AIGC 领域最大收购：Databricks 花 13 亿美元买 MosaicML

▼

大数据巨头 Databricks 28 日宣布签署最终协定，以 13 亿美元收购旧金山人工智慧新创 MosaicML。

收购后MosaicML将成为Databricks Lakehouse平台一部分，MosaicML团队和技术都纳入Databricks旗下，为企业提供统一平台管理数据资产，并使用专有数据构建、保存和维护生成式AI模型。MosaicML非常年轻，2021年才成立，只披露过一轮融资，员工仅62人。上一轮融资估值为2.2亿美元，也就是说，此次收购MosaicML估值跃升6倍。

此交易是截至目前生成式AI最大笔收购。不久前云端巨头Snowflake才宣布收购生成式AI公司Neeva。经历几个月投资热后，大型企业收购生成式AI新创似乎逐渐开启热潮。

MosaicML是何方神圣？

MosaicML由曾任英特尔人工智慧产品负责人、Nervana Systems联合创办人Naveen Rao及英特尔AI实验室高阶主管Hanlin Tang创立。

▲ 左起Hanlin Tang、Naveen Rao。（Source：MosaicML）

Naveen Rao 1997年毕业于杜克大学计算机科学专业，取得布朗大学神经科学博士学位，长期致力人工智慧神经网络学习和开发。曾任高通神经形态机器研究员，2014年创立人工智慧公司Nervana Systems。

很多人应不熟悉Nervana Systems，但深度学习和AI晶片领域，Nervana曾风头极盛。Nervana目标是透过云端和硬件产品改善深度学习效率，2015年推出超强性能深度学习底层框架Neon，业界一炮而红，接着2016年推出Nervana Cloud深度学习云端平台，以及Nervana Engine专用硬件加速器。

Nervana表示，Nervana Cloud把Neon框架于Nervana Engine晶片执行，组合比辉达Titan X性能高10倍。Nervana的强劲表引起英特尔注意，第一个大动作就是花4亿美元收购Nervana。

▲ 2016年英特尔收购Nervana的报道。（Source：Vox）

被收购后，Naveen Rao成为英特尔人工智慧产品负责人，Neon架构和Nervana产品也整合至英特尔产品线，Nervana Engine改名为Crest系列。2017~2019年英特尔多次公布Nervana Lake Crest进展，并Nervana NNP-T系列等晶片产品。就在大家等着晶片上市时，2020年英特尔突然宣布用后来花20亿美元收购的以色列公司Habana产品取代Nervana服务器AI加速晶片。业界分析原因是Habana技术和设计更具可扩充性，并已可量产。

英特尔决定抛弃Nervana后，Naveen Rao和Nervana前核心员工Hanlin Tang也离开英特尔，另立门户创立MosaicML。据LinkedIn，Hanlin Tang应是华裔，有哈佛大学生物物理学博士学位，目前担任MosaicML的CTO。

从英特尔“出走”后的MosaicML主要业务是什么？

MosaicML仍致力帮助企业提高AI效率，只是这次不再投入太多精力给硬件，只专注生成式AI。简单来说，MosaicML提供平台，让各类型企业都可轻松在安全环境训练和部署AI模型，并帮助企业降低AI系统开销。产品群组包括开源、商业授权MPT Foundation系列模型和MosaicML推理和训练服务，提供一系列工具。

如MosaicML Explorer可帮助开发人员探索和理解不同云端服务和硬件选项的时间、性能和成本，以简化和评估实施选项。MosaicML Composer开源的深度学习库提供20种计算机视觉和自然语言处理法，包括模型、资料库和基准。MosaicML AI开发平台提供成本效益高的模型部署和客制训练，同时确保数据安全，使用户拥有模型所有权等。

（Source：MosaicML）

瞄准企业服务，Databricks也用生成式AI出招

回头看MosaicML创始团队，可说业务选择一直比潮流领先一步。大家都还在观望时做AI晶片，AI业低谷时率先探索生成式AI商业化。凭着强大团队技术背景和业界经验，MosaicML刚成立就得到知名风投DCVC、Lux Capital、Future Ventures等3,700万美元融资，之后融资总额攀升到6,400万美元。Databricks收购MosaicML，主要还是看中生成式AI模型的企业端商业化能力。

MosaicML CEO Naveen Rao曾表示，2018年后用大量数据训练的人工智慧模型复杂度急剧上升，训练一个模型至少要花费数百万美元，除了大公司，其他中小型企业普遍都无法承受。此次收购后Databricks的Lakehouse平台和MosaicML技术联合产品能让企业使用自家数据以简单、快速、低成本训练和构建生成式AI模型，使用者拥有数据控制权和所有权，可自定义AI模型开发。

MosaicML模型训练自动最佳化承诺比传统快2~7倍，资源近线性可伸缩性确保有数十亿参数的模型几小时内训练好，Databricks说法，Databricks和MosaicML平台和技术支援下，企业训练使用LLMs成本显着降低，可降至约数千美元。

MosaicML加入前，Databricks曾基于EleutherAI的Pythia-12b开发Dolly-2的120 亿参数语言模型，MosiacML加入后，Databricks将提供Dolly-2和MosaicML MPT两个领先大语言模型。

“每个组织都应能从人工智慧革命受益，并对数据使用方式有更多控制权。Databricks和MosaicML有难以置信的机会实现人工智慧民主化，并使Lakehouse成为构建生成式AI的最佳场所。”Databricks联合创办人兼首席执行长Ali Ghodsi于新闻稿表示。

60名员工喜收“大礼包”，AIGC并购潮拉开帷幕

MosaicML收购案是生成式AI领域最大交易，高达13亿美元收购额对仅62名员工的MosaicML无疑是天降好礼。Levels.fyi数据，MosaicML软件工程师薪资平均75万至85万美元，员工期权会以现金折现或转成Databricks期权还不清楚，但收购后MosaicML团队都会加入Databricks。

（Source：Levels.fyi）

AI热潮下，大型公司收购生成式AI新创或许才拉开帷幕。云端数据管理领军企业Snowflake刚宣布收购两位前Google员工创立的生成式AI搜寻新创Neeva，交易额并未公布。Neeva主要业务是利用生成性AI搜寻，且聚焦企业搜寻。加入Snowflake后，Neeva可帮助服务企业客户利用AI快速搜寻分析数据、数据资产，取得数据洞察的能力。

从Snowflake和Databricks接连收购可看到，大型科技公司生成式AI技术从自研、战略投资逐步迈向兼并收购阶段，这也给新创生成式AI公司提供更多机会，不出意外的话，下半年会看到更多收购案。无论这两笔大型收购的应用方向，或Cohere、Anthropic等高歌猛进的独角兽，业务重点都是生成式AI技术的企业级应用。

消费端热闹大半年后，生成式AI开始大举朝企业用户进军。

（本文由 品玩 授权转载；首图来源：Databricks）

▼

   特别声明    本页内容仅供参考，版权终归原著者所有，若有侵权，请联系我们删除。