大數據巨頭 Databricks 28 日宣布簽署最終協定，以 13 億美元收購舊金山人工智慧新創 MosaicML。

收購後MosaicML將成為Databricks Lakehouse平台一部分，MosaicML團隊和技術都納入Databricks旗下，為企業提供統一平台管理數據資產，並使用專有數據構建、保存和維護生成式AI模型。MosaicML非常年輕，2021年才成立，只披露過一輪融資，員工僅62人。上一輪融資估值為2.2億美元，也就是說，此次收購MosaicML估值躍升6倍。

此交易是截至目前生成式AI最大筆收購。不久前雲端巨頭Snowflake才宣布收購生成式AI公司Neeva。經歷幾個月投資熱後，大型企業收購生成式AI新創似乎逐漸開啟熱潮。

MosaicML是何方神聖？

MosaicML由曾任英特爾人工智慧產品負責人、Nervana Systems聯合創辦人Naveen Rao及英特爾AI實驗室高階主管Hanlin Tang創立。

▲ 左起Hanlin Tang、Naveen Rao。（Source：MosaicML）

Naveen Rao 1997年畢業於杜克大學計算機科學專業，取得布朗大學神經科學博士學位，長期致力人工智慧神經網路學習和開發。曾任高通神經形態機器研究員，2014年創立人工智慧公司Nervana Systems。

很多人應不熟悉Nervana Systems，但深度學習和AI晶片領域，Nervana曾風頭極盛。Nervana目標是透過雲端和硬體產品改善深度學習效率，2015年推出超強性能深度學習底層框架Neon，業界一炮而紅，接著2016年推出Nervana Cloud深度學習雲端平台，以及Nervana Engine專用硬體加速器。

Nervana表示，Nervana Cloud把Neon框架於Nervana Engine晶片執行，組合比輝達Titan X性能高10倍。Nervana的強勁表引起英特爾注意，第一個大動作就是花4億美元收購Nervana。

▲ 2016年英特爾收購Nervana的報導。（Source：Vox）

被收購後，Naveen Rao成為英特爾人工智慧產品負責人，Neon架構和Nervana產品也整合至英特爾產品線，Nervana Engine改名為Crest系列。2017~2019年英特爾多次公布Nervana Lake Crest進展，並Nervana NNP-T系列等晶片產品。就在大家等著晶片上市時，2020年英特爾突然宣布用後來花20億美元收購的以色列公司Habana產品取代Nervana伺服器AI加速晶片。業界分析原因是Habana技術和設計更具可擴充性，並已可量產。

英特爾決定拋棄Nervana後，Naveen Rao和Nervana前核心員工Hanlin Tang也離開英特爾，另立門戶創立MosaicML。據LinkedIn，Hanlin Tang應是華裔，有哈佛大學生物物理學博士學位，目前擔任MosaicML的CTO。

從英特爾「出走」後的MosaicML主要業務是什麼？

MosaicML仍致力幫助企業提高AI效率，只是這次不再投入太多精力給硬體，只專注生成式AI。簡單來說，MosaicML提供平台，讓各類型企業都可輕鬆在安全環境訓練和部署AI模型，並幫助企業降低AI系統開銷。產品群組包括開源、商業授權MPT Foundation系列模型和MosaicML推理和訓練服務，提供一系列工具。

如MosaicML Explorer可幫助開發人員探索和理解不同雲端服務和硬體選項的時間、性能和成本，以簡化和評估實施選項。MosaicML Composer開源的深度學習庫提供20種計算機視覺和自然語言處理法，包括模型、資料庫和基準。MosaicML AI開發平台提供成本效益高的模型部署和客製訓練，同時確保數據安全，使用戶擁有模型所有權等。

（Source：MosaicML）

瞄準企業服務，Databricks也用生成式AI出招

回頭看MosaicML創始團隊，可說業務選擇一直比潮流領先一步。大家都還在觀望時做AI晶片，AI業低谷時率先探索生成式AI商業化。憑著強大團隊技術背景和業界經驗，MosaicML剛成立就得到知名風投DCVC、Lux Capital、Future Ventures等3,700萬美元融資，之後融資總額攀升到6,400萬美元。Databricks收購MosaicML，主要還是看中生成式AI模型的企業端商業化能力。

MosaicML CEO Naveen Rao曾表示，2018年後用大量數據訓練的人工智慧模型複雜度急劇上升，訓練一個模型至少要花費數百萬美元，除了大公司，其他中小型企業普遍都無法承受。此次收購後Databricks的Lakehouse平台和MosaicML技術聯合產品能讓企業使用自家數據以簡單、快速、低成本訓練和構建生成式AI模型，使用者擁有數據控制權和所有權，可自定義AI模型開發。

MosaicML模型訓練自動最佳化承諾比傳統快2~7倍，資源近線性可伸縮性確保有數十億參數的模型幾小時內訓練好，Databricks說法，Databricks和MosaicML平台和技術支援下，企業訓練使用LLMs成本顯著降低，可降至約數千美元。

MosaicML加入前，Databricks曾基於EleutherAI的Pythia-12b開發Dolly-2的120 億參數語言模型，MosiacML加入後，Databricks將提供Dolly-2和MosaicML MPT兩個領先大語言模型。

「每個組織都應能從人工智慧革命受益，並對數據使用方式有更多控制權。Databricks和MosaicML有難以置信的機會實現人工智慧民主化，並使Lakehouse成為構建生成式AI的最佳場所。」Databricks聯合創辦人兼首席執行長Ali Ghodsi於新聞稿表示。

60名員工喜收「大禮包」，AIGC併購潮拉開帷幕

MosaicML收購案是生成式AI領域最大交易，高達13億美元收購額對僅62名員工的MosaicML無疑是天降好禮。Levels.fyi數據，MosaicML軟體工程師薪資平均75萬至85萬美元，員工期權會以現金折現或轉成Databricks期權還不清楚，但收購後MosaicML團隊都會加入Databricks。

（Source：Levels.fyi）

AI熱潮下，大型公司收購生成式AI新創或許才拉開帷幕。雲端數據管理領軍企業Snowflake剛宣布收購兩位前Google員工創立的生成式AI搜尋新創Neeva，交易額並未公布。Neeva主要業務是利用生成性AI搜尋，且聚焦企業搜尋。加入Snowflake後，Neeva可幫助服務企業客戶利用AI快速搜尋分析數據、數據資產，取得數據洞察的能力。

從Snowflake和Databricks接連收購可看到，大型科技公司生成式AI技術從自研、戰略投資逐步邁向兼併收購階段，這也給新創生成式AI公司提供更多機會，不出意外的話，下半年會看到更多收購案。無論這兩筆大型收購的應用方向，或、Anthropic等高歌猛進的獨角獸，業務重點都是生成式AI技術的企業級應用。

消費端熱鬧大半年後，生成式AI開始大舉朝企業用戶進軍。

（本文由 授權轉載；首圖來源：）