VESSL Cloud – Đám mây GPU cho đội ngũ học máy

VESSL AI, Inc. là công ty đăng ký tại San Francisco, có pháp nhân tại Seoul, khởi đầu là nền tảng MLOps cho nhà phát triển AI và đã gọi vốn Series A 12 triệu USD vào tháng 10/2024. Mục tiêu của công ty là giúp đội ngũ học máy tiếp cận GPU nhanh mà không phải tự quản lý Kubernetes hay hạ tầng đám mây.

Tháng 2/2026, sản phẩm được ra mắt lại thành VESSL Cloud, một đám mây GPU được quản lý toàn phần. Đội ngũ mở không gian làm việc qua JupyterLab hoặc SSH, chạy tác vụ hàng loạt bằng một lệnh, tạm dừng và tiếp tục mà chỉ trả phí lưu trữ, đổi loại GPU mà không cần dựng lại môi trường. Cụm máy ảo có mạng InfiniBand và lưu trữ riêng, còn Provisioned Throughput phục vụ mô hình qua API tương thích OpenAI và Anthropic. Năng lực tính toán trải trên Hàn Quốc, Mỹ và châu Âu. Người dùng gồm Hyundai Motor, KT, Hanwha Life, Upstage và các nhóm nghiên cứu tại Stanford, KAIST.

• Container Compute: không gian làm việc Jupyter, SSH, IDE và tác vụ hàng loạt chạy bằng một lệnh.
• VM Cluster: cụm nhiều GPU với mạng InfiniBand 400 Gbps và lưu trữ NFS riêng tới 200 TiB.
• Provisioned Throughput: phục vụ mô hình qua API tương thích OpenAI và Anthropic với cam kết theo hợp đồng.
• Lưu trữ dùng chung: ổ dữ liệu theo nhóm, phân quyền ở cấp tổ chức và nhóm.
• Định tuyến đa vùng: năng lực tại Hàn Quốc, Mỹ và châu Âu, tự chuyển vùng khi một vùng đầy.
• Dòng GPU: A100, H100, L40S theo nhu cầu; H200 và Blackwell theo đặt trước.

Startup AI Việt Nam có thể tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ tiếng Việt trên GPU H100 tính phí theo giây. Phòng thí nghiệm đại học có thể cấp cho sinh viên không gian JupyterLab tự tạm dừng khi không dùng. Đội ngũ ô tô và robot có thể chạy tác vụ huấn luyện lớn trên cụm nhiều GPU đặt trước.

Tính phí theo giây và không gian làm việc tạm dừng được giúp đội ngũ chỉ trả cho phần tính toán thực dùng. Giá theo nhu cầu công bố từ 1,48 USD mỗi giờ cho A100 và 2,98 USD mỗi giờ cho H100. Không cần dựng đám mây hay Kubernetes nên nhà nghiên cứu có thể bắt đầu trong vài phút. Nhóm xe tự hành của Hyundai Motor cho biết đã rút thời gian triển khai từ năm tháng xuống một tuần.

Nhu cầu GPU để huấn luyện và tinh chỉnh mô hình đang vượt nguồn cung, trong khi các đội AI nhỏ muốn dùng theo nhu cầu mà không ký hợp đồng dài hạn với các hãng đám mây lớn. Các đám mây GPU chuyên biệt có công cụ đơn giản đang tăng trưởng khi doanh nghiệp và trường đại học châu Á huấn luyện mô hình ngôn ngữ bản địa và AI vật lý.

Pháp nhân gồm VESSL AI, Inc. tại San Francisco và VESSL AI KOREA Inc. tại Seoul. Gọi vốn Series A 12 triệu USD tháng 10/2024 do A Ventures dẫn dắt, nâng tổng vốn lên 16,8 triệu USD. Công bố đạt chứng nhận SOC 2 Type II. Nền tảng MLOps VESSL ban đầu vẫn tiếp tục phục vụ người dùng hiện hữu.