随着人工智能技术飞速发展，企业对机器学习操作平台（MLOps）的需求日益增长。众多企业都在寻求高效、经济的解决方案来构建、测试和部署机器学习模型。韩国AI公司VESSL AI另辟蹊径，专注于优化GPU成本，为企业提供更具性价比的MLOps平台，并获得了显著成功。Downcodes小编将为您详细解读VESSL AI及其在AI市场中的独特定位。
随着人工智能越来越多地融入企业的工作流程和产品，市场上对机器学习操作平台（MLOps）的需求也在不断上升。这类平台帮助企业更轻松地创建、测试和部署机器学习模型。然而，尽管市场上已有不少竞争者，比如 InfuseAIComet 等创业，以及谷歌云、Azure 和 AWS 等大公司，南韩的 VESSL AI 却希望通过聚焦 GPU 费用的优化，找到自己的发展空间。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
最近，VESSL AI 成功完成了一轮1200万美元的 A 轮融资，旨在加速其基础设施的发展，主要服务那些希望开发定制大型语言模型（LLMs）和垂直 AI 代理的企业。该公司目前已拥有50个企业客户，客户中包括现代汽车、LIG Nex1(南韩的一家航空与武器制造商)、TMAP Mobility(Uber 与 SK Telecom 的合资企业)等知名公司。此外，VESSL AI 还与甲骨文和谷歌云等在美国的企业建立了战略合作。
VESSL AI 的创始团队由 Jaeman Kuss An（首席执行官）、Jihwan Jay Chun(首席技术官)、Intae Ryoo(首席产品官)和 Yongseon Sean Lee(技术负责人)组成。他们在成立公司之前，曾在谷歌、PUBG 知名企业和一些 AI 创业公司工作。创始人 An 在之前的医疗科技公司开发机器学习模型时，发现这个过程既繁琐又耗费资源，因此他们决定利用混合基础设施来提高效率和降低成本。
VESSL AI 的 MLOps 平台采用了一种多云策略，通过使用不同云服务提供商的 GPU，帮助企业将 GPU 开支降低多达80%。这样的做法不仅解决了 GPU 短缺的问题，还优化了 AI 模型的训练、部署和运营，尤其是大型语言模型的管理。An 提到，该系统能够自动选择最具成本效益和效率的资源，为客户节省开支。
VESSL 的产品有四大核心功能，包括:VESSL Run（自动化 AI 模型训练）、VESSL Serve(支持实时部署)、VESSL Pipelines(整合模型训练和数据预处理以简化工作流程)、以及 VESSL Cluster(优化集群环境中的 GPU 资源使用)。在这轮融资后，VESSL AI 的总融资额已达到1680万美元，公司在韩国和美国圣马特奥设有35名员工。
划重点:
VESSL AI 完成1200万美元 A 轮融资，致力于优化企业 GPU 费用。
? 目前拥有50家企业客户，包括现代汽车和 LIG Nex1等知名企业。
平台通过多云策略，将 GPU 成本降低多达80%，并提供多项核心功能。
总而言之，VESSL AI 通过其独特的GPU成本优化策略，为企业提供高效经济的MLOps平台，并在市场上占据了一席之地。其成功融资和众多知名客户也证明了其技术的价值和市场潜力。未来，VESSL AI的发展值得持续关注。