ScaleOps 融资1.3亿美元，优化AI计算效率
TechCrunch AI··作者 Kate Park
关键信息
该平台完全自主、具备上下文感知能力，无需手动配置——它能实时管理计算、内存、存储和网络资源，而许多竞争对手仅提供可视性却无法执行操作。
资讯摘要
成立于2022年的ScaleOps由前Run:ai工程师Yodar Shafrir创立，解决了AI基础设施中GPU闲置和云成本上升的问题。该公司软件能动态实时调整计算、内存、存储和网络资源，最多可降低80%的成本。该轮融资由Insight Partners领投，现有投资者包括Lightspeed和NFX。
ScaleOps定位为面向企业的生产级自主解决方案，帮助DevOps团队应对如推理等动态AI工作负载。与Kubecost或Cast AI等仅提供监控的工具不同，ScaleOps基于应用上下文直接做出基础设施决策。
资讯正文
人工智能正在蓬勃发展，但背后企业却在浪费大量昂贵的计算资源。GPU处于闲置状态，工作负载过度配置，云成本持续上升。ScaleOps认为问题不在于资源短缺，而在于管理不当。
这家初创公司开发了一款软件，可实时自动管理和重新分配计算资源，该公司周一表示已筹集1.3亿美元融资，估值达8亿美元。此轮融资为C轮，由Insight Partners领投，现有投资者Lightspeed Venture Partners、NFX、Glilot Capital Partners和Picture Capital也参与其中。公司称其软件可将云和AI基础设施成本降低多达80%。
ScaleOps由Yodar Shafrir于2022年共同创立，他曾任职于GPU编排初创公司Run:ai，后被英伟达收购。他亲眼目睹了企业在管理日益复杂的AI工作负载时面临的困难。虽然像Kubernetes这样的工具可以帮助在大型机器集群上运行应用程序，但它们通常依赖静态配置，难以应对快速变化的需求，导致GPU利用率低下、性能问题以及高昂的效率损失。
该公司首席执行官Shafrir告诉TechCrunch：“在我担任Run:ai期间，我接触了许多客户，尤其是DevOps团队。尽管他们非常喜欢Run:ai提供的功能，但在管理生产环境工作负载方面依然困难重重，尤其是在AI时代推理任务变得越来越普遍的情况下。当我从更宏观的角度审视时，我发现问题不仅限于GPU，还涉及计算、内存、存储和网络。同样的模式反复出现：团队无法高效管理资源。”
DevOps团队经常需要协调多个利益相关方来解决问题，但往往成效甚微。大多数现有工具只能提供问题的可见性，却无法提供实际解决方案。这一空白揭示了一个巨大的市场机会。
Shafrir表示，ScaleOps能实时连接应用需求与基础设施决策，并提供端到端的全自动解决方案来管理基础设施。
“Kubernetes是一个很棒的系统，它灵活且高度可配置。但这也正是问题所在，”Shafrir说，“Kubernetes严重依赖静态配置。而如今的应用程序非常动态，这要求跨团队进行持续的手动操作。你需要一个能理解每个应用上下文的系统——它需要什么、如何运行，以及环境如何变化。”
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CEO表示，这一领域已有多个竞争者，包括Cast AI、Kubecost和Spot。尽管许多公司推出了自动化工具，但它们往往缺乏完整的上下文信息，可能导致性能问题甚至宕机，从而限制了在生产环境中运行的团队对其的信任。
这家初创公司称，其平台从零开始专为生产环境打造，具备完全自主、上下文感知的能力，开箱即用，无需手动配置——这些能力是该公司认为其区别于竞争对手的关键。
总部位于纽约的ScaleOps面向全球企业提供服务，尤其专注于运行基于Kubernetes基础设施的企业客户，业务覆盖大型组织以及欧洲和印度的各类公司。ScaleOps表示，其平台已被包括Adobe、Wiz、DocuSign、Salesforce和Coupa在内的多种企业客户使用。
据公司发言人透露，这笔C轮融资大约是在2024年11月完成5800万美元B轮融资后的一年半时间。自那时以来，团队看到了对自主解决方案管理云基础设施的强劲需求，首席执行官Shafrir表示，公司仍处于早期发展阶段。截至目前，ScaleOps累计融资金额约为2.1亿美元。
ScaleOps称，其年度同比增长超过450%，过去12个月员工人数已翻三倍，计划到年底再次翻三倍以上。
有了这笔新资金，ScaleOps计划推出新产品并扩展平台。随着人工智能推动计算需求激增，管理基础设施的重要性日益凸显。该公司表示将继续致力于构建真正全自动化的基础设施。
来源与参考
收录于 2026-03-31