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沒有辦公室,種子輪卻融了4個億

投中網辛苓2023-08-23 14:12 大公司
融了這么多錢,卻沒有傳統公司的辦公室成本,那么錢花哪了呢?

近日,一條融資消息引起了我的關注,一家將機器學習(ML)引入數據庫的開源機器學習(ML)初創公司,成功獲得英偉達旗下NVentures的投資。至此,這家被英偉達、Benchmark,以及Mayfield等眾多機構投資的種子輪,總額達到5410萬美元(近4億元)。

這家公司叫MindsDB,成立于2017年,總部位于美國舊金山,由Adam Carrigan(首席運營官)和Jorge Torres(首席執行官)聯合創立。MindsDB是一個低代碼的機器學習平臺,它將流行的Machine Learning框架作為“AI表”自動集成到數據棧中,以簡化AI在應用程序中的集成,讓所有技能水平的開發人員都能使用。

不僅如此。隨著信息技術的發展,很多行業逐漸從基于歷史數據分析的“發生了什么和為什么發生”,開始向機器學習預測模型的“預測會發生什么和怎樣使其發生”轉變,而MindsDB就是實現這一目標的一個產品。

使用MindsDB快速創建AI應用,向該應用提出有關數據的預測性問題就能獲得準確的答案,這一功能讓MindsDB具備無可限量的商業價值。根據官網數據,MindsDB的開源產品已經有超過15萬個安裝部署,MindsDB Pro Cloud被超過100家新興初創公司和中小型企業使用。

優秀的技術構建,良好的商業價值,讓MindsDB被《福布斯》評為最有前途的人工智能公司之一,并被Gartner評為“數據和人工智能酷炫供應商”,同時獲得多家投資機構的青睞,其中就包括今年的顯眼包英偉達。

MindsDB是英偉達今年投資的第10家AI公司了。自從收購ARM失敗,英偉達就像憋了一口氣,不到一年時間里接連出手投資AI公司,被投企業涵蓋了B端與C端應用、大模型與應用、AI與視頻的結合、AI與生物醫藥的結合,甚至包括更底層的云服務。

GPU能夠提供的強大算力,是英偉達的立身之本。但很顯然,英偉達并不認為不斷提升算力就能夠永保無虞。從今年英偉達一系列的投資動作可以看出,英偉達瞄準了AI下游應用進行布局,不斷完善自身已有的AI軟硬件生態體系,以確保英偉達作為AI產業鏈上的絕對頂端角色。

8家機構投了4億元,公司卻沒有辦公室


先回到MindsDB。早在2009年,Adam和Jorge在澳大利亞學習期間就成為了好朋友。Adam本科畢業于澳大利亞昆士蘭大學經濟學專業,碩士從澳大利亞國立大學金融學畢業后,前往英國劍橋大學學習哲學專業,在劍橋大學賈吉商學院擔任研究員,之后成為德勤的管理顧問。

Jorge碩士畢業于澳大利亞國立大學,主攻機器學習。畢業后前往美國,成為加州大學伯克利分校的訪問學者。2015年-2017年,兩人首次聯手創業,公司名稱為Real Life Analytics,這是一家使用AI技術幫助企業實現廣告精準投放的公司。Real Life Analytics只獲得了25萬英鎊的投資,最后無疾而終。

MindsDB是Adam Carrigan和Jorge Torres合伙創立的第二家公司。從發心上看,MindsDB的初衷更純粹——致力于推廣和簡化機器學習的使用,讓AI更普惠。但是從結果看,無論在技術還是商業上,MindsDB都更成功。

比較有意思的是,從創立的第一天開始,MindsDB就是一家完全遠程的國際公司,團隊成員分布在美國、英國、哥倫比亞、北馬其頓、羅馬尼亞、新西蘭、德國、智利、加拿大、烏克蘭、俄羅斯和埃及。

在查閱資料的過程中我發現,MindsDB的融資歷程比官網公布的情況更復雜。

官網顯示,其種子輪分三次完成,分別是今年2月份來自Benchmark的1650萬美元,今年6月份來自Mayfield領投的2500萬美元,和剛剛宣布的來自英偉達的500萬美元。另據公開信息,從公司成立到2021年,MindsDB曾陸續獲得來自Walden Catalyst Ventures、YCombinator、OpenOcean、SpeedInvest和加州大學伯克利分校SkyDeck基金共計760萬美元的種子輪融資。如果加上這筆錢,MindsDB在種子輪的總融資金額達到5410萬美元,將近4億人民幣。

融了這么多錢,卻沒有傳統公司的辦公室成本,那么錢花哪了呢?從MindsDB的業務模式推斷,開銷主要應該是花在人才成本與算力支持上。這對于日后技術創業公司來說是一個啟發,MindsDB提供了一種新的公司運營范式,以技術創新為公司立身之本,最大程度將資金成本投入在技術創新上。

不到1年,英偉達連投10家AI公司


2023年是英偉達行大運的一年。2022年年末,以ChatGPT為首的生成式人工智能走進大眾視野,龐大的算力需求推高GPU行情,推動英偉達于2023年實現萬億市值。

作為芯片設計企業,英偉達站在算力供給端最頂端的位置。目前的GPU能夠滿足通用型內容自動生成的需求,但是隨著AI技術對各行各業的滲透創新,產生越來越多專業技術垂直領域的數據,這是相對更為封閉和復雜領域,有待開發出更多的專用模型和專用的算力芯片去訓練推理。英偉達不想放棄這塊蛋糕。

所以,英偉達不僅向下游應用行業提供設備、算力以及技術支持,也在不斷成為下游新銳企業的投資者,通過包括投資在內的多種合作方式,將軟硬件生態推廣到“應用”的層面,主動挖掘、主動對接下游應用企業的需求,加速自身的生態滲透,以實現業務框架的延展。

在這樣思路的指導下,就不難理解今年的英偉達在AI投資領域“殺瘋了”的狀態。算上MindsDB,英偉達今年已經連續投出了10家公司。

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