AIGC领域最大收购：Databricks以13亿美元买MosaicML

　　大数据巨头Databricks 28日宣布签署最终协议，以13亿美元收购旧金山人工智能新创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能产品负责人、Nervana Systems联合创办人Naveen Rao及英特尔AI实验室高管Hanlin Tang创立。

　　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，长期致力人工智能神经网络学习和开发。 曾任高通神经形态机器研究员，2014年创立人工智能公司Nervana Systems。

　　很多人应不熟悉Nervana Systems，但深度学习和AI芯片领域，Nervana曾风头极盛。 Nervana目标是通过云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芯片执行，组合比英伟达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。

　　被收购后，Naveen Rao成为英特尔人工智能产品负责人，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系列等芯片产品。 就在大家等着芯片上市时，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加速芯片。 业界分析原因是Habana技术和设计更具可扩展性，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。 产品组合包括开源、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、数据库和基准。 MosaicML AI开发平台提供成本效益高的模型部署和定制训练，同时确保数据安全，使用户拥有模型所有权等。

　　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芯片，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能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，用户拥有数据控制权和所有权，可自定义AI模型开发。

　　MosaicML模型训练自动优化承诺比传统快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平台和技术支持下，企业训练使用LLMs成本显著降低，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能革命受益，并对数据使用情况有更多控制权。 Databricks和MosaicML有难以置信的机会实现人工智能民主化，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官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。

　　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。

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