ScaleOps 获得 1.3 亿美元融资，旨在提升人工智能工作负载的计算效率

人工智能热潮正盛，但企业却因计算资源的浪费而损失惨重。昂贵的GPU闲置不用，工作负载配置过剩，云服务账单却持续攀升。ScaleOps认为，核心问题并非硬件短缺，而是资源管理效率低下。

这家专注于开发实时自动管理和重新分配计算资源软件的初创公司，于周一宣布完成1.3亿美元C轮融资，公司估值达8亿美元。本轮融资由Insight Partners领投，现有投资者Lightspeed Venture Partners、NFX、Glilot Capital Partners和Picture Capital跟投。ScaleOps声称其平台可将云和AI基础设施成本削减高达80%。

ScaleOps由前Run:ai工程师Yodar Shafrir于2022年联合创立，其成立源于目睹企业管理复杂AI工作负载时面临的困境。尽管Kubernetes等工具有助于在大型机器集群中协调应用程序，但它们对静态配置的依赖往往无法适应快速变化的需求。这导致GPU利用率不足、性能瓶颈以及巨大的资金浪费。

“在我之前任职于Run:ai期间，我与许多客户进行了交流，尤其是DevOps团队，”现任ScaleOps首席执行官的Shafrir告诉TechCrunch。“他们认可Run:ai提供的服务，但仍在生产工作负载的管理上苦苦挣扎，特别是在AI推理技术兴起之后。 放眼全局，我发现问题并不局限于 GPU。它涵盖了计算、内存、存储和网络。同样低效的资源管理模式不断重演。”

DevOps团队往往需要花费大量时间与多个利益相关方协调以解决问题，但收效甚微。虽然许多工具能够识别问题，却很少提供自动化解决方案。这一缺口带来了明确的市场机遇。

Shafrir 解释道，ScaleOps 旨在通过动态匹配应用需求与基础设施决策来弥合这一差距，提供一套完全自主的端到端管理解决方案。

“Kubernetes 是一个强大、灵活且高度可配置的系统。但这种可配置性也是它的弱点，”Shafrir 指出。“它依赖于静态设置，而现代应用程序却是动态的。这种不匹配导致各团队不断进行繁重的手动操作。我们需要的是一个能够理解每个应用程序独特背景的系统——包括其需求、行为以及不断变化的环境。”

图片来源：Scaleops

该市场中的竞争对手包括 Cast AI、Kubecost 和 Spot 等。据 Shafrir 介绍，虽然许多产品提供了自动化功能，但它们的解决方案往往缺乏完整的上下文信息，这可能会导致性能下降或系统停机，并削弱管理生产系统的团队之间的信任。

ScaleOps表示，其平台从设计之初就面向生产环境。该平台完全自主、具备上下文感知能力，且无需手动配置——公司认为这些特性使其与众不同。

ScaleOps总部位于纽约，服务于全球企业客户，尤其是使用Kubernetes的客户。其客户群涵盖欧洲和印度的大型机构及企业，包括Adobe、Wiz、DocuSign、Salesforce和Coupa等。

此次 C 轮融资紧随 2024 年 11 月完成的 5800 万美元 B 轮融资之后。Shafrir 表示，对自主云基础设施管理的需求激增，而公司仍处于早期增长阶段。一位发言人证实，目前总融资额已达约 2.1 亿美元。

ScaleOps报告称，过去一年其营收同比增长超过450%，员工人数增长了三倍，并计划在今年年底前再次将员工人数增加两倍以上。

新一轮融资将用于推动产品开发和平台扩展。随着人工智能加速计算需求，高效的基础设施管理变得至关重要。这家初创公司致力于推进其“完全自主基础设施”的愿景。