企業のワークフローや製品へのAI導入が進むにつれ、機械学習運用プラットフォーム（MLOps）への需要が高まっています。これらのプラットフォームは、企業が機械学習モデルの作成、テスト、展開を容易にするのに役立ちます。しかし、InfuseAI、Cometなどのスタートアップや、Google Cloud、Azure、AWSといった大企業など、多くの競合他社が存在する市場において、韓国のVESSL AIはGPUコストの最適化に焦点を当て、独自の成長戦略を模索しています。

ロボットが金を数えている様子　投資

画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

最近、VESSL AIはシリーズAラウンドで1200万ドルの資金調達に成功し、カスタム大型言語モデル（LLM）や垂直AIエージェントの開発を目指す企業へのサービス提供を強化するためのインフラ整備を加速させます。同社は現在、現代自動車、LIG Nex1（韓国の航空宇宙・防衛メーカー）、TMAP Mobility（UberとSK Telecomの合弁企業）など50社の企業顧客を抱えています。さらに、VESSL AIは、米国企業であるオラクルやGoogle Cloudと戦略的パートナーシップを結んでいます。

VESSL AIの創業チームは、Jaeman Kuss An（CEO）、Jihwan Jay Chun（CTO）、Intae Ryoo（CPO）、Yongseon Sean Lee（技術責任者）で構成されています。彼らは創業前に、Google、PUBGなどの有名企業やいくつかのAIスタートアップで勤務していました。An CEOは、以前の医療テクノロジー企業で機械学習モデルを開発していた際に、その過程が煩雑でリソースを消費することに気づき、混合インフラを活用して効率性とコスト削減を図ることを決意しました。

VESSL AIのMLOpsプラットフォームはマルチクラウド戦略を採用し、異なるクラウドサービスプロバイダーのGPUを使用することで、企業のGPUコストを最大80％削減します。このアプローチは、GPU不足の問題を解決するだけでなく、特に大型言語モデルの管理において、AIモデルのトレーニング、展開、運用を最適化します。An CEOは、このシステムが最も費用対効果が高く効率的なリソースを自動的に選択し、顧客のコスト削減に貢献すると述べています。

VESSLの製品は、VESSL Run（AIモデルトレーニングの自動化）、VESSL Serve（リアルタイム展開のサポート）、VESSL Pipelines（モデルトレーニングとデータ前処理の統合によるワークフローの簡素化）、VESSL Cluster（クラスタ環境でのGPUリソース使用の最適化）という4つの主要機能を備えています。今回の資金調達により、VESSL AIの総調達額は1680万ドルに達し、韓国と米国のサンマテオに35人の従業員を擁しています。

重要なポイント:

🌟 VESSL AIはシリーズAラウンドで1200万ドルの資金調達を行い、企業のGPUコスト最適化に注力しています。

💼 現代自動車やLIG Nex1などの有名企業を含む50社の企業顧客を抱えています。

🚀 マルチクラウド戦略により、GPUコストを最大80％削減し、複数の主要機能を提供しています。