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美西時間今天早間，大數據巨頭Databricks 宣布已簽署最終協議，將以13億美元的價格，收購位于舊金山的人工智能初創公司MosaicML 。

該收購之后，MosaicML 將成為 Databricks Lakehouse 平臺的一部分，MosaicML 的整個團隊和技術都將納入Databricks旗下，為企業提供統一的平臺來管理數據資產，并且能夠使用自己的專有數據來構建、擁有和保護自己的生成式 AI 模型。

值得注意的是，MosaicML是一家非常年輕的生成式AI公司，它于2021年成立于舊金山，目前只公開披露過一輪融資，員工僅62人。在上一輪的融資中，其估值為2.2億美元，也就是說，此次收購MosaicML的估值直接躍升了6倍。

【資料圖】

此筆交易是截至目前今年生成式AI領域內所公布的最大一筆收購案。就在不久前，云計算巨頭Snowflake剛剛宣布收購了另一家生成式AI公司Neeva。在經歷了幾個月的投資熱之后，大型企業對生成式AI初創公司的大規模并購潮似乎正在開啟。

MosaicML是誰？

MosaicML 由曾在 Intel 擔任人工智能產品負責人、Nervana Systems 的聯合創始人 Naveen Rao 以及英特爾AI實驗室的高級主管Hanlin Tang創立。

MosaicML的創始人，Hanlin Tang（左一）、Naveen Rao（左二），圖片來自MosaicML

Naveen Rao 1997年畢業于杜克大學的計算機科學專業，后取得布朗大學神經科學的博士學位，長期致力于人工智能神經網絡的學習和開發。他曾在高通擔任過神經形態機器的研究員，并曾在2014年創立了人工智能公司Nervana Systems。

或許現在很多人并不熟悉Nervana Systems，但在深度學習和AI芯片領域，Nervana可以說曾經風頭無兩。

Nervana 的目標是通過其云服務和硬件產品來改善深度學習的計算效率，它在2015年推出了超強性能的深度學習底層框架Neon在業界一炮而紅，緊接著在2016年推出了Nervana Cloud深度學習云平臺，以及Nervana Engine專用硬件加速器。

Nervana 表示，在Nervana Cloud中把Neon框架運行在Nervana Engine芯片上后，該組合能夠比英偉達Titan X的性能高出10倍。Nervana的強勁表現在當時也引起了芯片霸主英特爾的注意，而英特爾在AI領域所邁出的第一個大動作就是——花4億美元收購Nervana。

2016年關于英特爾收購Nervana的報道，圖片截自于Vox

被收購之后，Naveen Rao成為了英特爾人工智能產品的負責人，Neon架構和Nervana的相關產品也被整合到英特爾的產品線中，Nervana Engine被定名為Crest系列。

此后，在2017年-2019年間，英特爾多次發布Nervana Lake Crest的進展，并多次公布包括Nervana NNP-T系列等相關芯片產品。

但就在大家等待著該系列芯片量產時，2020年，英特爾突然宣布將用自己后來花20億美元收購的以色列公司Habana系列產品取代原定的Nervana服務器端AI加速芯片。當時業界分析的原因是Habana的技術和設計更具可擴展性，并且已經具有量產交付能力。

而在英特爾決定“拋棄” Nervana后，Naveen Rao和Nervana的前核心員工Hanlin Tang也離開了英特爾，兩人另立門戶創立了MosaicML。根據LinkedIn的信息，Hanlin Tang應該是一名華裔，曾在哈佛大學取得生物物理學博士學位，目前擔任MosaicML的CTO。

那么，從英特爾“出走：后的MosaicML主要做什么業務呢？

MosaicML仍然致力于幫助企業提高AI效率上，只是這次他們不再在硬件上投入過多精力，而是專注于生成式AI。簡單來說，MosaicML提供了一個平臺，讓各類型企業都可以輕松地在安全的環境中訓練和部署 AI 模型，并且幫助企業降低AI系統的開銷。

他們的產品組合產品組合包括開源的、商業授權的MPT Foundation系列模型和MosaicML 推理和訓練服務，為企業提供了一系列的工具。

比如，MosaicML Explorer可以幫助開發人員探索和理解不同的云服務和硬件選項之間的時間、性能和成本，以簡化和評估實施選項。

推出MosaicML Composer開源的深度學習庫，提供20種用于計算機視覺和自然語言處理的方法，包括模型、數據集和基準。推出MosaicML AI開發平臺，提供了成本效益高的模型部署和定制訓練，同時保證數據安全，使用戶能夠擁有模型的所有權等。

圖片來自MosaicML官網

瞄準企業服務，Databricks也要用生成式AI出招

回看MosaicML的創始團隊，可以說他們的業務選擇一直都比潮流領先了一步。在大家都還在觀望時做AI芯片，在AI行業的低谷中做率先探索生成式AI的商業化。

憑借著強大的團隊技術背景和行業經驗，MosaicML剛成立不久就得到了知名風投DCVC、Lux Capital、Future Ventures等投資者3700萬美元的融資，之后的融資總額攀升到了6400萬美元。據了解，Databricks收購MosaicML，主要還是看中其生成式AI模型在企業端的商業化能力。

MosaicML的CEO Naveen Rao此前曾表示，自 2018 年以來，使用大量數據進行“訓練”的人工智能模型的復雜度急劇上升，訓練一個模型現在至少要花費數百萬美元，除了大公司之外，其他中小型企業普遍都無法承受。

而此次收購之后，Databricks的Lakehouse 平臺和 MosaicML 技術的聯合產品將能夠讓企業可以使用自己的專有數據來簡單、快速、低成本進行生成式AI模型的訓練和構建，在讓用戶擁有數據的控制權和所有權的情況下，可以進行自定義 AI 模型開發。

圖片來自MosaicML官網

MosaicML 的模型訓練自動優化承諾比傳統方法快 2–7 倍的訓練速度，資源的近線性可伸縮性確保了具有數十億參數的模型可以在幾小時內訓練，而不是過去的幾天。根據Databricks的相關說法，在 Databricks 和 MosaicML的平臺和技術支持下，企業訓練和使用 LLMs 的成本將顯著降低，預計可以降至數千美元左右。

值得注意的是，在MosaicML加入之前， Databricks曾基于EleutherAI 的 Pythia-12b 開發了一個名為 Dolly-2 的120 億參數語言模型，而伴隨著此次 MosiacML的加入，Databricks未來將提供 Dolly-2 和 MosaicML MPT兩個領先的大語言模型。

“每個組織都應該能夠從人工智能革命中受益，并對其數據的使用方式有更多的控制。Databricks 和 MosaicML 有一個難以置信的機會來實現人工智能的民主化，并使 Lakehouse 成為構建生成式人工智能的最佳場所。”Databricks 聯合創始人兼首席執行官 Ali Ghodsi 在新聞稿中表示。