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技术世界中的AI优化挑战
在技术领域，随着人工智能（AI）的快速发展，对高性能计算的需求急剧上升。然而，训练和运行这些模型的成本迅速成为一大障碍。对于熟悉加密货币挖矿或复杂区块链计算资源需求的人来说，高效管理计算资源的挑战不言而喻。这正是AI优化变得至关重要的原因。Cast AI这家初创公司应运而生，致力于通过自动化优化AI、Kubernetes和其他高负载工作来缓解这一资源难题。
AI优化需求的驱动因素
AI开发和部署的爆炸式增长给现有基础设施带来了前所未有的压力。企业正在努力应对所需的大量数据和处理能力，导致成本不断上升和资源分配复杂化。除了AI之外，Kubernetes管理的其他现代工作负载也显著增加了计算需求。
一个关键挑战是昂贵计算资源的利用率不足。Cast AI的研究指出，CPU的平均利用率约为10%，内存约为23%。这种低效也延伸到了GPU，而GPU对于AI任务尤为重要且成本高昂。在面临处理器短缺的市场中，充分利用现有硬件至关重要。
Cast AI的Kubernetes成本和云效率解决方案
Cast AI提供了一个平台，旨在分析组织的云和本地基础设施，以找到分配计算工作负载的最佳成本效益比。通过自动化这一过程，他们帮助企业减少浪费并提高效率。
虽然AI目前是主要增长动力，但Cast AI的根基和大部分业务仍然集中在优化Kubernetes成本上。该平台与所有主要云提供商集成，使客户能够有效管理多样化环境。Cast的CEO Yuri Frayman强调他们的核心使命：“这一切都关乎GPU、计算和电力。我们的目标是确保我们创造效率，能够在GPU上推广更多工作负载。这就是我们的使命。”
他们的技术服务于多样化的客户群，包括Akamai、宝马、FICO、HuggingFace、NielsenIQ和Swisscom等大型企业，展示了其在面临高计算需求的各个行业中的适用性。
实现更好的GPU利用率
GPU是当今许多先进AI训练和推理的支柱。然而，与其他计算资源一样，它们往往未被充分利用，导致投资浪费。Cast AI的平台通过智能管理工作负载来提高GPU利用率，直接解决了这一问题。
这种对高效GPU使用的关注是战略性的，使Cast AI与AI基础设施领域的主要参与者保持一致。值得注意的是，他们最近的融资轮次包括软银愿景基金2等投资者，使他们与OpenAI和AI基础设施提供商Crusoe Energy处于同一投资组合中。Frayman强调了这些联系：“我们正在与Crusoe合作，我们在他们的堆栈中，我们也在与软银合作，以提高他们AI数据中心的效率。”这种融入关键AI基础设施项目的做法突显了他们在最大化高需求硬件（如GPU）价值方面的作用。
Cast AI的融资和未来计划
Cast AI已成功在C轮融资中筹集了1.08亿美元。这一大额融资轮次紧随强劲的增长和战略合作伙伴关系。消息来源显示，融资后公司估值接近9亿美元，接近独角兽地位。
这标志着他们从2023年11月的3500万美元融资轮次（估值为3亿美元）中的显著跃升。在此次最新注资之前，公司已经筹集了超过8600万美元。
C轮融资由G2 Venture Partners和软银愿景基金2共同领投。其他参与者包括Aglaé Ventures、Hedosophia、Cota Capital、Vintage Investment Partners、Creandum和Uncorrelated Ventures。这些资金将用于加速研发工作，并在美国等核心市场以及国际上扩展业务运营。
Cast AI是谁？他们的历史和影响力
Cast AI由Yuri Frayman、Leon Kuperman和Laurent Gil于2019年创立，借鉴了创始人在技术和解决资源挑战方面的丰富经验。Frayman和Gil之前创立了Viewdle，这是一家早期机器学习初创公司，利用Nvidia GPU进行图像分析，后来被谷歌收购。他们随后的创业项目Zenedge（一家被甲骨文收购的基于云的网络安全初创公司）突显了大规模控制云成本的困难——这一经验直接启发了Cast AI。
虽然Cast AI总部位于佛罗里达州迈阿密，但他们在欧洲有强大的存在，在立陶宛、波兰、罗马尼亚和保加利亚有重要的开发团队。在短短三年的运营中，公司已经积累了超过2100名客户，这证明了他们优化解决方案的广泛需求。
未来之路：这笔融资的意义
1.08亿美元的融资轮次清楚地表明了投资者对Cast AI解决关键计算挑战方法的信心。在AI和复杂工作负载推高基础设施成本和资源需求的时代，他们的AI优化、Kubernetes成本降低和云效率平台变得越来越重要。通过实现更好的GPU利用率和整体基础设施管理，Cast AI有望在全球范围内使先进计算对企业更加可及和可持续。
