AI 인프라 기업 베슬AI(VESSL AI, 대표 안재만)는 미국 데이터센터 에너지 오케스트레이션 플랫폼 기업 파도AI(PADO AI)와 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 전력망과 에너지 상황을 실시간으로 반영해 AI 워크로드를 운영하는 그리드 인지형(Grid-aware) MLOps 솔루션을 공동 개발할 예정이다.
이번 협력은 파도AI의 에너지 인텔리전스 기술과 베슬AI의 AI 인프라 오케스트레이션 역량을 결합해, 급증하는 AI 연산 수요를 보다 효율적으로 관리하는 데 목적이 있다. 전 세계적으로 데이터센터 투자가 확대되고 기업의 AI 도입이 빠르게 증가하면서, 전력 소모에 따른 비용 부담과 전력망 안정성 문제가 주요 과제로 부상하고 있다.
양사가 개발하는 그리드 인지형 MLOps 솔루션은 에너지 상황에 따라 AI 연산 자원을 최적화해 배치하는 것이 특징이다. 파도AI는 전력망 신호, 에너지 가격, 재생에너지 가용성 등을 분석해 AI 연산을 수행하기에 가장 효율적인 시간과 지역을 판단하는 기술을 제공한다. 베슬AI는 이러한 판단을 기반으로 GPU와 클라우드 환경 전반에서 AI 작업을 실행, 이동, 재개하는 오케스트레이션 기능을 담당한다.
이를 통해 AI 연산은 전력 비용이 낮거나 재생에너지가 풍부한 시간과 지역으로 자동 분산될 수 있다. 데이터센터와 기업은 AI 서비스 품질을 유지하면서도 운영 비용 절감 효과를 기대할 수 있으며, 데이터센터 운영자는 유휴 자원을 전력망 리소스로 활용해 인프라 효율성과 수익성을 동시에 높일 수 있을 것으로 전망된다.
안재만 베슬AI 대표는 AI가 실험 단계를 넘어 상시 운영되는 인프라로 자리 잡은 만큼, 전력망 기술과 AI 오케스트레이션의 결합이 데이터센터와 기업의 AI 인프라 운영 효율성과 안정성을 높이는 데 기여할 것이라고 밝혔다.
와니 박 파도AI 대표는 AI 도구의 확산으로 에너지 소비와 전력망, 에너지 가격에 대한 영향이 커지고 있다며, 베슬AI와의 협력을 통해 에너지 효율 개선과 AI 산업 성장을 동시에 지원하겠다고 말했다.
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Vessel AI Partners with US-based Wave AI
AI infrastructure company VESSL AI (CEO Jae-man Ahn) announced a partnership with PADO AI, a US-based data center energy orchestration platform company. The two companies will jointly develop a grid-aware MLOps solution that operates AI workloads by reflecting real-time power grid and energy conditions.
This collaboration aims to more efficiently manage the rapidly growing demand for AI computing by combining Pado AI's energy intelligence technology with Vessel AI's AI infrastructure orchestration capabilities. As data center investment expands globally and corporate adoption of AI rapidly increases, the cost burden associated with power consumption and grid stability are emerging as key challenges.
The grid-aware MLOps solution being developed by the two companies features optimized deployment of AI computing resources based on energy conditions. Pado AI provides technology that analyzes power grid signals, energy prices, and renewable energy availability to determine the most efficient time and location for AI computation. Vessel AI, based on these assessments, orchestrates the execution, movement, and resumption of AI tasks across GPU and cloud environments.
This allows AI computations to be automatically distributed to times and regions with low power costs or abundant renewable energy. Data centers and businesses can expect reduced operating costs while maintaining AI service quality. Data center operators can also leverage idle resources as grid resources, simultaneously increasing infrastructure efficiency and profitability.
Ahn Jae-man, CEO of Vessel AI, stated that as AI has moved beyond the experimental stage and established itself as a constantly operating infrastructure, the combination of power grid technology and AI orchestration will contribute to improving the operational efficiency and stability of data centers and corporate AI infrastructure.
Wani Park, CEO of Wave AI, said that the proliferation of AI tools is having a growing impact on energy consumption, the power grid, and energy prices, and that through collaboration with Vessel AI, he will simultaneously support improvements in energy efficiency and the growth of the AI industry.
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ベッスルAI、米波AIとのパートナーシップ締結
AIインフラ企業ベッスルAI（VESSL AI、代表アンジェマン）は、米国データセンターエネルギーオーケストレーションプラットフォーム企業波AI（PADO AI）とパートナーシップを締結したと明らかにした。両社は、電力網とエネルギー状況をリアルタイムで反映し、AIワークロードを運営するグリッド認知型(Grid-aware) MLOpsソリューションを共同開発する予定だ。
今回の協力は波AIのエネルギーインテリジェンス技術とベッスルAIのAIインフラオーケストレーション能力を組み合わせ、急増するAI演算需要をより効率的に管理することに目的がある。世界的にデータセンターへの投資が拡大し、企業のAI導入が急速に増加し、電力消費に伴うコスト負担と電力網の安定性の問題が主な課題として浮上している。
両社が開発するグリッド認知型MLOpsソリューションは、エネルギー状況に応じてAI演算リソースを最適化して配置することが特徴だ。波AIは、電力網信号、エネルギー価格、再生可能エネルギー可用性などを分析し、AI演算を実行するのに最も効率的な時間と地域を判断する技術を提供する。ベッスルAIはこの判断に基づいて、GPUとクラウド環境全体でAIタスクを実行、移動、再開するオーケストレーション機能を担当する。
これにより、AI演算は電力コストが低く、再生エネルギーが豊富な時間と地域に自動的に分散することができます。データセンターと企業はAIサービスの品質を維持しながらも運営コスト削減効果を期待でき、データセンター運営者はアイドル資源を電力網リソースとして活用し、インフラの効率性と収益性を同時に高めることができると見込まれる。
アン・ジェマン・ベッスルＡＩ代表は、ＡＩが実験段階を超えて常時運営されるインフラとして位置づけただけに、電力網技術とＡＩオーケストレーションの結合がデータセンターと企業のＡＩインフラ運営効率性と安定性を高めることに寄与すると明らかにした。
ワニー・パク波AI代表は、AIツールの拡散でエネルギー消費と電力網、エネルギー価格への影響が大きくなっているとし、ベッスルAIとの協力を通じてエネルギー効率改善とAI産業成長を同時に支援すると述べた。
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Vessel AI与美国Wave AI公司合作
人工智能基础设施公司VESSL AI（首席执行官安宰万）宣布与美国数据中心能源编排平台公司 PADO AI 建立合作伙伴关系。两家公司将联合开发一种电网感知型 MLOps 解决方案，该方案能够根据实时电网和能源状况运行人工智能工作负载。
此次合作旨在通过结合 Pado AI 的能源智能技术和 Vessel AI 的人工智能基础设施编排能力，更有效地应对快速增长的人工智能计算需求。随着全球数据中心投资的增加和企业对人工智能的快速应用，与电力消耗和电网稳定性相关的成本负担正日益成为关键挑战。
两家公司正在开发的电网感知型MLOps解决方案，能够根据能源状况优化AI计算资源的部署。Pado AI提供的技术可以分析电网信号、能源价格和可再生能源可用性，从而确定AI计算的最佳时间和地点。Vessel AI则基于这些评估结果，协调AI任务在GPU和云环境中的执行、迁移和恢复。
这使得人工智能计算能够自动分配到电力成本低或可再生能源丰富的地区和时间。数据中心和企业有望在保持人工智能服务质量的同时降低运营成本。数据中心运营商还可以将闲置资源转化为电网资源，从而提高基础设施效率和盈利能力。
Vessel AI 首席执行官安宰万表示，随着人工智能超越实验阶段并确立自身作为持续运行的基础设施的地位，电网技术与人工智能编排的结合将有助于提高数据中心和企业人工智能基础设施的运行效率和稳定性。
Wave AI 首席执行官 Wani Park 表示，人工智能工具的普及对能源消耗、电网和能源价格产生了越来越大的影响，通过与 Vessel AI 的合作，他将同时支持能源效率的提高和人工智能产业的发展。
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Vessel AI s'associe à Wave AI, une société américaine.
La société VESSL AI (PDG : Jae-man Ahn), spécialisée dans les infrastructures d'IA, a annoncé un partenariat avec PADO AI, une plateforme américaine d'orchestration énergétique pour centres de données. Les deux entreprises développeront conjointement une solution MLOps intelligente, capable d'exécuter des charges de travail d'IA en fonction des conditions en temps réel du réseau électrique et de l'énergie.
Cette collaboration vise à gérer plus efficacement la demande croissante en calculs d'IA en combinant la technologie d'intelligence énergétique de Pado AI avec les capacités d'orchestration d'infrastructures d'IA de Vessel AI. Face à l'expansion mondiale des investissements dans les centres de données et à l'adoption rapide de l'IA par les entreprises, les coûts liés à la consommation d'énergie et à la stabilité du réseau électrique deviennent des enjeux majeurs.
La solution MLOps optimisée pour le réseau électrique, développée conjointement par les deux entreprises, permet un déploiement optimisé des ressources de calcul IA en fonction des conditions énergétiques. Pado AI fournit une technologie qui analyse les signaux du réseau électrique, les prix de l'énergie et la disponibilité des énergies renouvelables afin de déterminer le moment et le lieu les plus efficaces pour les calculs d'IA. Vessel AI, à partir de ces analyses, orchestre l'exécution, le déplacement et la reprise des tâches d'IA sur les environnements GPU et cloud.
Cela permet de répartir automatiquement les calculs d'IA vers les périodes et les régions où le coût de l'énergie est faible ou l'énergie renouvelable abondante. Les centres de données et les entreprises peuvent ainsi réduire leurs coûts d'exploitation tout en maintenant la qualité des services d'IA. Les opérateurs de centres de données peuvent également exploiter les ressources inutilisées pour le réseau électrique, améliorant ainsi l'efficacité et la rentabilité de leurs infrastructures.
Ahn Jae-man, PDG de Vessel AI, a déclaré que, l'IA ayant dépassé le stade expérimental et s'étant imposée comme une infrastructure opérationnelle continue, la combinaison de la technologie des réseaux électriques et de l'orchestration de l'IA contribuera à améliorer l'efficacité opérationnelle et la stabilité des centres de données et de l'infrastructure d'IA d'entreprise.
Wani Park, PDG de Wave AI, a déclaré que la prolifération des outils d'IA a un impact croissant sur la consommation d'énergie, le réseau électrique et les prix de l'énergie, et que grâce à sa collaboration avec Vessel AI, il soutiendra simultanément les améliorations en matière d'efficacité énergétique et la croissance de l'industrie de l'IA.
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