芯耀
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作者?|??李水青
編輯?|??心緣
僅創(chuàng)立兩年員工62人，這家AI創(chuàng)企什么來路？
生成式AI領域的最大并購案已經誕生！
智東西6月27日報道，據(jù)華爾街日報今日消息，大數(shù)據(jù)超級獨角獸Databricks近日已同意以13億美元（約合94億元人民幣），收購生成式AI初創(chuàng)公司MosaicML，引起了國內外資本和智能圈的關注。
MosaicML是一家2021年創(chuàng)立于美國舊金山的AI軟件公司，截至目前公司總人數(shù)62人，此前僅獲得了6400萬美元融資。這樣一家小AI公司為何能賣出百億元人民幣身價？從消息面上看，MosaicML的創(chuàng)業(yè)團隊由英特爾負責AI的前高管掌舵，剛剛在今年6月開源了一個300億參數(shù)規(guī)模的大語言模型MPT-30B，這些動向都為其成為“OpenAI挑戰(zhàn)者”埋下伏筆。同樣位于舊金山的Databricks是一家知名數(shù)據(jù)存儲和管理公司，本次收購MosaicML，按照其說法，是要助企業(yè)客戶利用專有數(shù)據(jù)，以更低成本構建語言模型，趕超GPT等大模型。
當下正值AI掀起新浪潮，微軟、OpenAI、谷歌等科技大廠的聲勢浩大，國內的“百模大戰(zhàn)”也進入深水區(qū)。當下，一些國內投資者對AI大模型創(chuàng)業(yè)的前景產生了懷疑，比如知名投資人、金沙江創(chuàng)投董事總經理朱嘯虎就直言，ChatGPT對創(chuàng)業(yè)公司很不友好，未來兩三年內請大家放棄。MosaicML收購案或許能為當下的產業(yè)圈提供新的參考。
在OpenAI及科技大廠當?shù)赖拇竽Ｐ蜁r代，AI創(chuàng)企的發(fā)展空間在哪里？MosaicML這樣創(chuàng)立僅兩年的公司為何能賣出高價？這對國內市場有什么參考意義？本文對此進行了深入探討。
01.MosaicML是誰？僅15名研究員，英特爾AI大佬創(chuàng)業(yè)，已開源大模型
首先來看看MosaicML公司是什么來路。從規(guī)模上看，MosaicML并不大。根據(jù)外媒援引官方披露消息，MosaicML目前擁有62名員工，其中研究人員僅為15名，在舊金山、紐約、帕洛阿爾托和圣迭戈設有辦事處，迄今為止主要是從Lux Capital和DCVC等投資者那里籌集了6400萬美元。但MosaicML的創(chuàng)業(yè)團隊不簡單。MosaicML聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Naveen Rao曾任英特爾副總裁兼AI產品事業(yè)部總經理。Rao之前創(chuàng)辦了AI芯片公司Nervana，于2016年以4.08億美元被英特爾收購。MosaicML的CTO Hanling Tang是前英特爾AI實驗室高級總監(jiān)，可以說MosaicML是妥妥的大佬創(chuàng)業(yè)。
▲MosaicML聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Naveen Rao（左）和CTO Hanling Tang（右）
MosaicML已經開源了大語言模型，接受市場檢閱。今年5月，其開源了70億參數(shù)規(guī)模的大語言模型MPT-7B，緊接著在6月開源了第二個開源大型語言模型MPT-30B。該公司稱，盡管其參數(shù)量僅為300億，是GPT-3的1750億參數(shù)的1/6，但在推理任務表現(xiàn)超過GPT-3，且能更容易在本地硬件上運行，部署推理成本更低。Rao承認，GPT-4在大多數(shù)方面的功能都更為優(yōu)越，不過，MosaicML的模型提供了更長的上下文長度，這允許獨特的用例，例如讓其生成著名小說《了不起的蓋茨比》的尾聲，且成本更低。按照MosaicML的說法，300億的參數(shù)規(guī)模是其精心選擇的結果，可以更好地針對GPU進行優(yōu)化：其能夠輕松部署在單個GPU上，在16位精度對應一塊80GB內存的A100 GPU，也可以在8位精度對應一塊40GB的A100GPU。據(jù)稱該模型在眾多任務中實際效果優(yōu)于更費算力的LLaMA、Falcon。Rao在采訪中提到，MosaicML使用了一種名為“FlashAttention”的技術，使用戶能更快地進行推理和訓練。
同時，MPT-30B接受了比其他模型更長的序列的訓練，最多達8000個標記；但包括GPT-3、LLaMA和 Falcon每個模型僅為2000個標記。簡單說，這意味著用戶可以輸入更長的提示，可能更適合數(shù)據(jù)密集型企業(yè)應用程序。醫(yī)療保健和銀行等行業(yè)可以受益于MosaicML解釋和匯總大量數(shù)據(jù)的能力。例如，在醫(yī)學領域，該模型可以解釋實驗室結果，并通過分析各種輸入來深入了解患者的病史。開源模型更有利于保障醫(yī)療數(shù)據(jù)安全，通過API將其發(fā)送給OpenAI則威脅數(shù)據(jù)安全。
Rao說，其可以助一個模型的構建成本從數(shù)千萬美元降至數(shù)十萬美元。不過，很難完全獨立驗證MosaicML的說法，因為Rao談到的三個開源大語言模型項目（MosaicML、LLaMA和Falcon）尚未使用斯坦福大學的HELM措施等權威方式進行測試。但可以肯定的是，MosaicML在這幫英特爾系AI大牛的帶領下，正通過對準GPT模型的局限之處，試圖越過OpenAI實現(xiàn)彎道超車。
02.超級獨角獸出手，加碼開源大模型與OpenAI掰腕子
不僅MosaicML是開源大語言模型的代表，其收購方Databricks也是開源模型的重要倡導者。Databricks創(chuàng)立于2013年，是一家由美國伯克利大學AMP實驗室著名的Spark大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)多位創(chuàng)始人聯(lián)合創(chuàng)立的Spark商業(yè)化公司。相比于微軟、谷歌等大廠，Databricks實際上也只能算一家創(chuàng)企。但其在2021年8月完成了一輪16億美元融資，當年已成為估值達380億美元的超級獨角獸，趕超了OpenAI當下的估值。營收方面，根據(jù)Databricks公布數(shù)據(jù)，其在2022年年收入超過10億美元，這都為公司收購MosaicML提供了經濟基礎。
在AI方面，Databricks主張開源模型可以與OpenAI等公司提供的模型相媲美。今年4月，Databricks公布了其更新之后的開源Dolly大語言模型，它能夠響應客戶查詢，根據(jù)Databricks智能湖倉內的數(shù)據(jù)給出答案。隨著ChatGPT卷起新浪潮，Databricks也憑借其湖倉一體平臺允許數(shù)據(jù)團隊存儲和保護數(shù)據(jù)，支持機器學習工具的開發(fā)；Databricks同時也提供TensorFlow等流行AI框架集成，降低企業(yè)構建和部署AI模型的門檻。并不是每個人、每個應用程序都需要GPT-4。Databricks的首席執(zhí)行官Ali Ghodsi說，現(xiàn)成的模型接受過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的訓練，雖然已經可用，但它們充滿了可能扭曲結果的無關信息，外部供應商構建的模型中的數(shù)據(jù)隱私安全問題也值得警惕。
Databricks的一大核心技術被稱為Lakehouse（湖倉一體），可以為AI應用管理數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)、分析和AI編程工具統(tǒng)一在一個系統(tǒng)中。MosaicML并入Databricks后將成為旗下的一項獨立服務，助企業(yè)利用專有數(shù)據(jù)構建低成本語言模型。比如，Replit這樣提供編程工具的公司已在使用Databricks作為數(shù)據(jù)管道，進而將信息傳輸?shù)組osaicML來訓練代碼生成模型，進而服務其客戶?？梢钥吹剑瑪?shù)據(jù)智能獨角獸Databricks正試圖通過并入AI大模型能力，挑戰(zhàn)微軟、OpenAI、谷歌等大公司的市場統(tǒng)治力，為產業(yè)提供了新的參考。不過，也有人將MosaicML收購案看作借大模型熱度炒作，因為Databricks主營Lakehouse，主要是用Spark來處理大規(guī)模集群數(shù)據(jù)，因此其整合大語言的價值并不明確。尚不清楚Databricks通過何等方式支付收購項目。因此，這一并購案能否真正證明MosaicML的商業(yè)價值，仍需要等待時間的驗證。
03.AI大模型創(chuàng)業(yè)的機遇點：垂直行業(yè)、數(shù)據(jù)安全、更低成本
當下正值國內“百模大戰(zhàn)”進入深水區(qū)，MosaicML并購案或許對國內產業(yè)也能帶來一些新參考。且不論Databrick豪擲千金的真實意圖，這一案例體現(xiàn)了國外市場對AI大模型創(chuàng)業(yè)的積極態(tài)度。本次被收購的MosaicML公司創(chuàng)立僅兩年，公司僅62人，但收購價格達到了近100億元人民幣的高價，給國內AI大模型創(chuàng)業(yè)增添了一定信心。近日，國內投資圈出現(xiàn)了對生成式AI及大模型投資的懷疑。美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文因病離職引起人們對AI創(chuàng)業(yè)難度的擔憂，昨日獵豹移動CEO傅盛與金沙江創(chuàng)投董事總經理朱嘯虎在朋友圈就ChatGPT的爭論也引起關注。朱哮虎認為ChatGPT對創(chuàng)業(yè)公司很不友好，未來兩三年內請大家放棄，傅盛吐槽說“硅谷一半的創(chuàng)業(yè)企業(yè)都圍繞chatgpt開始了，我們的投資人還能這么無知者無畏”，朱嘯虎在評論區(qū)說傅盛是抬杠。
市場分析公司PitchBook Data數(shù)據(jù)顯示，全球生成式AI市場的支出到今年底預計將達到426億美元，到2026年將達到981億美元。報告稱，生成式AI初創(chuàng)公司的風險投資從2022年全年的48億美元增至2023年前5個月的127億美元。值得一提的是，垂直行業(yè)大模型市場正成為重要的機會點，密集數(shù)據(jù)成為AI大模型創(chuàng)業(yè)成功的關鍵要素。生物制藥服務公司Syneos Health的首席信息兼數(shù)字官Larry Pickett在近期談道，目前根據(jù)專業(yè)健康數(shù)據(jù)訓練模型的成本，大約為100萬至200萬美元。通過使用較小的開源預訓練模型，而不是在OpenAI擁有的整個數(shù)據(jù)集之上構建，花費會大大減少。企業(yè)技術領導者面臨著為AI模型準備數(shù)據(jù)的壓力，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)智能平臺成為痛點也成為創(chuàng)業(yè)者的機會點。可以看到，垂直行業(yè)、數(shù)據(jù)安全、更低成本，這些要素或許都是AI創(chuàng)企避開巨獸腳印，謀求商業(yè)化成功的重要機會點。
04.結語：生成式AI創(chuàng)業(yè)“吸金” 創(chuàng)企要避開巨獸的腳印
13億美元的大額生成式AI并購案為AI創(chuàng)業(yè)帶來了新參考。盡管MosaicML公司的創(chuàng)立時間、規(guī)模、人才實力看起來都十分有限，且其大模型效果仍未趕超GPT-4，MosaicML仍被收購方Databricks給予了較高認可，從而階段性地驗證了其價值。實際上，也有人認為Databricks整合大語言模型的價值不夠明確，可能是借大模型熱度炒作，這一案例參考性還需要時間驗證。不過無論如何，MosaicML案例也確實點明了垂直行業(yè)、數(shù)據(jù)安全、更低成本這些AI創(chuàng)業(yè)的關鍵要素，值得產業(yè)參考。
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