Eventual 公司由前 Lyft 自動駕駛專案工程師 Sammy Sidhu 和 Jay Chia 創立，旨在解決 AI 時代資料基礎設施的痛點。在 Lyft 工作期間，他們發現自駕車產生的大量非結構化資料（如 3D 掃描、照片、文字和音訊）缺乏統一的處理工具，導致工程師需花費約 80% 的時間在基礎設施整合上，而非核心應用開發。為此，他們開發了名為 Daft 的 Python 原生開源資料處理引擎，旨在像 SQL 對表格資料的變革一樣，成為非結構化資料處理的里程碑。Eventual 於 2022 年初成立，早於 ChatGPT 發布，並於同年推出 Daft 開源版本，計劃於第三季度推出企業級產品。
該公司目前已獲得兩輪融資，首輪為 750 萬美元種子輪，由 CRV 領投；近期完成的 A 輪為 2000 萬美元，由 Felicis 領投，並有 Microsoft 的 M12 和 Citi 參與。客戶包括 Amazon、CloudKitchens 和 Together AI 等。Felicis 的合夥人 Astasia Myers 指出，多模態 AI 市場預計在 2023 至 2028 年間以 35% 的複合年增長率擴張。IDC 資料顯示，全球資料中絕大多數為非結構化資料，且過去兩年產生了世界 90% 的資料。Eventual 的 Daft 引擎正是為了滿足生成式 AI 對文字、影象、影片和聲音等多模態原生資料處理的需求而設計，幫助企業構建更高效的 AI 應用。