VESSL AI, GPU 비용 절감을 위한 MLOps 플랫폼으로 1200만 달러 투자 유치

AI 통합 비즈니스의 필수, MLOps 플랫폼에 대한 수요 증가

인공지능(AI)이 점점 더 많은 기업들의 업무와 제품에 통합됨에 따라, 머신러닝 모델의 생성, 테스트 및 배포를 용이하게 하는 도구와 플랫폼에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이와 같은 플랫폼들은 흔히 머신러닝 운영(MLOps)으로 불리며, 이 시장에는 이미 InfuseAI, Comet, Arrikto, Arize, Galileo, Tecton, Diveplane과 같은 스타트업들과 Google Cloud, Azure, AWS 등의 거대 기업들이 자리잡고 있습니다.

VESSL AI, GPU 비용 절감을 위한 독특한 접근 방식

이러한 경쟁 속에서, 한국의 MLOps 플랫폼인 VESSL AI는 온프레미스와 클라우드 환경을 결합한 하이브리드 인프라를 통해 GPU 비용을 최적화하는 데 주력하여 독자적인 틈새 시장을 공략하고 있습니다. 최근 이 스타트업은 1200만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치하여, 맞춤형 대형언어모델(LLMs)과 특정 분야 AI 에이전트를 개발하려는 기업들을 위해 인프라 개발을 가속화하고 있습니다.

이미 50개 이상의 기업 고객 확보

VESSL AI는 이미 현대자동차, LIG넥스원, TMAP 모빌리티(우버와 SK텔레콤의 합작사), 야놀자, 업스테이지, ScatterLab, Wrtn.ai 등 50개 이상의 기업 고객과 함께 하고 있습니다. 또한, 미국에서는 오라클과 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 체결하였습니다.

하이브리드 인프라 모델로 비용 절감

VESSL AI의 공동 창업자 겸 CEO인 안재만은 이전 의료 기술 스타트업에서 머신러닝 모델을 개발하던 중 겪었던 문제를 해결하기 위해 2020년에 이 회사를 설립했습니다. 팀은 하이브리드 인프라 모델을 활용하여 머신러닝 도구를 개발하고 활용하는 과정을 더욱 효율적이고 비용 효과적으로 만들 수 있음을 발견했습니다. VESSL AI의 MLOps 플랫폼은 멀티 클라우드 전략과 스팟 인스턴스를 사용하여 GPU 비용을 최대 80%까지 절감할 수 있으며, 이를 통해 GPU 부족 문제를 해결하고 대형 LLMs를 포함한 AI 모델의 훈련, 배포 및 운영을 간소화합니다.

주요 기능

VESSL의 플랫폼은 다음과 같은 네 가지 주요 기능을 제공합니다:

• VESSL Run: AI 모델 훈련 자동화

• VESSL Serve: 실시간 배포 지원

• VESSL Pipelines: 모델 훈련과 데이터 전처리를 통합하여 워크플로우 간소화

• VESSL Cluster: 클러스터 환경에서 GPU 자원 사용 최적화

투자자 및 직원 현황

이번 시리즈 A 라운드에는 A Ventures, 유비퀘스투자, 미래에셋증권, 시리우스투자, SJ투자파트너스, 우신벤처투자, 신한벤처투자 등이 참여하여, 회사의 총 투자 유치 금액은 1680만 달러에 이르게 되었습니다. 현재 VESSL AI는 한국과 미국 산마테오에 각각 사무실을 두고 35명의 직원을 고용하고 있습니다.