Parasail擁有比Oracle的雲更大的按需GPU機隊

雲端基礎設施領域基本上由幾大巨頭主導:AWS、Microsoft的Azure和Google Cloud。但在AI方面,Parasail的團隊認為情況會有所不同——他們正以實際行動證明這一點。
Parasail與多家供應商合作,為渴望打造AI模型和應用程式的公司及企業提供按需GPU。他們為客戶提供如Nvidia的H100、H200、A100和4090 GPU等硬體,並聲稱價格遠低於大廠的收費。
「基本上有三大雲端供應商主宰了網路,但AI的發展並非如此,」Parasail的共同創辦人之一、Swift Navigation的執行長Tim Harris對TechCrunch表示。「AI的分布更為廣泛。運算能力更加靈活且流動,因此可以更水平的方式運行,這正是我們的理念。」
Harris進一步表示:「我們不希望AI從頭到尾都被超大規模業者控制。」
Harris與Parasail執行長Mike Henry幾年前萌生了創辦這家初創公司的想法。曾任Groq首席產品官的Henry對TechCrunch表示,他一直在思考如何打造能與Nvidia抗衡的AI基礎設施。他意識到,隨著眾多業者投入AI基礎設施領域,存在一個實現水平運作的機會。
Henry指出,AI硬體創新的快速步伐讓公司難以跟上。「我們必須專注於讓客戶的操作盡可能簡單,」他說。「他們光是跟上開源模型的發布就已經很吃力了。」
Harris與Henry於2023年創辦了這家公司,組建了工程團隊,並於2024年初開始打造產品。
如今,許多供應商都急於幫助企業和其他公司打造並擴展其AI產品。從Nvidia和Microsoft等大廠到Together AI和Lepton AI等新興業者,客戶有眾多選擇。
但Parasail的創辦人認為,這些供應商並非完全相同。Henry表示,雖然他們都提供GPU和AI基礎設施,但他相信Parasail的專有技術使其脫穎而出。這項技術將來自不同來源的Parasail GPU整合在一起。
週三是他們平台正式上線的日子,但Parasail已與數十家客戶合作,包括Elicit、Weights & Biases和Rasa。該公司還在2024年透過種子輪融資籌集了1000萬美元,由Basis Set Ventures、Threshold Ventures、Buckley Ventures和Black Opal Ventures共同投資。
要在市場上真正站穩腳跟,Parasail必須與超大規模業者正面競爭,並押注GPU需求的持續增長。有理由相信需求會持續,但也有跡象——如Microsoft取消了一些資料中心合約——顯示對AI基礎設施需求的預測可能有些過高。
「我們完全看不到需求的盡頭,」Harris說。「真正的問題是客戶很難做到這一點——很難擴展AI。現在的模型已經到了企業可以直接取得開源模型並運行的地步,但要獲得GPU、資料中心以及所有優化……我們只需點擊一個按鈕就能做到。」
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這篇文章提到的Parasail挑戰雲端巨頭的想法挺有意思的,但老實說,我對這種新創公司能長期維持GPU供應和價格競爭力有點懷疑。畢竟AI運算成本這麼高,大廠的規模優勢不是那麼容易超越的吧?🤔 不過多點競爭對我們用戶總是好事。
GPU 공유 서비스가 점점 흥미로워지고 있네요! 큰 기업들만 클라우드 시장을 장악할 거라는 생각이 이제 바뀌고 있어요. 작은 회사들이 더 혁신적인 접근법으로 경쟁력을 발휘할 수 있다는 점이 인상적이에요. 🚀 Parasail의 전략이 성공할 수 있을지 궁금하네요.
¿En serio Parasail tiene más GPUs que Oracle Cloud? 😳 Suena ambicioso, pero qué tal el soporte técnico y la estabilidad... los pequeños suelen prometer mucho y luego fallar en lo básico. Ojalá no sea otro caso de humo tecnológico.
Parasail desafiar os gigantes da nuvem com mais GPUs que a Oracle? 😂 Mal posso esperar pra ver isso na prática. Será que vão conseguir entregar a mesma estabilidade e suporte? Torcendo pra dar certo, mas tô cético...
Parasail's GPU fleet outmuscling Oracle? That's a bold flex! Curious to see how they stack up against the big three in real-world AI tasks. 🚀

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