大家好，今天小编来为大家解答【英伟达收购两家AI创企，要让AI芯片变得更便宜】这个问题，很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

编译 | ZeR0

编辑 | 漠影

芯东西4月25日消息，英伟达正成为AI热潮中最活跃的企业投资方之一，在去年投资30多家创企后，现在它的投资名单又新增两家以色列AI创企——Run:ai与Deci。

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。

一、Run:ai：给AI芯片提效，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。

二、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。

三、收购后商业模式不变，用提高AI芯片效率吸引更多客源

目前英伟达市值徘徊在2万亿美元左右，估值短短9个月从1万亿美元增加到超过2万亿美元，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Run:ai的产品，并将继续投资Run:ai产品路线图，作为NVIDIA DGX Cloud的一部分。NVIDIA DGX Cloud是一个与领先的企业开发云共同设计的AI平台，提供针对生成式AI进行优化的集成全栈服务。

NVIDIA DGX和DGX Cloud客户将可以访问Run:ai的AI工作负载功能，特别是大语言模型部署。Run:ai的解决方案已与NVIDIA DGX、NVIDIA DGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NGC容器和NVIDIA AI Enterprise软件等产品集成。

英伟达称收购Run:ai后，客户可以期望从更好的GPU利用率、改进的GPU基础设施管理和更大的开放性架构灵活性中受益。

据The Information报道，两位了解交易情况的人称，Run:ai提高AI芯片效率的能力可能会吸引更多客户使用NVIDIA DGX Cloud。英伟达可能会提供Deci和OmniML技术以及CUDA软件，以使开发人员构建AI驱动的应用程序更便宜。

结语：近期交易可能有助于加强对AI芯片市场的控制

英伟达在寻求合并和收购时一直在利用其投资者关系。一位知情人士说，在这两笔交易前的几个月里，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CEO黄仁勋在内的高管展示其最有前途的近十几家AI初创公司。

英伟达最近的交易还可能有助于其加强对AI芯片市场的控制，使其GPU对那些最初认为它们过于昂贵的公司更具吸引力。

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