芯东西(微信官方账号:aichip001) 编译 |  ZeR0编辑 |  漠影 4月25日，英伟达正成为人工智能热潮中最活跃的企业投资者之一。去年投资30多家创业企业后，其投资名单增加了两家以色列人工智能创业企业——Run:ai与Deci。 英伟达今天宣布达成最终协议，收购Runn:ai。据CTech报道，交易价格预计约为7亿美元。 根据Linkedin，Run:人工智能拥有约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的交易尚未公开披露，交易价格也不得而知。 据The 据Information报道，英伟达最近达成收购交易的两家初创公司旨在降低开发或运行生成人工智能模型的成本，帮助客户更有效地利用人工智能计算资源，从而提振英伟达人工智能芯片的需求。 在过去的一年半里，随着人工智能的繁荣，英伟达芯片的需求飙升，其收入飙升。然而，越来越多的企业开始承担人工智能模型的高运营成本和不平衡的回报。如果英伟达能够帮助降低运营模型的成本，更多的企业可能愿意向英伟达下订单。 一、Run:ai：提高人工智能芯片效率，实现高效集群资源的利用 Run:ai成立于2018年，是一家基于kubernetes的工作负载管理和编排软件提供商，旨在实现高效GPU集群资源的利用。 它支持开发人员并行运行多个人工智能工作负载，而不是按顺序运行，从而提高人工智能芯片的效率，这有助于减少完成任务所需的英伟达GPU数量。 收购Run:自2019年3月英伟达以69亿美元收购Mellanox以来，ai一直是以色列最大的收购交易。 英伟达以色列研发中心于2016年首次成立，拥有英伟达SVP软件和NIC产品线Amit4000名员工 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企业Excelero。 二、Deci：开源领域对Lama的自主研发较小的模型、Mistral Deci成立于2019年，侧重点不同。通过调整人工智能模型，它可以更便宜地在人工智能芯片上运行，并为使用英伟达CUDA软件开发的机器学习应用程序提供动力，例如使模型更小。 Deci根据其网站，包括Adobe。、包括应用材料在内的客户提供服务。其方法类似于另一家初创公司英伟达去年悄悄收购的Omniml。Omniml旨在缩小机器学习模型。 这家创业公司最初协助在手机、汽车等端设备上启用相对简单的人工智能应用程序，然后转向自主研发的大型模型，在开源领域展开竞争。其自主研发模型已上传到其网站和Huging Face社区。微软也是Deci的合作伙伴，通过微软Azure AI 可访问Deci的Studio技术。 去年12月，Deci模型DeciLM在Huginginging 包含70亿参数的Face模型排名第一，在开源领域超过Llama、Mistral等对手。但在谷歌在2月底推出全新的Gema模型后，Deci失去了领先地位。 据估计，Deci的年经常性收入（ARR）几百万美元，已经有几十个客户了。 三、收购后商业模式保持不变，以提高人工智能芯片效率吸引更多客户 目前英伟达市值徘徊在2万亿美元左右，估值仅9个月就从1万亿美元增加到2万多亿美元，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Runn:人工智能产品将继续投资Run:作为NVIDIA，AI产品路线图 DGX Cloud的一部分。NVIDIA DGX Cloud是一个与领先企业开发云共同设计的人工智能平台，为生成人工智能提供优化的集成全栈服务。 NVIDIA DGX和DGX Cloud客户将访问Runn:人工智能工作负载功能，特别是大语言模型部署。Run:NVIDIAIAI的解决方案 DGX、NVIDIA DGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NVIDIANGC容器 AI Enterprise软件等产品集成。 英伟达说收购Run:Ai之后，客户可以期待从更好的GPU利用率、更好的GPU基础设施管理和更大的开放架构灵活性中受益。 据The 据Information报道，两位了解交易情况的人说，Run:AI提高AI芯片效率的能力可能会吸引更多的客户使用NVIDIA DGX Cloud。英伟达可能会提供Deci、OmniML技术和CUDA软件，使开发人员更便宜地构建人工智能驱动程序。 结论：近期交易可能有助于加强对人工智能芯片市场的控制 在寻求合并和收购时，英伟达一直在利用其投资者关系。一位知情人士表示，在这两笔交易之前的几个月里，英伟达要求至少一家大型风险投资公司向包括英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在内的高管展示其近十家最有前途的人工智能初创公司。 英伟达最近的交易也可能有助于其加强对人工智能芯片市场的控制，使其GPU对最初认为它们太贵的公司更有吸引力。 来源：CTech，The Information，Globes