今天小編分享的互聯網經驗：震撼！最大一筆收購案誕生：94億元，歡迎閱讀。
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 于 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 ，并使之民主化。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，成立于 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 為何要花重金收購 MosaicML？
為什麼值 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。并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開發将更省時、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 的訓練參數僅為 120 億個，而前者為 100 萬億個；而 Dolly 2.0 的前身（Dolly）則更省時、省力，訓練成本僅為 30 美元、一台伺服器、3 個小時。
大模型的智慧程度，已經被行業共識；但降低大模型的開發難度，也已成為行業共識。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。
那麼以上又與 MosaicML 有什麼關系？
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 "，為大模型在企業的普及創造了可能。
那麼，Databricks 又為什麼要收購 MosaicML？
因為 MosaicML 主攻的客戶群體，正是 Databricks 的客戶群體。後者的客戶多為大型企業和組織，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 的整體進展落後于 MosaicML。從未來看，大模型 AI 產品将取代傳統 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，并且在商用大模型裡排名較靠前。
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裡，甚至看不見 Databricks 的產品。
啟示：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。他曾于 2014 年創辦 AI 芯片公司 Nervana，後于 2016 年以 4.08 億美元賣給英特爾，耗時 2 年。
結合此次并購經歷，可以看出 Naveen Rao 兼具戰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，成為其 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。他本科畢業于普林斯頓大學，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。
這樁交易也将給國内 AI 創業帶來啟發，尤其是企業版大模型方向。
國内的通用大模型正處于百花齊放，百度、阿裡、華為、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 先于 to C，就和計算機的問世一樣，也是 to B 先于 to C。
據鉛筆道了解，一些早期創業者已經悄悄殺入該領網域，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。
