2026년 3월 30일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
AI(인공지능) 개념. 머신러닝. 발광 트랙이 있는 회로 기판 상의 중앙 컴퓨터 프로세서. 인코딩된 데이터. 회로 배경 위의 컴퓨터 칩. 3D 일러스트 | 이미지 출처: Usis / Getty Images
AI가 호황을 누리고 있지만, 이면에서는 기업들이 막대한 비용이 드는 컴퓨팅 자원을 낭비하고 있습니다. GPU는 유휴 상태로 방치되고, 워크로드는 과도하게 할당되며, 클라우드 비용은 계속 증가하고 있습니다. 스케일옵스(ScaleOps)는 문제가 자원 부족이 아니라 관리不善이라고 믿습니다.
실시간으로 컴퓨팅 자원을 자동 관리 및 재배치하는 소프트웨어를 개발하는 이 스타트업은 8억 달러(약 1조 1,000억 원)의 기업가치로 1억 3,000만 달러(약 1,800억 원)의 자금을 조달했다고 월요일 밝혔습니다. 이번 시리즈 C 펀딩 라운드는 인사이트 파트너스(Insight Partners)가 주도했으며, 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners), NFX, 글릴롯 캐피탈 파트너스(Glilot Capital Partners), 픽처 캐피털(Picture Capital) 등 기존 투자자들이 참여했습니다. 회사는 자사 소프트웨어가 클라우드 및 AI 인프라 비용을 최대 80%까지 절감한다고 말합니다.
스케일옵스는 2022년, 기업들이 점점 더 복잡해지는 AI 워크로드를 관리하는 것이 얼마나 어려운지 직접 목격한 후, 엔비디아(Nvidia)에 인수된 GPU 오케스트레이션 스타트업 룬:AI(Run:ai)의 전직 엔지니어 요다르 샤프리르(Yodar Shafrir)가 공동 창립했습니다. 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 도구들이 대규모 머신 클러스터에서 애플리케이션을 실행하는 데 도움을 주지만, 이들은 종종 빠르게 변화하는 수요를 따라잡기 어려운 정적 구성에 의존하여 GPU 활용도 저하, 성능 문제, 비용 낭비라는 비효율성을 초래합니다.
회사의 CEO인 샤프리르는 테크크런치(TechCrunch)에 "(룬:AI에서의) 역할의 일환으로 많은 고객, 특히 데브옵스(DevOps) 팀들을 만났습니다"라고 말했습니다. "그들은 룬:AI가 제공하는 기능을 정말 좋아했지만, 특히 AI 시대에 추론(inference) 워크로드가 더 흔해지면서 실제 운영 워크로드를 관리하는 데 여전히 어려움을 겪었습니다. 넓은 시각에서 바라보니 문제가 GPU에만 국한되지 않는다는 것을 깨달았습니다. 컴퓨팅, 메모리, 스토리지, 네트워킹으로까지 확장되었습니다. 같은 패턴이 반복되었고, 팀들은 자원을 효율적으로 관리하는 데 실패하고 있었습니다."
데브옵스 팀들은 종종 수많은...