SF Compute, eine aufstrebende KI-Rechenleistungs-Sharing-Plattform, erhält Investition: Bewertung von 500 Millionen US-Dollar, OpenAI-CEO-Bruder beteiligt sich an der Führungsrunde

GPU-Mietdienste bieten normalen Benutzern Zugang zu Hochleistungs-Rechenressourcen und ermöglichen flexible Lösungen für die bedarfsgerechte Nutzung. Dieses Modell ermöglicht es mehr Menschen, zu erschwinglichen Preisen auf die Rechenleistung fortschrittlicher GPUs zuzugreifen und durchbricht die Beschränkungen traditioneller Hardwarekäufe. Durch stündliche Mietoptionen können Benutzer Ressourcen flexibel nach ihren tatsächlichen Bedürfnissen zuweisen, vermeiden hohe Einmalinvestitionen und senken die Nutzungskosten. Dieses innovative "GPU-as-a-Service"-Modell eröffnet mehr Möglichkeiten für individuelle Entwickler, kleine Teams und Start-ups und ermöglicht ihnen, freier in Bereichen wie künstliche Intelligenz und Deep Learning zu forschen und zu experimentieren.

San Francisco Compute (SF Compute) ist ein Startup, das flexiblen, kurzfristigen Zugang zu Hochleistungs-Computerressourcen für KI-Unternehmen und Forscher bietet. Ihre Hauptangebote umfassen:

  1. Kurzfristige Vermietung von Computerressourcen:
  • Ermöglicht die Miete von GPUs (wie NVIDIA H100s) wochenweise, täglich oder stündlich
  • Skalierbare Cluster, die dynamisch an die Bedürfnisse angepasst werden können
  • Wettbewerbsfähige Preise für großangelegte Reservierungen (z.B. 512 H100s für zwei Wochen für 500.000 $)
  • Aktueller GPU-Preis liegt bei 2,85 $/Stunde, mit steigender Verfügbarkeit im Laufe des Jahres 2024
  1. Handelsplattform für Rechenkapazitäten:
  • In Entwicklung, um Nutzern den Kauf und Verkauf von Computerressourcen nach Bedarf zu ermöglichen
  • Zielt darauf ab, Kosten und Barrieren für den Zugang zu Hochleistungsrechnern weiter zu senken

Das Unternehmen wurde 2023 von Alex Gajewski und Evan Conrad in San Francisco gegründet. Wichtige Details:

  • 12 Millionen Dollar Seed-Finanzierung, angeführt von Alt Capital, mit einer Unternehmensbewertung von 70 Millionen Dollar
  • Hat Ressourcen im Umfang von 8.000 H100 GPUs gesichert
  • 16-köpfiges Team, davon 10 Mitarbeiter ehemalige Gründer
  • Zielt auf KI-Unternehmen in der Frühphase, akademische Labore und Forscher ab, die Schwierigkeiten beim Zugang zu Rechenleistung haben
  • Strebt die Demokratisierung des Zugangs zu Hochleistungsrechnern für KI-Entwicklung an

SF Computes flexibles, kurzfristiges Mietmodell adressiert Schmerzpunkte kleinerer KI-Unternehmen, die sich keine langfristigen Verträge für teure GPUs leisten können. Durch die Ermöglichung von Ressourcenteilung und bedarfsgerechtem Zugang hoffen sie, gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen und eine vielfältigere KI-Entwicklung zu ermöglichen.