這筆94億元的並購案，啓示了國內另一個超級賽道。
鉛筆道作者丨惜文
最近，AIGC最大一筆收購案誕生：一個62人的初創企業，竟然賣了94億元。
6月26日，大數據巨頭Databricks宣布收購MosaicML。
Databricks於2013 年成立，是一家大數據公司（Pre IPO階段），使命是：簡化數據和 AI ，並使之民主化。該公司2022年的估值約380億美元，每年營收超10億美元。
而MosaicML則是一家妥妥的初創公司，成立於2021年，由2名前英特爾高管聯合創立，目前已融資超過6400萬美元，機構包括DCVC、Lux Capital等。
2年時間，94億RMB，Databricks爲何要花重金收購MosaicML？
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爲什么值94億元？
這一切還是與ChatGPT掀起的AI大潮有關。
Databricks本身正在研發大模型，只是思路與OpenAI略有不同：前者想用更少的參數，實現ChatGPT的同樣效果。
自去年以來，ChatGPT的驚豔是有代價的：耗時7年，每代大模型的迭代周期約1-3年。並且大模型的訓練非常昂貴，單次成本可達100萬美元。
Databricks的思路較有突破性，這意味着未來大模型的开發將更省時、省力、省錢。
今年4月12日，Databricks發布大模型Dolly 2.0。
與GPT4相比，Dolly 2.0的訓練參數僅爲120億個，而前者爲100萬億個；而Dolly 2.0的前身（Dolly）則更省時、省力，訓練成本僅爲30美元、一台服務器、3個小時。
大模型的智慧程度，已經被行業共識；但降低大模型的开發難度，也已成爲行業共識。這個方向，不僅只有Databricks在努力。
今年3月，斯坦福大學研究人員也完成了一項特殊嘗試：用600美元的成本，復制了GPT3模型，耗時也僅有2個月。
那么以上又與MosaicML有什么關系？
MosaicML也是一家AIGC（生成式AI）公司，也有自己的大模型產品（MPT），但它的定位專注更鮮明：主要面向to B，產品主要給企業用，讓企業自己訓練、部署AI模型。
在to B方向，與ChatGPT相比，其產品成本更低、用時更短。比如GPT3等同類產品訓練成本約數千萬美元，而MPT-30B則僅需要70萬美元。
MosaicML的一個重要使命，是把大模型從“天價”打到了“親民價格”，爲大模型在企業的普及創造了可能。
那么，Databricks又爲什么要收購MosaicML？
因爲MosaicML主攻的客戶群體，正是Databricks的客戶群體。後者的客戶多爲大型企業和組織，需求是處理大量數據+數據分析+機器學習。
而從to B 方向來看，Databricks的整體進展落後於MosaicML。從未來看，大模型AI產品將取代傳統AI產品，Databricks如果此刻不下手，未來就有被替代的可能。
MosaicML已經拿下甲骨文等KA客戶，並且在商用大模型裏排名較靠前。
今年5月，MosaicML發布可商用大模型MPT-7B,包含70億個參數。在各類性能評估中，MPT-7B與META的大模型LLaMA打了個平手。
而在商用大模型的評比榜單裏，甚至看不見Databricks的產品。
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啓示：新風口來臨
抓住風口，雞犬升天。
不得不說，MosaicML是一家幸運的公司，僅僅2年賣出94億元價格。其創始團隊成員一共4位，CEO名叫Naveen Rao，曾任英特爾副總裁兼AI產品事業部總經理。他曾於2014年創辦AI芯片公司Nervana，後於2016年以4.08億美元賣給英特爾，耗時2年。
結合此次並購經歷，可以看出Naveen Rao兼具战略眼光與資本運作能力。
公司賣給英特爾後，Naveen Rao加入了英特爾，成爲其AI產品集團負責人。2020年，英特爾放棄了Naveen Rao所負責的產品，導致後者出走。
與Naveen Rao一起出走的，還有一位華人Hanlin Tang。他本科畢業於普林斯頓大學，後赴哈佛大學攻讀博士，後擔任英特爾AI實驗室高級主管。
據外媒援引官方消息，被收購時該公司擁有62名員工，其中研究人員15名。此前，該公司曾獲得約6400萬美元融資，估值2.22億美元——不到2年時間，估值增長6倍。
這樁交易也將給國內AI創業帶來啓發，尤其是企業版大模型方向。
國內的通用大模型正處於百花齊放，百度、阿裏、華爲、騰訊、字節、360等，但企業商用版大模型目前暫未出現。綜合鉛筆道觀察，大模型的商業化必然to B先於to C，就和計算機的問世一樣，也是to B先於to C。
據鉛筆道了解，一些早期創業者已經悄悄殺入該領域，使命是：在省時省力省錢的前提下，幫助企業搭建AI大模型。
MosaicML的收購證明：該賽道既有商業化前景，又有巨大的資本化空間。
本文不構成投資建議。
原文標題 : 震撼！最大一筆收購案誕生：94億元
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