這筆94億元的并購(gòu)案，啟示了國(guó)內(nèi)另一個(gè)超級(jí)賽道。

鉛筆道作者丨惜文

最近，AIGC最大一筆收購(gòu)案誕生：一個(gè)62人的初創(chuàng)企業(yè)，竟然賣了94億元。

(資料圖)

6月26日，大數(shù)據(jù)巨頭Databricks宣布收購(gòu)MosaicML。

Databricks于2013 年成立，是一家大數(shù)據(jù)公司（Pre IPO階段），使命是：簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)和 AI ，并使之民主化。該公司2022年的估值約380億美元，每年?duì)I收超10億美元。

而MosaicML則是一家妥妥的初創(chuàng)公司，成立于2021年，由2名前英特爾高管聯(lián)合創(chuàng)立，目前已融資超過(guò)6400萬(wàn)美元，機(jī)構(gòu)包括DCVC、Lux Capital等。

2年時(shí)間，94億RMB，Databricks為何要花重金收購(gòu)MosaicML？

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為什么值94億元？

這一切還是與ChatGPT掀起的AI大潮有關(guān)。

Databricks本身正在研發(fā)大模型，只是思路與OpenAI略有不同：前者想用更少的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)ChatGPT的同樣效果。

自去年以來(lái)，ChatGPT的驚艷是有代價(jià)的：耗時(shí)7年，每代大模型的迭代周期約1-3年。并且大模型的訓(xùn)練非常昂貴，單次成本可達(dá)100萬(wàn)美元。

Databricks的思路較有突破性，這意味著未來(lái)大模型的開(kāi)發(fā)將更省時(shí)、省力、省錢。

今年4月12日，Databricks發(fā)布大模型Dolly 2.0。

與GPT4相比，Dolly 2.0的訓(xùn)練參數(shù)僅為120億個(gè)，而前者為100萬(wàn)億個(gè)；而Dolly 2.0的前身（Dolly）則更省時(shí)、省力，訓(xùn)練成本僅為30美元、一臺(tái)服務(wù)器、3個(gè)小時(shí)。

大模型的智慧程度，已經(jīng)被行業(yè)共識(shí)；但降低大模型的開(kāi)發(fā)難度，也已成為行業(yè)共識(shí)。這個(gè)方向，不僅只有Databricks在努力。

今年3月，斯坦福大學(xué)研究人員也完成了一項(xiàng)特殊嘗試：用600美元的成本，復(fù)制了GPT3模型，耗時(shí)也僅有2個(gè)月。

那么以上又與MosaicML有什么關(guān)系？

MosaicML也是一家AIGC（生成式AI）公司，也有自己的大模型產(chǎn)品（MPT），但它的定位專注更鮮明：主要面向to B，產(chǎn)品主要給企業(yè)用，讓企業(yè)自己訓(xùn)練、部署AI模型。

在to B方向，與ChatGPT相比，其產(chǎn)品成本更低、用時(shí)更短。比如GPT3等同類產(chǎn)品訓(xùn)練成本約數(shù)千萬(wàn)美元，而MPT-30B則僅需要70萬(wàn)美元。

MosaicML的一個(gè)重要使命，是把大模型從“天價(jià)”打到了“親民價(jià)格”，為大模型在企業(yè)的普及創(chuàng)造了可能。

那么，Databricks又為什么要收購(gòu)MosaicML？

因?yàn)镸osaicML主攻的客戶群體，正是Databricks的客戶群體。后者的客戶多為大型企業(yè)和組織，需求是處理大量數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)。

而從to B 方向來(lái)看，Databricks的整體進(jìn)展落后于MosaicML。從未來(lái)看，大模型AI產(chǎn)品將取代傳統(tǒng)AI產(chǎn)品，Databricks如果此刻不下手，未來(lái)就有被替代的可能。

MosaicML已經(jīng)拿下甲骨文等KA客戶，并且在商用大模型里排名較靠前。

今年5月，MosaicML發(fā)布可商用大模型MPT-7B,包含70億個(gè)參數(shù)。在各類性能評(píng)估中，MPT-7B與META的大模型LLaMA打了個(gè)平手。

而在商用大模型的評(píng)比榜單里，甚至看不見(jiàn)Databricks的產(chǎn)品。

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啟示：新風(fēng)口來(lái)臨

抓住風(fēng)口，雞犬升天。

不得不說(shuō)，MosaicML是一家幸運(yùn)的公司，僅僅2年賣出94億元價(jià)格。其創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員一共4位，CEO名叫Naveen Rao，曾任英特爾副總裁兼AI產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理。他曾于2014年創(chuàng)辦AI芯片公司Nervana，后于2016年以4.08億美元賣給英特爾，耗時(shí)2年。

結(jié)合此次并購(gòu)經(jīng)歷，可以看出Naveen Rao兼具戰(zhàn)略眼光與資本運(yùn)作能力。

公司賣給英特爾后，Naveen Rao加入了英特爾，成為其AI產(chǎn)品集團(tuán)負(fù)責(zé)人。2020年，英特爾放棄了Naveen Rao所負(fù)責(zé)的產(chǎn)品，導(dǎo)致后者出走。

與Naveen Rao一起出走的，還有一位華人Hanlin Tang。他本科畢業(yè)于普林斯頓大學(xué)，后赴哈佛大學(xué)攻讀博士，后擔(dān)任英特爾AI實(shí)驗(yàn)室高級(jí)主管。

據(jù)外媒援引官方消息，被收購(gòu)時(shí)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(wàn)美元融資，估值2.22億美元——不到2年時(shí)間，估值增長(zhǎng)6倍。

這樁交易也將給國(guó)內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)帶來(lái)啟發(fā)，尤其是企業(yè)版大模型方向。

國(guó)內(nèi)的通用大模型正處于百花齊放，百度、阿里、華為、騰訊、字節(jié)、360等，但企業(yè)商用版大模型目前暫未出現(xiàn)。綜合鉛筆道觀察，大模型的商業(yè)化必然to B先于to C，就和計(jì)算機(jī)的問(wèn)世一樣，也是to B先于to C。

據(jù)鉛筆道了解，一些早期創(chuàng)業(yè)者已經(jīng)悄悄殺入該領(lǐng)域，使命是：在省時(shí)省力省錢的前提下，幫助企業(yè)搭建AI大模型。

MosaicML的收購(gòu)證明：該賽道既有商業(yè)化前景，又有巨大的資本化空間。

本文不構(gòu)成投資建議。

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