36氪獲悉，AI綠色計算公司「BreezeML」 宣布完成400萬美金種子輪融資。本輪由藍馳創投領投，威誠資本 (UpHonest Capital)、Embark Ventures和 Hat Trick Capital 參與投資。本輪融資將用于研發BreezeML在公有云和私有云上的人工智能部署和優化一鍵式服務，讓人工智能企業可以低成本，有效，及可靠地使用各類云上的GPU資源。
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BreezeML于2022年4月成立于美國洛杉磯。 由共同創始人加州大學洛杉磯分校（UCLA）的Harry Xu（徐國慶）教授以及普林斯頓大學n的Ravi Netravali教授創辦,其帶領研發團隊將多年積累的軟件系統及云計算研發經驗融入BreezeML的產品當中，BreezeML聚焦“AI綠色計算”，通過云計算底層軟件棧的革命性更新來極大地提高現有云上計算資源的利用率，降低AI使用成本。
具體來說，云上有各種資源，有原本就高質量但是昂貴的資源，也有低質量、不可靠、不適用AI的云資源，而BreezeML提供的云計算底層軟件棧的架構，能讓低質量的資源變成能為AI 用戶服務的云資源。對于AI用戶來說，其云開銷能從原來的100美元一小時，降低到40美元一小時，云提供商的GPU利用率能增加到2~3倍。
“一石二鳥”產品結果，會給BreezeML帶來兩類客戶：AI公司和云計算廠商。徐國慶告訴36氪，目前他們的客戶策略是，與美國的AI公司合作，與中國的云計算廠商合作。這樣選擇的原因是，美國的AI技術發展快于中國，因此AI公司對于降低成本的需求更迫切、客戶也更多；美國的云計算廠商有非常成熟的“partner”體系，所以給云計算大廠提供服務的創業公司，很容易變成“供應商”，利潤變薄、話語權變低。另一個重要的點是，云計算服務中的中間件技術，天然有著“全球化”的優勢，而創始團隊中國人+美國人的配置，讓BreezeML同時開拓中美兩國市場這方面具備了極強的優勢。
而之所以會在AI綠色計算方面進行研究、創業，跟創始團隊的洞察有關。徐國慶等人在之前做一個AI相關的研究項目，光是云廠商（AWS或者Google Cloud）就要給接近十萬美金?？上攵?，作為AI 公司，尤其是沒有自己服務器的中小AI 公司，其AI 產品的模型-訓練-測試-修改等等環節不斷反復，有可能會產生上百萬美元的云服務開銷。
而如今，AI已經滲透進每一個人的生活中，越來越多的AI公司出現并產生降低成本的訴求。據Forbes 2021年的報道，全球AI云的市場規模已經超過150億美金，并且以每年40%的幅度增長。隨著AI的應用進入到工控、制藥、金融等各個領域，未來的五年中勢必有更多的中小型企業需要使用AI，從而不得不承受由AI而來的巨大經濟壓力。
同時，云計算廠商也有提升資源效率的訴求。云計算業務天然存在著潮汐算力帶來的碎片資源問題，如何利用好碎片資源，提高云計算使用效率，是全球云計算廠商都在考慮的問題。目前，全球性的經濟低迷、供應鏈短缺、以及地緣政治所造成的算力缺乏，必然會導致無論是公有云的提供商還是私有云的擁有者都無法繼續通過加大購買計算（CPU或者GPU）資源來滿足AI應用日益增長的算力要求。
所以，全球范圍內對于AI綠色計算的需求也越來越強，硬件層面，如高通、英偉達等也在做AI綠色計算的創新，軟件層面，全球各大云廠商也在進行相關的突破。
徐國慶告訴36氪，未來的確有可能面對來自全球云廠商的競爭。但是目前來看，雖然BreezeML今年才成立，但是創始團隊十余人已經在這個方向上研究了四五年，已經形成了技術上的先發優勢。
在先發優勢的基礎上，產品上，第三方創業公司天然有跨云服務的優勢，這也是云計算大廠不可能具備的。不同的云廠商有不同特色，比如AWS、Google Cloud等有自己的硬件，而Oracle沒有硬件優勢但是其云服務跟數據庫業務緊密結合。BreezeML產品不與服務器硬件緊密結合，但是可以靈活管理不同硬件，用戶可以不用修改任何代碼地將數據和應用搬到不同的云服務器上?！拔覀兪窃诋悩嬘嬎惴矫婧芟冗M的公司。”徐國慶表示。
這些優勢也讓BreezeML在成立后的短短幾個月之內，已經與全球數十家知名云廠商和AI客戶建立合作。
徐國慶以目前某全球知名互聯網公司為例，解釋其服務、合作邏輯。該公司云計算業務主要為搜索引擎業務服務，而搜索引擎業務在白天對云資源消耗較大，在晚上、周末等時間對云資源消耗較少，這樣的潮汐算力帶來了很多碎片資源。該互聯網公司想把其碎片資源利用起來，售賣給中小型公司。BreezeML把該互聯網公司的碎片資源包裝起來，打包成一個接口，讓給中小型AI公司使用。
未來，BreezeML不會滿足于只給云資源做優化、配適，畢竟如上文所說，給云計算廠商服務容易受制于人，因此BreezeML想要向更上層前進——提供MLOps（機器學習操作）服務，基于AI公司在測試-修改環節多次反復的痛點，BreezeML想給AI公司提供自動化AI 測試服務，推動AI應用的一鍵式上云及部署。
這也是BreezeML本輪融資的用途之一。另外，本輪融資其他用途有：拓展全球業務范圍，加快與全球各大云供應商以及AI企業的深度合作；推廣基于異構資源的機器學習框架。
BreezeML CEO徐國慶教授表示：“BreezeML以我們在UCLA和普林斯頓大學數十年研究為起點，通過云軟件棧和AI計算框架的聯合優化，為AI企業提供廉價可靠的上云方案。在新的一年里，我們期待與超過50家的云提供商，AI平臺運營商，以及在各個領域使用AI的中小型企業建立合作伙伴關系，從而進一步降低AI的使用門檻和部署開銷”。
