Databricksの共同創業者Ion Stoicaが設立したSkyPilotは、AI業界における増大する課題、すなわち複数のクラウドプロバイダーにまたがる計算負荷の高いワークロードの複雑さに対処するため、2000万ドルの資金を調達した。同社のプラットフォームは、特にGPU価格が高騰する中で、多くの組織にとって高くつく頭痛の種となっているベンダーロックインを解消するように設計されているという。
資金調達の重要性
今週発表されたこの資金調達ラウンドは、AI企業が単一のクラウドプロバイダーに縛られ、GPU容量の大幅な値上げに直面することが増えている時期に行われた。SkyPilotのソフトウェアは、コードを書き直したりインフラを手動で再構成したりすることなく、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureのいずれか、またはそれらの組み合わせにジョブをデプロイできるようにすることを目的としている。これにより、ユーザーはより安価なコンピュートリソースを追求したり、必要に応じて予備容量を活用したりする柔軟性を得られる。
Apache SparkプロジェクトやRayフレームワークの共同創設者でもあるStoica氏は、業界はマルチクラウドの現実に向かっていると声明で述べた。「AIワークロードは多様化し、コストも高くなりすぎて、一つのプロバイダーに閉じ込められるものではなくなっている。SkyPilotは、コスト、可用性、パフォーマンスに基づいて、チームがモデルを実行する場所を自由に選択できるようにする」と同氏は指摘した。
プラットフォームの仕組み
SkyPilotは一種のオーケストレーションレイヤーとして機能する。ユーザーが一つのクラウド上で手動でクラスターを構成する代わりに、プラットフォームがクラウド間でジョブを実行する最適な場所を選択する。プロビジョニング、オートスケーリング、クリーンアップも処理する。このツールはオープンソースだが、同社は手間をかけたくない企業向けにマネージド版も提供している。
初期導入企業には、NvidiaのH100などの高価なGPUで大規模モデルをトレーニングする必要があるAIラボやスタートアップが含まれる。クラウド間でジョブを分散することで、単一ベンダーの特別契約に伴う値上げを回避できる。また、SkyPilotは、タイトな市場で無駄になるGPUのアイドル時間を削減できると主張している。
コンピュートコストの高騰
過去1年間で、生成AIの爆発的な普及によりGPU価格が高騰した。かつて一つのクラウドで容量を購入していた企業は現在、あちこちを探し回っているが、手動によるマルチクラウド管理の限界に直面している。SkyPilotの2000万ドルの調達（Lightspeed Venture Partnersなどの投資家から）は、市場が統合ソリューションへのニーズの高まりを認識していることを示している。
SkyPilotも投資家も同社の評価額は開示していない。資金はエンジニアリングチームの拡大と、より多くのクラウドプロバイダーやGPUタイプとの統合の構築に充てられる予定だ。
データエンジニアリングの簡素化で数十億ドル規模のビジネスを築いたDatabricksでのStoica氏の経歴は、同スタートアップに信頼性を与えている。しかし、競争は激しい。Kubernetesのような既存のプレーヤーや、Run:ai、Anyscaleのような新しいツールも同じ問題に注目している。
今のところ、SkyPilotの売りはシンプルさだ。「ユーザーにクラウドのことを考えさせたくない。モデルのことを考えるべきだ」とStoica氏は語った。
同社は今四半期中にオープンソースプラットフォームのメジャーアップデートをリリースする予定で、より多くのクラウドリージョンと安価なGPUスポットインスタンスのサポートを追加する予定だ。
