一家名为 VESSL AI 的韩国 MLOps 平台正试图通过专注于使用结合本地和云环境的混合基础设施来优化 GPU 费用，从而为自己开辟新的市场。
VESSL AI 团队表示，通过利用混合基础设施模型，他们可以提高流程效率，而且成本更低。VESSL AI 的 MLOps 平台本质上使用多云策略和现货实例，将 GPU 费用削减了 80%，这种方法还解决了 GPU 短缺问题，并简化了 AI 模型（包括大型 LLM）的训练、部署和运行。VESSL AI 平台提供四个主要功能：
1）VESSL Run，可自动化 AI 模型训练；
2）VESSL Serve，支持实时部署；
3）VESSL Pipelines，集成模型训练和数据预处理以简化工作流程；
4）VESSL Cluster，可在集群环境中优化 GPU 资源使用率；
目前，VESSL AI 已完成 1200 万美元 A 轮融资，在为那些想要开发定制 LLM 模型和垂直 AI Agent 的公司提供服务，总融资额达到 1680 万美元，在韩国和美国圣马特奥办事处拥有 35 名员工。
投资者包括 A Ventures、Ubiquitous Investment、Mirae Asset Securities、Sirius Investment、SJ Investment Partners、Woori Venture Investment 和 Shinhan Venture Investment。此外，VESSL AI 与 Oracle 和 Google Cloud 建立了战略合作伙伴关系，拥有超过 2000 名用户，企业客户超过 50 家。其中包括现代等一些大公司，包括韩国航空航天和武器制造商 LIG Nex1、Uber 与韩国电信公司 SK Telecom 成立的移动即服务合资企业 TMAP Mobility、科技初创公司 Yanolja、Upstage、ScatterLab 和 Wrtn.ai。