近日，大數據巨頭公司Databricks宣布億13億美元的價格（約合94億人民幣）收購生成式AI初創公司MosaicML。該筆發生在美國硅谷的收購案，為年內生成式AI領域內公布的最大一筆。引來業界高度關注。

MosaicML于2021年成立于美國舊金山，其剛成立不久便成功完成了第一輪融資，知名風投DCVC、Lux Capital、Future Ventures等投資機構參與，MosaicML共獲得3700萬美元的融資。

第一輪融資時，MosaicML公司估值為2.2億美元，但在此次收購中，MosaicML的估值直接提高近6倍，令業界感到驚嘆。

成立不到兩年，估值便如此之高，這家生成式AI初創公司到底有何“看家本領”？

01、AI模型服務企業端，產品質優價廉

根據公開資料顯示，MosaicML的產品組合包括開源的、商業授權的MPT Foundation系列模型和MosaicML 推理和訓練服務。

其推出的MosaicML Composer開源的深度學習庫，提供20種用于計算機視覺和自然語言處理的方法，包括模型、數據集和基準。推出的MosaicML Explorer可以幫助開發人員探索和理解不同的云服務和硬件選項之間的時間、性能和成本，以簡化和評估實施選項。推出的MosaicML AI開發平臺，提供了成本效益高的模型部署和定制訓練，同時保證數據安全，使用戶能夠擁有模型的所有權等。

值得一體的是，MPT基礎模型系列是MosaicML 提供的一系列開源、商業可用的大型語言模型，它們可以作為用戶構建自己的生成式AI應用的基礎。

MosaicML 的MPT基礎模型系列包括MPT-7B 和MPT-30B 兩個模型，分別有70億和300億個參數。

MPT-7B是MosaicML在今年5月5日發布的類ChatGPT開源大語言模型。MPT-7B 在MosaicML平臺上進行了9.5天的訓練，零人工干預，成本僅用了20萬美元。該模型具備可商業化、高性能、資源消耗低、1T訓練數據、可生成代碼等技術優勢。

AI2、Generally Intelligence、Hippocratic AI、Replit 和 Scatter Labs等知名廠商皆使用MPT-7B開發各種生成式AI產品。

截至目前，MPT-7B開源項目的下載量超過300萬次。收購方Databricks表示，這也是其收購MosaicML的重要原因之一。

另一款模型MPT-30B推出之后，同樣引來業界關注，十分受歡迎。其訓練成本遠低于其他競爭對手，有望推動AI模型在更廣泛領域的應用并逐步降低訓練成本。

MosaicML首席執行官兼聯合創始人Naveen Rao表示，MPT-30B的訓練成本僅為70萬美元，遠遠低于類似產品如GPT-3所需的數千萬美元訓練成本。該模型由于成本低、體積小，可以更快速地進行訓練，并且更適合在本地硬件上部署。

MosaicML還介紹稱，公司用 2 個月的時間訓練了 MPT-30B，通過數據混合進行預訓練，從 10 個不同的開源文本語料庫中收集了 1T 個預訓練數據 token，并使用 EleutherAI GPT-NeoX-20B 分詞器對文本進行分詞，并根據上述比率進行采樣。

需要注意的是，開發者可以從Hugging Face下載并使用開源的MPT-30B基礎模型，還可以使用自己的數據在本地硬件上進行微調。

MosaicML同時表示，將模型參數擴展到300億只是第一步，隨后他們將以降低更低成本推出更大體積、更高質量的模型。

MosaicML另一個比較有亮點的產品是今年推出的面向企業的MosaicML推理。

MosaicML首席執行官兼聯合創始人Naveen Rao表示：“一些初創公司已經在使用MosaicML的模型和工具來構建自然語言前端和搜索系統。MosaicML允許企業使用公司的模型架構根據自己的數據訓練模型，然后通過其推理API部署模型。如果客戶訓練了一個模型，他們可以放心，他們擁有該模型的所有迭代，該模型就是他們的。我們對此不擁有所有權。使用 MosaicML 的新推理產品，企業客戶可以部署用于文本完成和文本嵌入的 AI 模型，其成本比使用OpenAI的LLM低4倍，而圖像生成的成本比使用OpenAI的DALL-E 2便宜 15倍。”

“我們希望讓盡可能多的人了解和使用這項技術，這就是我們的目標。這并不是排他性的。這不是精英主義。”Naveen Rao同時表示。

02、由英特爾前高管創立，MosaicML起點不低

作為初創公司的MosaicML，為何會連續推出爆款產品，這當然很其創始人有很大關系。

MosaicML是由曾在英特爾擔任AI產品負責人、Nervana Systems 的聯合創始人 Naveen Rao ，以及英特爾AI實驗室的高級主管Hanlin Tang創立。

MosaicML的創始人Naveen Rao ，1997年畢業于杜克大學的計算機科學專業，后取得布朗大學神經科學的博士學位。Naveen Rao長期致力于人工智能神經網絡的學習和開發，曾在高通擔任過神經形態機器的研究員，并在2014年創立了人工智能公司Nervana Systems。后來這家公司在2016年以4.08億美元被英特爾收購。

Hanlin Tang畢業于哈佛大學，研究人類視覺中的遞歸神經網絡。他在普林斯頓大學取得物理學學士學位，隨后在哈佛大學取得生物物理學的博士學位，研究人類視覺中的遞歸神經網絡，Hanlin Tang少年時代在臺北度過。后來加入英特爾后，在英特爾AI實驗室擔任高級主管，在此期間Hanlin Tang負責算法工程和深度學習研究，并參與了MLPerf基準測試的開發。

Hanlin Tang在國際頂級期刊和會議上發表了多篇論文，涉及計算神經科學、計算機視覺、自然語言處理和強化學習等領域。

還有一位值得一提的團隊成員是MosaicML的首席科學家Jonathan Frankle，他是MIT計算機科學與人工智能實驗室的博士后研究員，也是哈佛Kempner研究所的附屬教員。Jonathan Frankle的研究方向是神經網絡的學習動力學和訓練算法，旨在提高大型語言模型（LLM）的效率同時降低訓練成本。這一研究方向也正是MosaicML的核心競爭力所在，可以說Jonathan Frankle是MosaicML能賣到94億的關鍵人物。

Naveen Rao和Hanlin Tang之所以能在英特爾任職，是因為Nervana Systems開發了Neon 這一高性能的深度學習框架，以及后來推出的Nervana Cloud深度學習云平臺、Nervana Engine專用硬件加速器，英特爾認為這些產品非常有價值，就把Nervana Systems收購了。Naveen Rao和Hanlin Tang也一起加入英特爾，一位成為了AI產品集團的負責人，一位成為了AI實驗室高級主管。

不過，2020年英特爾宣布放棄原計劃的Nervana服務器端AI加速芯片，去耗資20億美元收購以色列公司Habana的產品。

在英特爾決定“拋棄” Nervana后，Naveen Rao和Nervana的前核心員工Hanlin Tang也一起離開了英特爾，兩人另立門戶創立了今天的MosaicML。根據LinkedIn的信息，目前Hanlin Tang擔任MosaicML的CTO。

03、Databricks收購MosaicML，強強聯合？

Databricks收購MosaicML不僅僅是因為商業價值，更是為了兩個公司可以強強聯合，實現技術上的突破，加碼AI大模型。

先來看看收購方Databricks，這是一家數據存儲和分析領域的巨頭公司，由美國加州大學伯克利 AMP 實驗室的 Spark 大數據處理系統多位創始人聯合創立。Databricks 的客戶遍及大中小企業，以及各個行業。截至 2023 年 03 月，其全球已有超過 9000 家企業用戶。包括 AT&T、殼牌、巴寶莉、豐田、Walgreens、Adobe、康泰納仕和再生元制藥等。

2021 年，Databricks拿下了摩根士丹利旗下Counterpoint Global領投的16億美元H輪融資。2023年4月18日，Databricks以298億美元億的估值入選《2023·胡潤全球獨角獸榜》，名列第七。

業內專家表示，收購完成之后，MosaicML 將成為 Databricks Lakehouse 平臺的一部分，MosaicML 的整個團隊和技術都將納入 Databricks 旗下，為公司提供統一的平臺來管理數據資產，助力 Databricks更好的開發生成式AI技術。同時能夠使用自己的專有數據來構建、擁有和保護自己的生成式 AI 模型。

DataBricks 的 CEO Ali Ghodsi 也表示，收購 MosaicML 將進一步增強 DataBricks 的數據分析平臺。

DataBricks收購MosaicML是為加碼AI大模型是主流觀點，原因是MosaicML因其尖端的MPT大語言模型而受到認可，MPT-7B和MPT-30B都是今年開發的爆款產品，下載量均突破百萬。

值得一提的是，MosaicML的模型訓練自動優化使得訓練速度比標準方法快2-7倍，而資源的近線性擴展允許在幾小時內訓練多十億參數的模型。

借助于雙方的聯合產品，Databricks和MosaicML的目標是將訓練和使用LLMs的成本從數百萬美元降低到數千美元。

由此可見，Databricks正試圖加碼AI大模型，去挑戰OpenAI、微軟、谷歌等大公司的市場地位，為行業帶來新的選擇。

但也有反對觀點認為Databricks 整合 LLM 的價值主張是不太明確，因為Databricks主營Lakehouse，主要是用Spark來處理大規模集群數據，因此其整合大語言的價值并不明確。還有業內人士認為，Databricks 是在借當前大模型熱度進行炒作，收購對技術方面不會有明顯的突破，MosaicML 遲早會被Databricks放棄。

這起收購案能否能獲得良好的效果，在實現商業價值的同時，也能有技術突破，可能仍需要等待時間去驗證。

財經方面專家認為，收購MosaicML的交易可能是這家AI獨角獸公司為IPO之路打下基礎。

04、AI大模型并購潮拉開大幕

去年末ChatGPT的橫空出世，拉開了AI競賽的大幕，半年之后，又出現了AI并購潮。

原因無外乎是生成式AI經過一段時間的野蠻生長，然后大型企業取得一定的進展，同時也發現了現有技術和人才的不足，而那些AI初創公司，相對來說要專業一些，既有人才也有技術，但存在資金不足、資源稀缺等問題。所以AI并購潮現在出現是必然的，對于整個行業來講也是正向的、有利的。

除了本文介紹的Databricks收購MosaicML之外，今年5月，云計算巨頭Snowflake宣布收購了由兩位前Google員工創立的生成式AI搜索初創公司Neeva。業內專家認為，此次收購將使Snowflake能夠利用尖端的搜索技術，并將其注入到數據云中，充分客戶、合作伙伴和開發者的需求。

值得一提的是，Neeva的領導團隊成員在創建YouTube貨幣化和Google的搜索廣告等產品時，起到了非常重要的作用。不出意外的話，此次收購將把Snowflake中的搜索和對話提升到一個新水平。不過此次收購的金額并沒有對外公布。

6月26日，全球最大的專業信息服務提供商湯森路透宣布，以6.5億美元現金收購AI初創公司Casetext，該公司主營業務是為法律人士提供AI助理服務。

公開資料顯示，Casetext員工數為104名，客戶包括1萬多家律師事務所和企業法務部門。其主要產品CoCounsel是一款于今年推出的人工智能法律助理，由GPT-4提供支持。該筆收購將有效補充湯森路透現有的AI路線圖。

6月29日，AI初創公司Inflection宣布完成13億美元融資，該輪融資由微軟、英偉達等牽頭投資，其融資總額達到15.25億美元。

再看中國的AI市場，6月29日，美團發布公告，宣布已完成光年之外境內外主體100% 的股權收購，耗資20.65億人民幣。

對于此次并購，美團在公告表示，光年之外是中國領先的AGI創新者，其目前的管理與技術團隊具有開發深度學習框架的高水平經驗。公司通過收購事項可以獲得領先的AGI技術及人才，有機會加強其于快速增長的人工智能行業中的競爭力。

美團方面表示，并購完成后，將支持光年團隊繼續在AI大模型領域進行研究和探索。

無獨有偶，今年6月16日，昆侖萬維發布公告稱，旗下控股子公司Star Group擬發股收購Singularity AI全部股權。

Singularity AI致力于實現通用人工智能，目前聚焦于自然語言大型預訓練模型及開發者API的研發工作，主要產品及服務包括通用開發者API、聊天機器人和知識抽取。

國外出現AI并購潮，釋放出了一個強烈的行業信號，意味著國外AIGC的發展已經開始升級，無論是技術、業務、場景還是商業化，都隨時可能出現顛覆性的創新。

對于國內AI市場，投資人持謹慎樂觀態度。總的來說是B端應用面臨企業端數字化緩慢，軟件付費意愿不強，商業化緩慢等問題，對比國外AI市場依然差距不小。

不過我們也要看到，中國是美國市場之外唯一一個擁有完整的AIGC產業鏈的國家，在這場第四次工業革命之中，大家都沒有退路。

參考資料：

硅谷老錢和中國巨頭，AI并購潮的同行不同命

AIGC領域最大收購：Databricks 13億美元買下MosaicML，成立僅2年員工60人