в DWH клиента: Запуск аналитических агентов непосредственно в средах хранения данных заказчика (например, Snowflake/Databricks) без миграции снижает риски комплаенса и ускоряет time-to-value. Проектируйте коннекторы и вычисления с pushdown-логикой и UDF, чтобы подносить модели к данным.
[архитектура]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться