英伟达收购两家 AI 创企

　　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。