Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, las empresas tienen una demanda cada vez mayor de plataformas operativas de aprendizaje automático (MLOps). Muchas empresas buscan soluciones eficientes y rentables para crear, probar e implementar modelos de aprendizaje automático. La empresa surcoreana de IA VESSL AI ha adoptado un enfoque diferente, centrándose en optimizar los costos de GPU y proporcionar a las empresas una plataforma MLOps más rentable, y ha logrado un éxito significativo. El editor de Downcodes explicará en detalle VESSL AI y su posicionamiento único en el mercado de la IA.
A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en los flujos de trabajo y productos empresariales, la demanda de plataformas de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) también está aumentando. Estas plataformas ayudan a las empresas a crear, probar e implementar modelos de aprendizaje automático más fácilmente. Sin embargo, aunque hay muchos competidores en el mercado, como startups como InfuseAIComet, así como grandes empresas como Google Cloud, Azure y AWS, VESSL AI de Corea del Sur espera encontrar su propio espacio de desarrollo centrándose en la optimización de GPU. costos.
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Recientemente, VESSL AI completó con éxito una ronda de financiación Serie A de 12 millones de dólares, con el objetivo de acelerar el desarrollo de su infraestructura y servir principalmente a empresas que desean desarrollar modelos de lenguaje grande (LLM) personalizados y agentes verticales de IA. La empresa cuenta actualmente con 50 clientes corporativos, incluidas empresas conocidas como Hyundai Motor, LIG Nex1 (un fabricante de armas y aviación de Corea del Sur) y TMAP Mobility (una empresa conjunta entre Uber y SK Telecom). Además, VESSL AI también ha establecido una cooperación estratégica con empresas de Estados Unidos como Oracle y Google Cloud.
El equipo fundador de VESSL AI está formado por Jaeman Kuss An (CEO), Jihwan Jay Chun (director de tecnología), Intae Ryoo (director de productos) y Yongseon Sean Lee (director técnico). Antes de fundar la empresa, trabajaron en Google, empresas famosas de PUBG y algunas nuevas empresas de inteligencia artificial. Cuando el fundador An desarrolló modelos de aprendizaje automático en su anterior empresa de tecnología médica, encontró que el proceso era engorroso y consumía recursos, por lo que decidieron aprovechar la infraestructura híbrida para aumentar la eficiencia y reducir los costos.
La plataforma MLOps de VESSL AI adopta una estrategia de múltiples nubes para ayudar a las empresas a reducir los gastos de GPU hasta en un 80 % mediante el uso de GPU de diferentes proveedores de servicios en la nube. Este enfoque no solo resuelve el problema de la escasez de GPU, sino que también optimiza el entrenamiento, la implementación y la operación de los modelos de IA, especialmente la gestión de modelos de lenguaje grandes. An mencionó que el sistema puede seleccionar automáticamente los recursos más rentables y eficientes para ahorrar dinero a los clientes.
Los productos de VESSL tienen cuatro funciones principales, que incluyen: VESSL Run (entrenamiento automatizado de modelos de IA), VESSL Serve (que admite la implementación en tiempo real), VESSL Pipelines (que integra el entrenamiento de modelos y el preprocesamiento de datos para simplificar el flujo de trabajo) y VESSL Cluster (optimización de clústeres). uso de recursos en el medio ambiente). Después de esta ronda de financiación, la financiación total de VESSL AI alcanzó los 16,8 millones de dólares y la empresa tiene 35 empleados en Corea del Sur y San Mateo, Estados Unidos.
Destacar:
VESSL AI completó 12 millones de dólares en financiación Serie A y está comprometida a optimizar los costos de GPU empresarial.
? Actualmente cuenta con 50 clientes corporativos, incluidas empresas reconocidas como Hyundai Motor y LIG Nex1.
La plataforma reduce los costos de GPU hasta en un 80 % a través de una estrategia de múltiples nubes y proporciona múltiples funciones principales.
Con todo, VESSL AI proporciona a las empresas una plataforma MLOps eficiente y económica a través de su estrategia única de optimización de costos de GPU y se ha hecho un hueco en el mercado. Su exitosa financiación y sus numerosos clientes de alto perfil también demuestran el valor y el potencial de mercado de su tecnología. En el futuro, el desarrollo de VESSL AI merece una atención continua.