生成(chéng)式AI的投資熱還(hái)在蔓延，而這(zhè)一旺盛需求也正在推動大公司對(duì)這(zhè)一領域初創企業的收購。

國(guó)内，美團斥資20.65億收購光年之外。海外，數據存儲管理公Databricks最近以13億美元的高價收購了OpenAI競争對(duì)手MosaicML 。

MosaicML是一家總部位于美國(guó)舊金山的生成(chéng)式AI初創公司，目前隻有60餘名員工。自2021年10月成(chéng)立以來迄今已籌集6400萬美元，其投資者包括Frontline Ventures、DCVC、AME Cloud Ventures、Lux Capital、Atlas、Playground Global和Samsung Next等。

其中，Samsung Next是三星旗下的投資公司，專注于區塊鏈和AI等領域的投資，AME Cloud Ventures是由雅虎聯合創始人楊緻遠領導的風投基金，Frontline Ventures是一家愛爾蘭風投機構。

值得注意的是，MosaicML的上一輪融資在2023年1月，當時估值爲2.22億美元，13億美元的收購價意味著(zhe)不到一年時間其估值躍升了6倍。

收購方Databricks是一家數據存儲和分析領域的獨角獸，幫助AT&T、殼牌、Walgreens等大型公司處理數據。2021 年，MosaicML拿到摩根士丹利旗下Counterpoint Global領投16億美元H輪融資，估值高達380 億美元。收購MosaicML的交易可能(néng)是這(zhè)家獨角獸公司向(xiàng)IPO之路邁出的又一步。通過(guò)它們的聯合産品，Databricks和MosaicML將(jiāng)能(néng)夠使用自己的數據來訓練和運行私人定制模型，從而保留對(duì)數據的控制權。

這(zhè)并不是生成(chéng)式AI領域今年的唯一一起(qǐ)收購。3月，Stable Diffusion背後(hòu)的Stability AI收購了AI照片編輯應用ClipDrop背後(hòu)的開(kāi)發(fā)商Init ML，希望可以將(jiāng)自身的模型與應用場景更緊密的結合起(qǐ)來。5月，Databricks競争對(duì)手Snowflake宣布收購生成(chéng)式AI搜索初創公司Neeva，意在將(jiāng)生成(chéng)式AI的專業知識構建到數據基礎設施産品中。

企業級生成(chéng)式AI

生成(chéng)式AI算是今年爲數不多的投資熱點。1月，微軟向(xiàng) OpenAI 投資了100 億美元。3月，總部位于舊金山的Adept AI在B輪融資中籌集了3.5億美元，投後(hòu)估值至少爲10億美元。5月，Anthropic（人工智能(néng)助手Claude）籌集了4.5 億美元的 C輪融資，估值達到50億美元。

市場分析公司PitchBook Data的數據顯示，到今年年底，全球生成(chéng)式 AI市場的支出預計將(jiāng)達到426億美元，并以32%的複合年增長(cháng)率增長(cháng)，到2026年將(jiāng)達到981億美元。投向(xiàng)生成(chéng)式AI初創公司的風險投資也從2022年全年的48億美元增至2023年前5個月的127億美元。

生成(chéng)式AI市場急劇擴張，爲MosaicML這(zhè)樣(yàng)的初創公司創造了機會。使用大語言系統等工具來開(kāi)發(fā)和訓練公司自己的AI系統正在成(chéng)爲一些大公司的流行策略選擇，MosaicML這(zhè)樣(yàng)的公司可以提供和OpenAI類似的人工智能(néng)模型，但成(chéng)本更低，并可以根據公司的數據進(jìn)行定制。

上個月，法國(guó)生成(chéng)式AI初創公司Mistral AI 獲得了創紀錄的1.13 億美元種(zhǒng)子輪資金投資。這(zhè)筆融資和Databricks對(duì)MosaicML的收購都(dōu)屬于企業級生成(chéng)式AI領域的推動事(shì)件。

MosaicML的兩(liǎng)位創始人都(dōu)曾在英特爾任職。

Naveen Rao曾在杜克大學(xué)就讀計算機專業，後(hòu)又拿下布朗大學(xué)神經(jīng)科學(xué)的博士學(xué)位，研究人工智能(néng)神經(jīng)網絡的學(xué)習和開(kāi)發(fā)。2014年創立了深度學(xué)習平台Nervana Systems。成(chéng)立兩(liǎng)年後(hòu)，Nervana即被(bèi)英特爾以約4.08 億美元的價格收購，他自己也加入英特爾擔任AI産品組的副總裁兼總經(jīng)理。但Nervana後(hòu)被(bèi)英特爾抛棄，Naveen Rao遂在2021年離職再創業。

另一位創始人兼CTO Hanlin Tang是哈佛大學(xué)博士，研究人類視覺循環神經(jīng)網絡。他領導過(guò)英特爾實驗室的人工智能(néng)實驗室，重點研究領域爲應用深度強化學(xué)習、自然語言處理和擴展大型模型。他是在英特爾收購Nervana Systems後(hòu)加入的。更早之前，他曾在國(guó)防部、蘭德公司工作，有著(zhe)數據安全領域的經(jīng)驗。

MosaicML的首席科學(xué)家Jonathan Frankle是MIT計算機科學(xué)與人工智能(néng)實驗室的博士後(hòu)研究員，也是哈佛Kempner研究所的附屬教員。他的研究方向(xiàng)是神經(jīng)網絡的學(xué)習動力學(xué)和訓練算法，旨在提高大型語言模型（LLM）的效率同時降低訓練成(chéng)本。他的研究方向(xiàng)也正是MosaicML的競争力所在。

大語言模型的開(kāi)源路線

MosaicML提供了一個生成(chéng)式AI平台和一套完整的解決方案，包括MPT基礎模型系列、MosaicML推理和 MosaicML訓練，讓用戶能(néng)夠在自己的數據和安全環境中訓練和部署生成(chéng)式AI模型。

其中，MPT基礎模型系列是MosaicML 提供的一系列開(kāi)源、商業可用的大型語言模型，它們可以作爲用戶構建自己的生成(chéng)式AI應用的基礎。MPT基礎模型系列包括MPT-7B 和MPT-30B 兩(liǎng)個模型，分别有70億和300億個參數。

和OpenAI的大語言模型相比，MosaicML的訓練成(chéng)本更低。MosaicML 首席執行官兼聯合創始人 Naveen Rao曾在采訪中表示，MPT-30B 的訓練成(chéng)本爲70萬美元，遠低于訓練 GPT-3 所需的數千萬美元。

當然，這(zhè)不是它唯一的優點。

今年5月，MosaicML推出面(miàn)向(xiàng)企業的MosaicML推理。MosaicML首席執行官Naveen Rao曾表示，MosaicML對(duì)企業客戶的價值主張是雙重的：保持客戶數據的私密性和降低成(chéng)本。

當前許多企業傾向(xiàng)于定制人工智能(néng)模型，這(zhè)些模型依賴于編碼、法律工作、醫療保健等領域的特定訓練集，其中許多行業都(dōu)對(duì)本領域數據有著(zhe)嚴格的合規和控制。企業客戶需要能(néng)夠高效執行特定任務的模型，這(zhè)正是MosaicML相對(duì)于OpenAI這(zhè)類通用模型所具備的優勢。

一些初創公司已經(jīng)在使用MosaicML的模型和工具來構建自然語言前端和搜索系統。MosaicML允許企業使用公司的模型架構根據自己的數據訓練模型，然後(hòu)通過(guò)其推理API部署模型。“如果客戶訓練了一個模型，他們可以放心，他們擁有該模型的所有叠代，該模型就是他們的。我們對(duì)此不擁有所有權。”Naveen Rao表示。

使用 MosaicML 的新推理産品，企業客戶可以部署用于文本完成(chéng)和文本嵌入的 AI 模型，其成(chéng)本比使用OpenAI的LLM低4倍，而圖像生成(chéng)的成(chéng)本比使用OpenAI的DALL-E 2便宜 15倍。

除了讓人工智能(néng)技術變得更容易使用之外，MosaicML 還(hái)專注于提高數據質量，以實現更好(hǎo)的模型性能(néng)。它正開(kāi)發(fā)工具來幫助用戶在預訓練過(guò)程中分層輸入特定領域的數據，這(zhè)确保了多樣(yàng)化和高質量的數據組合，對(duì)于構建有效的人工智能(néng)模型至關重要。

作爲開(kāi)源模型的可用性以及完整的模型調整和部署服務，或使這(zhè)家初創公司能(néng)夠挑戰OpenAI在大語言模型技術市場的主導地位。

“我們希望讓盡可能(néng)多的人了解和使用這(zhè)項技術，這(zhè)就是我們的目标。這(zhè)并不是排他性的。這(zhè)不是精英主義。”Naveen Rao表示。