ScaleOps, startup specjalizujący się w optymalizacji infrastruktury chmury i sztucznej inteligencji, zebrał 130 milionów dolarów w rundzie finansowania serii C przy wycenie 800 milionów dolarów. Inwestycja, której liderem jest Insight Partners, odzwierciedla rosnącą potrzebę wydajnego zarządzania zasobami w obliczu rosnącego zapotrzebowania na moc obliczeniową sztucznej inteligencji. Głównym problemem nie jest brak mocy obliczeniowej, ale jej ogromne marnotrawstwo spowodowane niewłaściwą dystrybucją i nieefektywnym zarządzaniem.
Зміст
Luka w wydajności infrastruktury AI
Boom na sztuczną inteligencję napędza bezprecedensowy popyt na procesory graficzne (GPU) i zasoby w chmurze. Jednak istniejące narzędzia, takie jak Kubernetes, często opierają się na konfiguracjach statycznych, pozostawiając znaczną część mocy obliczeniowej w stanie bezczynności. Te nieefektywności skutkują zawyżonymi kosztami chmury, wąskimi gardłami wydajności i zmarnowanym potencjałem. Oprogramowanie ScaleOps rozwiązuje ten problem bezpośrednio, automatyzując alokację zasobów w czasie rzeczywistym. Firma twierdzi, że jej platforma może obniżyć koszty infrastruktury nawet o 80%, a liczba ta przyciąga uwagę przedsiębiorstw już odczuwających presję rosnących kosztów sztucznej inteligencji.
Z Run:ai do ScaleOps: rozwiązywanie znanego problemu
Firma ScaleOps została założona w 2022 roku przez Yodara Shafrira, byłego inżyniera w startupie Run:ai zajmującym się orkiestracją GPU (przejętym przez Nvidię). Shafrir widział na własne oczy, że nawet przy zaawansowanych narzędziach do orkiestracji zespoły DevOps mają trudności z zarządzaniem dynamicznymi obciążeniami AI. Problem dotyczył nie tylko procesora graficznego, ale także pamięci, pamięci masowej i sieci. Zespoły spędzały zbyt dużo czasu na rozwiązywaniu problemów, zamiast wprowadzać innowacje. Istniejące rozwiązania zapewniały wgląd w problemy, ale brakowało im automatyzacji umożliwiającej ich naprawienie.
Jak działa ScaleOps: autonomiczne zarządzanie infrastrukturą
ScaleOps oferuje w pełni autonomiczne rozwiązanie, które łączy potrzeby aplikacji z decyzjami dotyczącymi infrastruktury podejmowanymi w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do Kubernetesa, który wymaga ciągłej ręcznej konfiguracji, ScaleOps dostosowuje się do zmieniającego się zapotrzebowania bez interwencji. Platforma została zaprojektowana dla środowisk produkcyjnych, aby zminimalizować przestoje i zmaksymalizować produktywność. To kontekstowe podejście odróżnia go od konkurentów, takich jak Cast AI i Kubecost, którym często brakuje kompleksowej automatyzacji zapewnianej przez ScaleOps.
Szybki rozwój i wdrożenia w przedsiębiorstwach
Firma z siedzibą w Nowym Jorku odnotowała wzrost o ponad 450% rok do roku i potroiła liczbę pracowników w ciągu ostatniego roku. ScaleOps obsługuje globalną bazę klientów, w tym Adobe, Wiz, DocuSign, Salesforce i Coupa. Sukces ten wynika z rosnącego zapotrzebowania na autonomiczne rozwiązania infrastrukturalne, w miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej kluczowa dla operacji biznesowych. Spółka planuje rozbudowę swojej platformy i wprowadzenie na rynek nowych produktów przy wykorzystaniu pozyskanego kapitału.
Sukces ScaleOps podkreśla krytyczną zmianę w krajobrazie infrastruktury chmurowej. W miarę jak modele sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej złożone, ręczna optymalizacja staje się nie do utrzymania. Przyszłość zarządzania zasobami obliczeniowymi leży w automatyzacji, a ScaleOps pozycjonuje się jako lider w tym kierunku.
