Kunstig intelligens

Vespa fyrer opp stadig flere av de hesteste AI-selskapene i Silicon Valley

Under Oslo Innovation Week lettet Vespa AI-gründer Jon Bratseth på sløret om kundelisten. Den inkluderer giganter som Spotify og Yahoo, men også begge de to heteste navnene i den nye AI-søkekrigen.

Vespa-gründer Jon Bratseth viser ytelsestall under Oslo Innovation Week 2025.
Publisert

– Vi sliter litt med å beskrive denne kategorien systemer, men vi har foreløpig landet på å kalle det «AI Search», sa Jon Bratseth, gründer av Vespa AI, fra scenen under Oslo Innovation Week.

Vespa, som har røtter fra Yahoo og det norske søkeselskapet Fast, har bygget en plattform som snur tradisjonell databehandling på hodet. I stedet for å hente data til beregningene, flytter Vespa beregningene til dataene.

– Vi sliter litt med å beskrive denne kategorien systemer, men vi har foreløpig landet på å kalle det «AI Search», sa Jon Bratseth, gründer av Vespa AI, fra scenen under Oslo Innovation Week.

Vespa, som har røtter fra Yahoo og det norske søkeselskapet Fast, har bygget en plattform som snur tradisjonell databehandling på hodet. I stedet for å hente data til beregningene, flytter Vespa beregningene til dataene.

– Det er den eneste måten å skalere til store mengder data og beregninger, ellers går du tom for båndbredde, forklarte Bratseth.

Resultatet er en motor som kan levere presise AI-søk og beregninger i enorm skala – noe som har tiltrukket seg noen av verdens største teknologiselskaper.

Bratseth trakk frem flere tunge brukere som er avhengige av Vespa-plattformen.

– Spotify er en stor bruker av plattformen vår. De bruker oss til alle sine søk, sa Bratseth.

Dette inkluderer alt fra strukturert søk etter en artist eller sang, til komplekse, personaliserte søk som «finn en podcast som passer meg og det jeg vil høre på nå», hvor dyp læring og vektorer er avgjørende.

En annen gigant er Yahoo. Når du besøker Yahoos forside eller Yahoo Finance, er det Vespa som jobber i bakgrunnen.

– Det er ikke noe du som sluttbruker ser på som søk, men sanntidsanbefalinger og personalisering, sa Bratseth. – Alt innholdet du ser er generert på sparket av Vespa.

Våpenet bak de nye AI-kometene

Vespa har tatt en posisjon i bølgen av AI-drevet søk, kjent som RAG (Retrieval-Augmented Generation).

RAG er en AI-teknikk der en språkmodell først henter relevant informasjon fra en ekstern database eller dokumentbase, og deretter bruker denne informasjonen som kontekst for å generere et mer nøyaktig og faktabasert svar.

– En av de store aktørene i dette feltet er Perplexity, som er bygget utelukkende på Vespa, avslørte Bratseth.

Perplexity har blitt hyllet som «den neste iterasjonen av søk etter Google» og har vært en av de mest nedlastede appene i USA. De bruker Vespa til å indeksere og søke i milliarder av dokumenter for å gi presise, AI-genererte svar.

Bratseth viste til en bloggpost der Perplexity sammenlignet sin søke-API (drevet av Vespa) med konkurrenter som Google, og demonstrerte både høyere kvalitet og lavere tidsbruk.

Fremgangen gjenspeiles i tallene. I årsregnskapet for 2024 kunne Vespa-gründerne vise til 10 millioner dollar i gjentakende inntekter (ARR). Bratseth sier til Shifter at de nå ligger på rundt 15 millioner dollar i ARR, altså en årlig vekst på rundt 50 prosent.

Nå har Vespa rundt 30 ingeniører som jobber på kontoret i Trondheim, og en relativt stor markedsavdeling i USA.

Slo Perplexity – med samme motor

Bratseth hadde imidlertid en siste avsløring på lur. Han fortalte om da Elon Musk tok over Twitter og sparket den daværende sjefen.

– Han startet et nytt selskap kalt Parallel, som er en konkurrent til Perplexity, sa Bratseth.

Parallel publiserte nylig sin egen analyse som viste at deres API oppnådde enda høyere kvalitet enn Perplexity.

– Og hvilken plattform er Parallel bygget på? Åpenbart også Vespa, smilte Bratseth.

At begge de to ledende, rivaliserende selskapene i det heteste nye AI-markedet har valgt samme norske teknologi som sin kjernemotor, er et tydelig bevis på Vespas posisjon.

– Vi leverer nøyaktighet i hvilken som helst skala, enten det er datamengde, antall forespørsler i sekundet eller kompleksiteten i systemene, avsluttet Bratseth.