62人大模型公司卖了93亿元！AIGC最大收购案诞生：华人联创，两年估值翻6倍
杨净 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
每位员工1.5亿元。
刚刚，年内AIGC最大收购案诞生！
大数据巨头Databricks以13亿美元 （约93亿元人民币）的价格，买下仅62名员工的AI初创公司MosaicML。
收购方案包括所有员工将被保留。
这家初创公司主打生成式AI平台，成立不到两年，曾开源两个MPT系列大模型，其中MPT-7B下载量超过 300万次。客户包括甲骨文、艾伦AI实验所等。
在上轮融资中，MosaicML估值还是2.2亿美元，结果此次收购直接将估值 提高近6倍。
官宣博客中表示，两者结合将帮助任何组织构建、使用生成式AI模型，成本将只会花费数千美元，而非数百万美元。
AIGC领域最大收购
首先来了解下此次收购的双方。
Databricks起源于UC伯克利，曾参与Apache Spark项目开发。作为数据存储和分析巨头，截至2022年估值310亿美元，帮助AT&T、壳牌、Walgreens等大型公司处理数据。
前段时间，刚开源了自己大模型 Dolly，旨在以更少参数实现与ChatGPT类似的效果。
至于 MosaicML，它是由两名前英特尔高管Naveen Rao和Hanlin Tang于2021年创立，迄今已筹集6400万美元，投资机构包括DCVC、Lux Capital、Future Ventures。
他们致力于以低成本方式来帮助企业训练和推理大模型，此前他们曾完成以不到5万美元的成本训练出Stable Diffusion，也曾开源高效神经网络训练的PyTorch库 Composer，有多达20种加速方法，训练最高提速7倍。
就在几天前，MosaicML才发布了大模型 MPT-30B，作为MPT-7B的扩展。后者在社区中获得了热烈的反响，下载量超过300万次。
MPT-30B在H100上完成了8k上下文长度的训练，性能优于原始GPT-3 ，除此之外还有两个微调变体，分别擅长多轮指令跟踪的MPT-30B-Instruct和多轮对话的MPT-30B-Chat。
基于这个模型，MosaicML为企业客户提供训练、推理 （入门版和企业版）等各种服务。
他们合作客户包括艾伦AI研究所、Cloudflare、甲骨文、3D设计工具Dream3D、大模型初创公司Replit、图像生成公司Natural Synthetics、视频理解AI公司Twelve Labs等。
这种大模型商业化能力，据悉也正是Databricks所看中的。
据华尔街消息， 该交易将在7月31日之前完成。收购完成后，MosaicML将成为Databricks旗下的一项独立服务。
网友：平均每位员工1.5亿元
此次收购消息一出，网友们不免提起另一位数据巨头 Snowflake。
他们也在紧锣密鼓地完成AIGC的布局，上个月刚以1.5亿美元完成对AI搜索公司Neeva的收购，去年还以 8 亿美元收购了Streamlit。
有业内人士调侃：
两者之间的竞争游戏越来越有趣了。
不过这也只是整个AIGC浪潮下一个缩影。科技巨头们动作频频，他们无外乎通过自主研发、合作、收购等方式来布局AIGC。
就像Databricks，它除了开源Dolly大模型，还有像同企业AI平台Dataiku合作，以及多次收购，像去年10月的无代码公司8080 Labs，上个月收购了数据安全初创公司Okera。
这样的趋势正在势不可挡。
有相关机构分析，到今年年底，全球生成式AI市场支出将达到426亿美元，并以32%的复合年均增长率增长，2026年将达到981亿美元。
值得一提的是，此次有网友也饶有兴致地计算了每位员工的支付价格：
平均每人2100万美元。
虽然不能等同于只是为了人才而收购，但也不失为一种当下对初创公司的价值评估体系。
两次踩准时机
还有人将焦点聚焦于MosaicML的联合创始人兼CEO Naveen Rao上，称他 眼光和时机都这么精准。
他曾在2014年创办了 Nervana Systems，曾推出深度学习底层框架Neon爆火出圈，结果又恰好赶上AlphaGo，直接被英特尔4亿美元收购，自己也加入英特尔担任AI产品负责人。
随后Neon在产业界反响平平，被英特尔抛弃。
于是他选择在2021年离职，创办 MosaicML，结果现在又以13亿美元被收购。
在此之前，他本科毕业于杜克大学电子工程和计算机专业，十年后 （2007年）跑去布朗大学攻读神经科学博士学位，刚好在深度学习浪潮兴起之时毕业，随后前往高通负责神经形态处理器的研究。
个人博客介绍中，他这样介绍自己，
I like to build stuff that will eventually learn how to build other stuff.
对于这位两次都精准把握住时机和方向的人，你怎么看呢？
— 完—
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