隨着人工智能越來越多地融入企業的工作流程和產品，市場上對機器學習操作平臺（MLOps）的需求也在不斷上升。這類平臺幫助企業更輕鬆地創建、測試和部署機器學習模型。然而，儘管市場上已有不少競爭者，比如 InfuseAIComet 等創業，以及谷歌雲、Azure 和 AWS 等大公司，南韓的 VESSL AI 卻希望通過聚焦 GPU 費用的優化，找到自己的發展空間。

機器人數錢 投資

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

最近，VESSL AI 成功完成了一輪1200萬美元的 A 輪融資，旨在加速其基礎設施的發展，主要服務那些希望開發定製大型語言模型（LLMs）和垂直 AI 代理的企業。該公司目前已擁有50個企業客戶，客戶中包括現代汽車、LIG Nex1(南韓的一家航空與武器製造商)、TMAP Mobility(Uber 與 SK Telecom 的合資企業)等知名公司。此外，VESSL AI 還與甲骨文和谷歌雲等在美國的企業建立了戰略合作。

VESSL AI 的創始團隊由 Jaeman Kuss An（首席執行官）、Jihwan Jay Chun(首席技術官)、Intae Ryoo(首席產品官)和 Yongseon Sean Lee(技術負責人)組成。他們在成立公司之前，曾在谷歌、PUBG 知名企業和一些 AI 創業公司工作。創始人 An 在之前的醫療科技公司開發機器學習模型時，發現這個過程既繁瑣又耗費資源，因此他們決定利用混合基礎設施來提高效率和降低成本。

VESSL AI 的 MLOps 平臺採用了一種多雲策略，通過使用不同雲服務提供商的 GPU，幫助企業將 GPU 開支降低多達80%。這樣的做法不僅解決了 GPU 短缺的問題，還優化了 AI 模型的訓練、部署和運營，尤其是大型語言模型的管理。An 提到，該系統能夠自動選擇最具成本效益和效率的資源，爲客戶節省開支。

VESSL 的產品有四大核心功能，包括:VESSL Run（自動化 AI 模型訓練）、VESSL Serve(支持實時部署)、VESSL Pipelines(整合模型訓練和數據預處理以簡化工作流程)、以及 VESSL Cluster(優化集羣環境中的 GPU 資源使用)。在這輪融資後，VESSL AI 的總融資額已達到1680萬美元，公司在韓國和美國聖馬特奧設有35名員工。

劃重點:

🌟 VESSL AI 完成1200萬美元 A 輪融資，致力於優化企業 GPU 費用。  

💼 目前擁有50家企業客戶，包括現代汽車和 LIG Nex1等知名企業。  

🚀 平臺通過多雲策略，將 GPU 成本降低多達80%，並提供多項核心功能。