Run:aiがAIプラットフォームに7500万ドルを調達

テルアビブに拠点を置くRun:aiは、開発者や運用チームによるAIインフラの管理と最適化を容易にするスタートアップ企業であり、本日、Tiger Global ManagementとInsight Partnersが主導したシリーズCの資金調達ラウンドで7,500万ドルを調達したことを発表しました。この2社は、2021年の同社の3,000万ドルのシリーズBラウンドも主導しました。このラウンドには、以前の投資家であるTLV PartnersとS Capital VCも参加しており、これによりRun:aiの調達総額は1億1,800万ドルとなります。

Run:aiのAtlasプラットフォームは、オンプレミスでもクラウドでも、GPUリソ​​ースの最適化に重点を置き、AIワークロードの仮想化とオーケストレーションを支援します。Atlasはハードウェアをすべて抽象化しますが、開発者はJupyterノートブックなどの標準ツールを通じてプールされたリソースを操作でき、ITチームはこれらのリソースの使用状況に関するより詳細な情報を得ることができます。

今回の新たな資金調達ラウンドは、同社が急成長を遂げている時期に行われました。同社によると、昨年の年間経常収益は9倍に増加し、従業員数は3倍以上に増加しました。Run:aiのCEOであるオムリ・ゲラー氏は、この成長の要因として、成長を加速させるグローバルパートナーネットワークを構築できたこと、そして企業内でのAI技術への全体的なモメンタムなど、いくつかの要因を挙げています。「組織がインキュベーション段階を終え、AIイニシアチブを拡大し始めると、AIインフラの管理という深刻な課題のために、期待されるAIイノベーションのペースを達成できなくなってしまいます」とゲラー氏は述べています。

また、企業がインフラを近代化していく中で、Kubernetes環境に接続できるRun:aiのクラウドネイティブAIオーケストレーションプラットフォームは、この全体的なトレンドにうまく適合しており、Run:aiには優位性があると考えているとゲラー氏は述べた。ゲラー氏は、これらの顧客は実験段階から本番環境への移行をますます進めており、そこでRun:aiのようなGPU利用の最適化に重点を置いたMLOpsプラットフォームの必要性が急速に明らかになると指摘した。

「製品開発の一環として、AIプロダクションクラスターを効率的に管理し、大規模な推論を容易に展開できるよう、独自の機能を追加しました。推論ワークロードには、最大のスループットと極めて低いレイテンシが求められます」と彼は述べています。「Run:aiは推論サーバー上のジョブスケジューリングを調整することで、GPU使用率をほぼ100%に最適化しながら、最大のスループットと低レイテンシを維持します。」

同社は新たに調達した資金をチームの拡大に充てる計画だが、ゲラー氏はプラットフォーム全体の強化に向けて戦略的買収も検討していくと述べた。「当社は常に自社開発を重視しており、特定の分野を買収対象として考えているわけではありません。しかし、市場投入までの時間を短縮し、市場優位性を高めるのに役立つ技術を戦略的に買収する機会があれば、必ず掴みます」とゲラー氏は述べた。

「あらゆる業界の企業がAIと人材を活用した学習システムへと変革を遂げる中、GPUをはじめとするAIハードウェアチップセットの需要が世界的に急増しています」と、Insight Partnersのマネージングディレクター、ロン・ジャッフェ氏は述べています。「Forrester Wave AI Infrastructureレポートで最近取り上げられたように、Run:aiはAIチップセットに高度な仮想化とオーケストレーション機能を提供することで、トレーニングシステムと推論システムの高速化とコスト効率の向上を実現し、並外れた価値を生み出しています。2020年以降の爆発的な需要の増加により、Run:aiは顧客基盤をほぼ4倍に拡大しました。Omri社と素晴らしいRun:AIチームとのパートナーシップを強化できることを大変嬉しく思います。彼らが勢いに乗ってスケールアップしていく中で、私たちはこのパートナーシップをさらに強化していくことを大変嬉しく思っています。」