Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz besteht für Unternehmen eine steigende Nachfrage nach Betriebsplattformen für maschinelles Lernen (MLOps). Viele Unternehmen suchen nach effizienten und kostengünstigen Lösungen zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Das südkoreanische KI-Unternehmen VESSL AI hat einen anderen Ansatz gewählt und sich auf die Optimierung der GPU-Kosten und die Bereitstellung einer kostengünstigeren MLOps-Plattform für Unternehmen konzentriert und dabei erhebliche Erfolge erzielt. Der Herausgeber von Downcodes wird VESSL AI und seine einzigartige Positionierung im KI-Markt ausführlich erläutern.
Da künstliche Intelligenz immer stärker in Unternehmensabläufe und -produkte integriert wird, steigt auch die Nachfrage nach Machine Learning Operations Platforms (MLOps). Solche Plattformen helfen Unternehmen, Modelle für maschinelles Lernen einfacher zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Obwohl es auf dem Markt viele Wettbewerber gibt, darunter Start-ups wie InfuseAIComet sowie große Unternehmen wie Google Cloud, Azure und AWS, hofft Südkoreas VESSL AI, einen eigenen Entwicklungsraum zu finden, indem es sich auf die GPU-Optimierung konzentriert Kosten.
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Kürzlich hat VESSL AI eine Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 12 Millionen US-Dollar erfolgreich abgeschlossen, mit dem Ziel, die Entwicklung seiner Infrastruktur zu beschleunigen und vor allem Unternehmen zu bedienen, die maßgeschneiderte große Sprachmodelle (LLMs) und vertikale KI-Agenten entwickeln möchten. Das Unternehmen hat derzeit 50 Firmenkunden, darunter namhafte Unternehmen wie Hyundai Motor, LIG Nex1 (ein südkoreanischer Luftfahrt- und Waffenhersteller) und TMAP Mobility (ein Joint Venture zwischen Uber und SK Telecom). Darüber hinaus hat VESSL AI auch strategische Kooperationen mit Unternehmen in den USA wie Oracle und Google Cloud aufgebaut.
Das Gründungsteam von VESSL AI besteht aus Jaeman Kuss An (CEO), Jihwan Jay Chun (Chief Technology Officer), Intae Ryoo (Chief Product Officer) und Yongseon Sean Lee (Technischer Leiter). Bevor sie das Unternehmen gründeten, arbeiteten sie bei Google, berühmten PUBG-Unternehmen und einigen KI-Startups. Als Gründer An in seinem früheren Medizintechnikunternehmen Modelle für maschinelles Lernen entwickelte, empfand er den Prozess als umständlich und ressourcenintensiv und entschied sich daher für die Nutzung einer hybriden Infrastruktur, um die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.
Die MLOps-Plattform von VESSL AI verfolgt eine Multi-Cloud-Strategie, um Unternehmen dabei zu helfen, die GPU-Kosten um bis zu 80 % zu senken, indem sie GPUs von verschiedenen Cloud-Dienstanbietern nutzen. Dieser Ansatz löst nicht nur das Problem des GPU-Mangels, sondern optimiert auch das Training, die Bereitstellung und den Betrieb von KI-Modellen, insbesondere die Verwaltung großer Sprachmodelle. An erwähnte, dass das System automatisch die kostengünstigsten und effizientesten Ressourcen auswählen kann, um Kunden Geld zu sparen.
Die Produkte von VESSL verfügen über vier Kernfunktionen, darunter: VESSL Run (automatisiertes KI-Modelltraining), VESSL Serve (Unterstützung der Echtzeitbereitstellung), VESSL Pipelines (Integration von Modelltraining und Datenvorverarbeitung zur Vereinfachung des Arbeitsablaufs) und VESSL Cluster (Optimierung von Clustern) GPU Ressourcenverbrauch in der Umgebung). Nach dieser Finanzierungsrunde hat die Gesamtfinanzierung von VESSL AI 16,8 Millionen US-Dollar erreicht und das Unternehmen beschäftigt 35 Mitarbeiter in Südkorea und San Mateo, USA.
Highlight:
VESSL AI hat eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 12 Millionen US-Dollar abgeschlossen und engagiert sich für die Optimierung der GPU-Kosten für Unternehmen.
? Hat derzeit 50 Firmenkunden, darunter namhafte Unternehmen wie Hyundai Motor und LIG Nex1.
Die Plattform reduziert die GPU-Kosten durch eine Multi-Cloud-Strategie um bis zu 80 % und bietet mehrere Kernfunktionen.
Alles in allem bietet VESSL AI Unternehmen durch seine einzigartige GPU-Kostenoptimierungsstrategie eine effiziente und wirtschaftliche MLOps-Plattform und hat sich eine Nische auf dem Markt geschaffen. Auch die erfolgreiche Finanzierung und viele namhafte Kunden belegen den Wert und das Marktpotenzial der Technologie. Auch in Zukunft verdient die Entwicklung von VESSL AI weiterhin Aufmerksamkeit.