WEKA נוסדה ב-2013 על ידי לירן צביבל ומאור בן-דיין, ומפתחת מערכת-קבצים מקבילית — תוכנה שמפזרת קבצים על-פני שרתים רבים ומאפשרת לגשת אליהם במקביל, כאילו היו מערכת אחת.
הצורך בכך נובע מדפוס-הגישה של אימון מודלים. תהליך אימון קורא שוב ושוב מיליוני קבצים קטנים בסדר אקראי, וזהו בדיוק הדפוס שמערכות אחסון קלאסיות מטפלות בו הכי גרוע: הן תוכננו למסמכים ולמסדי-נתונים, שבהם הקריאה רציפה וצפויה. מערכת-קבצים שתוכננה מראש לעומס כזה מאפשרת לשמור על ניצולת גבוהה של המאיצים במקום להשאיר אותם ממתינים לקלט — וכיוון שהמאיצים הם הרכיב היקר במערכת, זהו שיקול כלכלי ולא רק הנדסי.
לצד עולם הבינה המלאכותית משמשת הטכנולוגיה גם בתחומי חישוב-על מסורתיים יותר, כמו מחקר גנומי, סימולציות הנדסיות וניתוח נתונים פיננסיים — כל מקום שבו נפח הנתונים גדול והגישה אליהם, ולא כוח החישוב, היא צוואר-הבקבוק. החברה מציעה את המוצר הן להתקנה בחוות-שרתים של הלקוח והן כשירות אצל ספקי-ענן.
מבחינה עסקית, גייסה 135 מיליון דולר בנובמבר 2022 לפי שווי של 750 מיליון דולר, ובמאי 2024 דיווח כלכליסט על סבב E של 140 מיליון דולר לפי שווי של 1.6 מיליארד דולר — יותר מכפליים מהשווי שנקבע לה שנה וחצי קודם לכן, וחציית הרף שהופך חברה פרטית ל"חד-קרן".
התחום שבו היא פועלת קרוב לזה של ווסט דאטה הישראלית, ושתיהן ממחישות עד כמה מרוכזת התעשייה הישראלית בשכבת התשתית שמתחת למודלים, ולא במודלים עצמם.
בהקשר רחב יותר, שתי החברות ממחישות עיקרון שקל לפספס: הביצועים של מערכת בינה מלאכותית אינם נקבעים רק על ידי המעבד או המודל, אלא על ידי החוליה החלשה בשרשרת — ולעיתים קרובות זו דווקא מהירות הגישה לנתונים, שאינה נראית בשום מפרט של שבב.