Сингапурская neocloud-компания Aolani представила Aolani Token Factory — управляемую платформу inference, предназначенную для того, чтобы организации могли развертывать и масштабировать AI-модели по модели оплаты за токен, без необходимости выделять или обслуживать базовую GPU-инфраструктуру. Это заявление позиционирует Aolani как первую основанную в Сингапуре neocloud-компанию, предлагающую production-grade управляемый inference в масштабе.

По мере того как глобальные AI-компании расширяют присутствие в Сингапуре, а предприятия по всему миру инвестируют в AI ради ощутимых бизнес-результатов, спрос на production-grade инфраструктуру inference ускоряется. Этот сдвиг важен, поскольку обучение моделей привлекало основное внимание на раннем этапе развития AI, но надежная работа моделей в production — это область, где организации сталкиваются с постоянными потребностями в вычислениях, соблюдении требований и операционной поддержке. Aolani Token Factory призвана сократить разрыв в доступности, предоставляя AI-native компаниям и предприятиям соответствующий требованиям, высокопроизводительный путь от экспериментов к production-развертыванию.

Платформа работает по модели учета по токенам, при которой клиенты заранее покупают кредиты и платят в зависимости от потребления токенов, избегая капиталоемких инвестиций в GPU. Aolani управляет всем стеком inference, включая распределение GPU-ресурсов, model serving, orchestration, scheduling и workload optimization, позволяя клиентам масштабировать потребление без постоянного выделения инфраструктуры.

На момент запуска Token Factory поддерживает ведущие open-source модели, такие как DeepSeek, GLM, Kimi и Qwen, а также планы по расширению каталога на основе спроса клиентов. Клиенты также могут развертывать собственные модели через OpenAI-compatible API. Для предприятий со строгими требованиями к соответствию и размещению данных доступны выделенные вычислительные мощности и варианты изоляции данных.

Платформа нацелена на три ключевых production-сценария: AI agents для высокообъемного inference и автоматизации рабочих процессов, enterprise AI-приложения, такие как внутренние copilot’ы и помощники по знаниям, а также coding agents для генерации кода, автодополнения, тестирования и проверки.

Sea Xu, руководитель Applied AI Research в Aolani, отметил производительность и гибкость платформы: “Aolani Token Factory built on a high-performance inference stack that supports the most in-demand open-source model families. We designed the platform for fast model adaptation and deployment, so our customers can get access quickly as new models emerge. As Southeast Asia’s AI ecosystem evolves and grows rapidly, it is our goal to ensure that the infrastructure serving it keeps pace.”

Nicholas Chia, CEO Aolani, подчеркнул трансформационный эффект: “Fast-moving AI natives want to build and ship products flexibly and on-demand, without the need to manage GPU fleets. With our competitive per-token pricing and a fully managed stack, companies can go from model selection to production deployment without the capital outlay or operational complexity of self-managed infrastructure. This is a significant milestone for us and our customers as the Aolani Token Factory will fundamentally change how customers access AI compute.”

Запуск происходит на фоне растущего регионального спроса на AI-инфраструктуру, включая Сингапур, где компании создают и внедряют все больше AI-сервисов, которым нужен надежный inference, а не разовые эксперименты. Предлагая управляемую модель pay-as-you-go, Aolani стремится снизить барьеры для бизнеса любого масштаба, позволяя использовать продвинутые AI-возможности без первоначальных инвестиций. Такой подход может быть особенно актуален для стартапов и предприятий среднего размера, которым нужен доступ к production-инфраструктуре, но которые не хотят строить и поддерживать собственный GPU-стек.

Заинтересованные стороны могут зарегистрировать интерес на Aolani Token Factory. Для получения дополнительной информации о Aolani посетите Aolani’s website.

The post Aolani Launches Token Factory to Democratize AI Inference in Asia appeared first on citybuzz .