ScaleOps привлекла $130 млн на платформу для снижения затрат на cloud- и AI-инфраструктуру

Стартап-компания ScaleOps, который занимается автоматическим управлением вычислительными ресурсами в реальном времени, привлёк $130 млн в раунде Series C при оценке $800 млн. Компания разрабатывает платформу, которая перераспределяет ресурсы между нагрузками и помогает снижать затраты на облачную и AI-инфраструктуру.

Раунд возглавил Insight Partners. Равным образом в нём приняли участие прежние инвесторы, включая Lightspeed Venture Partners, NFX, Glilot Capital Partners и Picture Capital. Совокупный объём привлечённых инвестиций ScaleOps достиг приблизительно $210 млн.

В компании утверждают, что проблема рынка сейчас не только в нехватке вычислительных мощностей, но и в их неэффективном использовании. По данным стартапа, у многих компаний GPU простаивают, нагрузки оказываются избыточно зарезервированными, а расходы на облака продолжают расти. ScaleOps заявляет, что её система способна снижать затраты на cloud- и AI-инфраструктуру до 80%.

Другие новости и материалы по AI — в Telegram-канале NH | Новости технологий, AI и будущее.

Стартап был основан в 2022 году Йодаром Шафриром, бывшим инженером Run:ai. По его словам, существующие инструменты, в том числе Kubernetes, хорошо подходят для управления кластерами, но часто опираются на статические конфигурации и плохо адаптируются к быстро меняющимся AI-нагрузкам. В итоге компании сталкиваются с недоиспользованием GPU, проблемами производительности и лишними расходами.

ScaleOps делает ставку на полностью автономный решение: система в реальном времени связывает потребности приложений с инфраструктурными решениями и должна работать без ручной настройки. Организация позиционирует это как альтернативу инструментам, которые лишь показывают проблему, но не решают её автоматически.

Среди клиентов ScaleOps компания называет Adobe, Wiz, DocuSign, Salesforce и Coupa. По собственным данным стартапа, за год выручка и спрос на платформу выросли более чем на 450 процентов, а штат за последние 12 месяцев утроился. С новым финансированием организация планирует расширять продуктовую линейку и развивать направление целиком автономной инфраструктуры.

На фоне роста AI-нагрузок и дефицита дорогих вычислительных ресурсов интерес к таким платформам довольно объясним: всё больше компаний пытаются не просто купить больше GPU, а сначала научиться эффективнее использовать уже имеющиеся мощности.