ScaleOps（斯凯尔普斯）完成1.3亿美元C轮融资，估值达8亿美元，由Insight Partners领投。该公司致力于解决AI产业中算力浪费问题——GPU闲置、过度配置导致云成本飙升，核心症结在于管理失当而非算力短缺。其软件可帮助客户最高降低80%云端及AI基础设施成本。创始人Yodar Shafrir曾任职于被NVIDIA收购的GPU调度公司Run:ai，基于实战经验发现：Kubernet
人工智能产业虽呈爆发式增长，但其背后却存在大量昂贵算力被浪费的现实：GPU长期闲置、工作负载过度配置，云成本持续攀升。
ScaleOps（斯凯尔普斯）认为，问题并非算力短缺，而是管理失当。
该公司于周一宣布，已成功完成1.3亿美元的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及Picture Capital等亦参与跟投。ScaleOps表示，其软件可帮助客户将云端及AI基础设施成本最高降低80%。
ScaleOps由Yodar Shafrir于2022年联合创立，他曾是GPU调度初创公司Run:ai的工程师，而Run:ai后来被英伟达（NVIDIA）收购。在亲眼目睹企业如何艰难应对日益复杂的AI工作负载后，Shafrir决定创办ScaleOps。他指出，尽管Kubernetes等工具能帮助在大规模机器集群上运行应用，但其通常依赖静态配置，难以适应需求快速变化的场景，从而导致GPU利用率低下、性能瓶颈以及高昂的资源浪费。
“在我担任Run:ai工程师期间，我接触了众多客户，尤其是DevOps团队。”作为ScaleOps首席执行官的Shafrir在接受TechCrunch采访时说道，“他们虽然认可Run:ai提供的解决方案，但在实际生产环境中仍难以有效管理工作负载——尤其在AI时代推理任务日益普遍的背景下。当我从宏观层面审视这一现象时，意识到问题远不止于GPU，还涉及计算、内存、存储与网络等多方面。重复出现的模式表明：团队始终未能高效地进行资源管理。”
DevOps团队常常需多方协调以解决各类问题，但往往收效甚微。大多数现有工具仅能提供问题可见性，却无法真正交付解决方案。这一空白揭示出巨大的市场机遇。
Shafrir表示，ScaleOps通过实时连接应用需求与基础设施决策，提供了一套全自动化、端到端的基础设施管理方案。
“Kubernetes本身是一个出色的系统，具备高度灵活性和可配置性；但这也正是它的短板。”Shafrir指出，“Kubernetes严重依赖静态配置，而如今的应用环境高度动态化，这要求跨团队持续进行人工干预。我们需要一种能够理解每个应用上下文的系统——即它需要什么、如何运行、以及环境如何变化。”
来源：Kate Park