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尽管AI蓬勃发展，幕后却存在大量昂贵计算资源浪费：GPU闲置、工作负载过度配置、云成本持续攀升。ScaleOps指出，问题根源并非资源短缺，而是管理不善。
该公司开发的软件能实时自动管理并重新分配计算资源。ScaleOps已完成1.3亿美元C轮融资，估值达8亿美元。本轮融资由Insight Partners领投，Lightspeed Venture Partners、NFX、Glilot Capital Partners和Picture Capital等现有投资者跟投。其软件可将云计算和AI基础设施成本最高降低80%。
ScaleOps由Yodar Shafrir于2022年联合创立，他此前担任GPU编排初创企业Run:ai的工程师（后被NVIDIA收购）。Shafrir目睹企业难以管理日益复杂的AI工作负载，遂创立ScaleOps。虽然Kubernetes等工具支持大型集群运行应用，但静态配置难以适应快速变化的需求，导致GPU利用率不足、性能问题和成本浪费。
“我在Run:ai任职期间接触众多客户，尤其是DevOps团队，”公司CEO Shafrir向TechCrunch透露，“尽管他们认可Run:ai的服务，但在管理生产工作负载（尤其是AI时代的推理任务）时仍面临困难。问题不仅限于GPU，而是延伸至计算、内存、存储和网络——团队普遍未能有效管理资源。”
DevOps团队常需协调多方解决问题，但现有工具仅提供问题可见性，缺乏有效解决方案。
Shafrir表示，ScaleOps能实时连接应用需求与基础设施决策，提供端到端自主管理方案。
“Kubernetes灵活且高度可配置，这正是其短板，”Shafrir指出，“它依赖静态配置，而现代应用高度动态，需跨团队持续手动干预。系统必须理解每个应用的背景需求、行为特征及环境变化。”
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竞品包括Cast AI、Kubecost和Spot。但大多数自动化工具在缺乏完整上下文的情况下运行，可能引发性能问题甚至宕机，导致生产环境团队难以信任，该CEO表示。
ScaleOps强调其平台专为生产环境从零构建，具备完全自主、上下文感知及开箱即用三大特性——无需手动配置即可区别于竞争对手。
这家纽约公司主要服务全球企业客户，尤其运营Kubernetes基础设施的大型组织，业务覆盖欧洲和印度市场。客户包括Adobe、Wiz、DocuSign、Salesforce和Coupa等企业。
本轮融资距ScaleOps去年11月完成5800万美元B轮约一年半。Shafrir表示，市场对云基础设施自主管理需求强劲，公司仍处于增长早期阶段，总融资额约2.1亿美元。
ScaleOps报告同比增长超450%，过去12个月员工数增至三倍，计划年底前再增三倍以上。
新资金将用于产品开发与平台扩展。随着AI计算需求激增，基础设施管理愈发关键，该公司将持续推进完全自主的基础设施路线。
参考资料：
https://techcrunch.com/2026/03/30/scaleops-130m-series-c-kubernetes-efficiency-ai-demand-funding/
