ScaleOps obtiene $130M para optimizar eficiencia computacional.

AI ha alcanzado un auge notable, pero muchas empresas enfrentan el problema del mal manejo de sus recursos computacionales, resultando en un desperdicio masivo de costosas capacidades de cómputo. Con GPUs ociosas y cargas de trabajo sobreprovisionadas, los costos en la nube continúan aumentando. ScaleOps, una empresa emergente que ha captado atención por su enfoque innovador, sostiene que la raíz del problema no reside en la escasez de recursos, sino en su ineficiencia en la gestión.

Esta startup, fundada en 2022, desarrolla software capaz de gestionar y redistribuir recursos de cómputo en tiempo real. Recientemente, ScaleOps anunció haber recaudado $130 millones en una ronda de financiamiento Serie C, alcanzando una valoración de $800 millones. Esta ronda estuvo liderada por Insight Partners, con la participación de inversores anteriores como Lightspeed Venture Partners y NFX. Según la empresa, su software puede reducir los costos de infraestructura en la nube y de AI hasta en un 80%.

Yodar Shafrir, cofundador y CEO de ScaleOps, observó durante su tiempo en Run:ai, una startup de orquestación de GPUs adquirida por Nvidia, la complejidad creciente en la gestión de cargas de trabajo de AI. A pesar de que herramientas como Kubernetes permiten la ejecución de aplicaciones en grandes clústeres de máquinas, a menudo dependen de configuraciones estáticas, lo que dificulta la adaptación a la fluctuante demanda. Esta situación conduce a GPUs infrautilizadas, problemas de rendimiento y costosas ineficiencias.

“Mientras trabajaba en Run:ai, conocí a muchos clientes, especialmente equipos de DevOps, que aunque valoraban el producto, aún luchaban con la gestión de cargas de trabajo de producción, sobre todo con la creciente prevalencia de cargas de inferencia en la era de la inteligencia artificial”, comentó Shafrir. Este desafío no solo se limita a las GPUs, sino que abarca también la gestión de computación, memoria, almacenamiento y redes, revelando una oportunidad significativa en el mercado.

Los equipos de DevOps a menudo se ven atrapados en la búsqueda de múltiples partes interesadas para resolver problemas, y muchas veces esos esfuerzos no dan frutos. Las herramientas existentes típicamente proporcionan visibilidad acerca de los problemas, pero no ofrecen soluciones efectivas. ScaleOps aborda esta brecha al conectar las necesidades de las aplicaciones con las decisiones de infraestructura en tiempo real, ofreciendo una solución completamente autónoma que gestiona la infraestructura de forma integral.

Shafrir destacó que, aunque Kubernetes es un sistema flexible y altamente configurable, esa misma complejidad puede ser un obstáculo. “Kubernetes depende en gran medida de configuraciones estáticas, mientras que las aplicaciones actuales son dinámicas y requieren trabajo manual constante entre equipos. Necesitamos algo que comprenda el contexto de cada aplicación: qué necesita, cómo se comporta y cómo está cambiando el entorno”.

En un mercado donde varias empresas, como Cast AI y Kubecost, también están compitiendo, ScaleOps se distingue por su plataforma, diseñada específicamente para producción, que es completamente autónoma, consciente del contexto y lista para usar sin necesidad de configuraciones manuales.

Con sede en Nueva York, ScaleOps ha aumentado su demanda globalmente, especialmente entre equipos que operan infraestructura basada en Kubernetes. En este sentido, su plataforma ha atraído a clientes de renombre como Adobe, Salesforce y DocuSign.

La ronda de financiamiento Serie C se produjo aproximadamente un año y medio después de que la empresa recaudara $58 millones en su Serie B. Desde entonces, ScaleOps ha experimentado un crecimiento del 450% interanual y ha triplicado su plantilla en los últimos 12 meses, con planes de ampliarla nuevamente por más del triple de aquí a fin de año.

Con los nuevos fondos, ScaleOps planea lanzar nuevos productos y expandir su plataforma, atendiendo así a un mercado donde la gestión de infraestructura se vuelve cada vez más crucial, especialmente a medida que la demanda de cómputo impulsada por la inteligencia artificial continúa aumentando. La startup se mantiene enfocada en construir una infraestructura completamente autónoma, donde la eficiencia en la gestión de recursos sea la norma y no la excepción.

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