英伟达收购两家 AI 创企，要让 AI 芯片变得更便宜！

观点

2024

05/02

12:31

亚设网

芯片降本，从收购开始。

编译 | ZeR0

编辑 | 漠影

英伟达正成为 AI 热潮中最活跃的企业投资方之一，在去年投资 30 多家创企后，现在它的投资名单又新增两家以色列 AI 创企 ——Run:ai 与 Deci。

英伟达今日宣布达成一项最终协议，收购 Run:ai。据 CTech 报道，这笔交易价预计约为 7 亿美元。

根据 LinkedIn，Run:ai 约有 150 名员工，累计融资 1.18 亿美元；Deci 拥有约 100 名员工，累计融资 5500 万美元。英伟达与 Deci 的交易未公开披露，交易价未知。

据 The Information 报道，被英伟达最近达成收购交易的这两家创企，旨在降低开发或运行生成式 AI 模型的成本，帮助客户更有效地利用 AI 计算资源，进而提振英伟达 AI 芯片的需求。

过去一年半，英伟达芯片需求随着 AI 热潮飙升，使其收入暴涨。但越来越多企业开始对 AI 模型的高运行成本与难以平衡的回报而感到负担。如果英伟达能帮助降低运行模型的成本，可能有更多企业愿意向英伟达下订单。

01.Run:ai：提高 AI 芯片效率，实现高效集群资源利用

Run:ai 成立于 2018 年，是一个基于 kubernetes 的工作负载管理和编排软件提供商，旨在实现高效 GPU 集群资源利用。

它支持开发人员并行运行多个 AI 工作负载，而不是按顺序运行，从而提高 AI 芯片的效率，这反过来又有助于减少完成任务所需的英伟达 GPU 数量。

收购 Run:ai 是英伟达自 2019 年 3 月以 69 亿美元收购 Mellanox 以来在以色列的最大收购交易。

2016 年首次成立的英伟达以色列研发中心在以色列拥有 4000 名员工，由英伟达 SVP 软件和 NIC 产品线 Amit Krig 领导。2022 年 2 月，英伟达还宣布收购以色列高性能软件定义存储创企 Excelero。

02.Deci：自研更小的模型，开源领域对阵 Llama、Mistral

成立于 2019 年的 Deci，侧重点则不同，通过调整 AI 模型使其可以在 AI 芯片上更便宜地运行，并为使用英伟达 CUDA 软件开发的机器学习应用提供动力 —— 例如通过使模型变小。

根据其网站，Deci 为包括 Adobe、应用材料在内的客户提供服务。其方法与另一家初创公司英伟达去年悄悄收购的 OmniML 相似，OmniML 旨在缩小机器学习模型。

这家创企最初协助在手机、汽车等端侧设备上启用相对简单的 AI 应用，随后转向自研大模型，在开源领域展开竞争。其自研模型已上传至其网站及 Hugging Face 社区。微软也是 Deci 的合作伙伴，通过微软 Azure AI Studio 可访问 Deci 的技术。

去年 12 月，Deci 的模型 DeciLM 在 Hugging Face 包含 70 亿参数的模型排名中名列第一，在开源领域超过 Llama、Mistral 等对手。但在 2 月底谷歌推出全新 Gemma 模型后，Deci 失去领先地位。

据估计，Deci 的年度经常性收入（ARR）为数百万美元，已拥有几十家客户。

03.收购后商业模式不变，用提效 AI 芯片吸引更多客源

目前英伟达市值徘徊在 2 万亿美元左右，估值短短 9 个月从 1 万亿美元增加到超过 2 万亿美元，跻身全球市值前三。

英伟达宣布将继续以相同的商业模式提供 Run:ai 的产品，并将继续投资 Run:ai 产品路线图，作为 NVIDIA DGX Cloud 的一部分。NVIDIA DGX Cloud 是一个与领先的企业开发云共同设计的 AI 平台，提供针对生成式 AI 进行优化的集成全栈服务。

NVIDIA DGX 和 DGX Cloud 客户将可以访问 Run:ai 的 AI 工作负载功能，特别是大语言模型部署。Run:ai 的解决方案已与 NVIDIA DGX、NVIDIA DGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NGC 容器和 NVIDIA AI Enterprise 软件等产品集成。

英伟达称收购 Run:ai 后，客户可以期望从更好的 GPU 利用率、改进的 GPU 基础设施管理和更大的开放性架构灵活性中受益。

据 The Information 报道，两位了解交易情况的人称，Run:ai 提高 AI 芯片效率的能力可能会吸引更多客户使用 NVIDIA DGX Cloud。英伟达可能会提供 Deci 和 OmniML 技术以及 CUDA 软件，以使开发人员构建 AI 驱动的应用程序更便宜。