Text: Juny Herausgeber: VickyXiao
Bildquelle: Erstellt vom Unbounded AI-Tool
Heute Morgen westlicher Zeit gab der Big-Data-Riese Databricks bekannt, dass er eine endgültige Vereinbarung zur Übernahme von MosaicML, einem in San Francisco ansässigen Startup für künstliche Intelligenz, für 1,3 Milliarden US-Dollar unterzeichnet hat.
Nach der Übernahme wird MosaikML Teil der Databricks-Lakehouse-Plattform. Das gesamte Team und die Technologie von MosaikML werden unter dem Banner von Databricks zusammengeführt und bieten Unternehmen eine einheitliche Plattform zur Verwaltung von Datenbeständen und können ihre eigenen proprietären Daten zum Erstellen, Eigene generative KI-Modelle besitzen und schützen.
Es ist erwähnenswert, dass **MosaicML ein sehr junges generatives KI-Unternehmen ist. Es wurde 2021 in San Francisco gegründet. Es hat nur eine Finanzierungsrunde öffentlich bekannt gegeben und beschäftigt nur 62 Mitarbeiter. In der letzten Finanzierungsrunde betrug die Bewertung 220 Millionen US-Dollar, was bedeutet, dass die Bewertung der Übernahme von MosaicML direkt um das Sechsfache gestiegen ist. **
Der Deal ist die bisher größte angekündigte Übernahme im Bereich der generativen KI in diesem Jahr. Vor nicht allzu langer Zeit gab der Cloud-Computing-Riese Snowflake die Übernahme eines weiteren generativen KI-Unternehmens, Neeva, bekannt. Nach einigen Monaten des Investitionsrauschs scheint eine massive Unternehmenswelle von Übernahmen generativer KI-Startups im Gange zu sein.
**Wer ist MosaicML? **
MosaikML wurde von Naveen Rao, ehemaliger Leiter für Produkte für künstliche Intelligenz bei Intel, Mitbegründer von Nervanas, und Hanlin Tang, Senior Director von Intel AI Labs, gegründet.
Die Gründer von MosaikML, Hanlin Tang (erster von links), Naveen Rao (zweiter von links), Bilder von MosaikML
Naveen Rao schloss 1997 sein Studium der Informatik an der Duke University mit einem Hauptfach ab und promovierte später in Neurowissenschaften an der Brown University. Er engagiert sich seit langem für die Erforschung und Entwicklung neuronaler Netze mit künstlicher Intelligenz. Er arbeitete als Forscher an neuromorphen Maschinen bei Qualcomm und gründete 2014 das Unternehmen für künstliche Intelligenz Nervanas.
Vielleicht sind viele Menschen mit Nervanas nicht vertraut, aber im Bereich Deep Learning und KI-Chips kann man sagen, dass Nervana das gleiche Rampenlicht hatte. **Das Ziel von Nervana besteht darin, die Recheneffizienz von Deep Learning durch seine Cloud-Dienste und Hardwareprodukte zu verbessern. Im Jahr 2015 brachte das Unternehmen Neon auf den Markt, ein leistungsstarkes Deep-Learning-Grundgerüst, das in der Branche ein Hit wurde, und brachte es dann im Jahr 2015 auf den Markt 2016. Deep-Learning-Cloud-Plattform Nervana Cloud und dedizierter Hardware-Beschleuniger Nervana Engine. **
Nervana sagte, dass nach der Ausführung des Neon-Frameworks auf dem Nervana Engine-Chip in der Nervana Cloud die Kombination eine zehnmal höhere Leistung als NVIDIA Titan X erzielen kann. Die starke Leistung von Nervana erregte damals auch die Aufmerksamkeit des Chip-Overlords Intel, und Intels erster großer Schritt im Bereich KI war die Übernahme von Nervana für 400 Millionen US-Dollar. **
Bericht über Intels Übernahme von Nervana im Jahr 2016, Bild von Vox
Nach der Übernahme übernahm Naveen Rao die Verantwortung für Intels Produkte für künstliche Intelligenz. Die Neon-Architektur und Nervana-bezogene Produkte wurden ebenfalls in die Produktlinie von Intel integriert. Die Nervana Engine erhielt den Namen Crest-Serie.
Seitdem, von 2017 bis 2019, hat Intel wiederholt den Fortschritt von Nervana Lake Crest angekündigt und wiederholt verwandte Chipprodukte angekündigt, darunter die Nervana NNP-T-Serie. Doch während alle auf die Massenproduktion dieser Chipserie warteten, kündigte Intel im Jahr 2020 plötzlich an, den ursprünglichen serverseitigen KI-Beschleunigungschip Nervana durch Produkte der israelischen Firma Habana zu ersetzen, die das Unternehmen später für 2 Milliarden US-Dollar erwarb. Der von der Branche damals analysierte Grund war, dass die Technologie und das Design von Habana besser skalierbar waren und das Unternehmen bereits über Möglichkeiten zur Massenproduktion verfügte.
**Nachdem Intel beschlossen hatte, Nervana „aufzugeben“, verließen auch Naveen Rao und Hanlin Tang, ehemalige Kernmitarbeiter von Nervana, Intel und die beiden gründeten separat MosaikML. **Laut den Informationen von LinkedIn soll Hanlin Tang ein Chinese sein, der an der Harvard University in Biophysik promoviert hat und derzeit CTO von MosaicML ist.
Was ist also das Hauptgeschäft von MosaicML nach dem Ausstieg aus Intel?
MosaikML engagiert sich weiterhin dafür, Unternehmen dabei zu helfen, die KI-Effizienz zu verbessern, investiert jedoch dieses Mal nicht mehr zu viel Energie in Hardware, sondern konzentriert sich auf generative KI. **Um es einfach auszudrücken: MosaicML bietet eine Plattform, die es verschiedenen Arten von Unternehmen ermöglicht, KI-Modelle einfach in einer sicheren Umgebung zu trainieren und bereitzustellen, und hilft Unternehmen dabei, den Overhead von KI-Systemen zu reduzieren. **
Ihr Produktportfolio umfasst kommerziell lizenzierte Open-Source-Modelle der MPT Foundation-Serie sowie Inferenz- und Schulungsdienste von MosaicML und bietet eine Reihe von Tools für Unternehmen.
Beispielsweise kann der MosaicML Explorer Entwicklern dabei helfen, die Zeit, Leistung und Kosten zwischen verschiedenen Cloud-Diensten und Hardwareoptionen zu erkunden und zu verstehen, um Implementierungsoptionen zu vereinfachen und zu bewerten. Einführung von MosaicML Composer, einer Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die 20 Methoden für Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache bereitstellt, darunter Modelle, Datensätze und Benchmarks. Einführung der MosaikML-KI-Entwicklungsplattform, die eine kostengünstige Modellbereitstellung und maßgeschneiderte Schulungen bietet und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleistet, es Benutzern ermöglicht, Eigentümer des Modells zu werden usw.
Bild von der offiziellen Website von MosaicML
Databricks zielt auf Unternehmensdienste ab und nutzt auch generative KI, um Schritte zu unternehmen
Wenn man auf das Gründerteam von MosaicML zurückblickt, kann man sagen, dass ihre Geschäftsentscheidungen dem Trend immer einen Schritt voraus waren. Stellen Sie KI-Chips her, während alle noch warten und zuschauen, und übernehmen Sie die Führung bei der Erforschung der Kommerzialisierung generativer KI im Tiefpunkt der KI-Branche.
**MosaikML stützte sich auf einen starken technischen Teamhintergrund und Branchenerfahrung und erhielt kurz nach seiner Gründung eine Finanzierung in Höhe von 37 Millionen US-Dollar von bekannten Risikokapitalgebern wie DCVC, Lux Capital, Future Ventures und anderen Investoren. Die Gesamtfinanzierung stieg auf 64 US-Dollar Millionen seitdem. **Es versteht sich, dass die Übernahme von MosaicML durch Databricks hauptsächlich auf die Kommerzialisierungsfähigkeiten seines generativen KI-Modells auf Unternehmensseite zurückzuführen ist.
Naveen Rao, CEO von MosaicML, erklärte zuvor, dass seit 2018 die Komplexität von Modellen der künstlichen Intelligenz, die große Datenmengen zum „Training“ nutzen, stark zugenommen habe und das Training eines Modells mittlerweile mindestens Millionen Dollar kostet. Kleine und mittlere Unternehmen kann es sich im Allgemeinen nicht leisten.
Nach dieser Übernahme wird das gemeinsame Produkt der Lakehouse-Plattform von **Databricks und der MosaikML-Technologie es Unternehmen ermöglichen, ihre eigenen proprietären Daten zu verwenden, um generative KI-Modelle einfach, schnell und kostengünstig zu trainieren und zu erstellen, sodass Benutzer benutzerdefinierte KI-Modelle entwickeln können erfolgen ohne Kontrolle und Eigentum an den Daten. **
Bild von der offiziellen Website von MosaicML
Die automatisierte Optimierung des Modelltrainings durch MosaicML verspricht ein 2–7-mal schnelleres Training als herkömmliche Methoden, und die nahezu lineare Skalierbarkeit der Ressourcen stellt sicher, dass Modelle mit Milliarden von Parametern in Stunden und nicht in Tagen der Vergangenheit trainiert werden können. **Laut Databricks werden mit der Plattform und der technischen Unterstützung von Databricks und MosaicML die Kosten für die Schulung und Nutzung von LLMs für Unternehmen erheblich gesenkt und voraussichtlich auf Tausende von Dollar sinken. **
Es ist erwähnenswert, dass Databricks vor dem Beitritt von MosaicML ein Sprachmodell mit 12 Milliarden Parametern namens Dolly-2 entwickelt hatte, das auf Pythia-12b von EleutherAI basiert. Mit der Hinzufügung von MosiacML wird Databricks mit Dolly-2 und MosaicML MPT zwei führende große Sprachmodelle bereitstellen .
„Jede Organisation sollte in der Lage sein, von der KI-Revolution zu profitieren und mehr Kontrolle darüber zu haben, wie ihre Daten verwendet werden. Databricks und MosaicML bieten eine unglaubliche Chance, KI zu demokratisieren und Lakehouse zum Kraftwerk der Build-Generierung zu machen. Der beste Ort für künstliche Intelligenz.“ " sagte Ali Ghodsi, Mitbegründer und CEO von Databricks, in einer Pressemitteilung.
60 Mitarbeiter freuen sich, das „große Geschenkpaket“ zu erwähnen, die Fusions- und Übernahmewelle von AIGC hat begonnen
Die Übernahme von MosaicML stellt derzeit die größte öffentlich bekannt gegebene Transaktion im Bereich der generativen KI dar. Die Übernahmesumme von bis zu 1,3 Milliarden ist zweifellos ein „großes Geschenkpaket“ für MosaicML, das derzeit nur 62 Mitarbeiter beschäftigt.
Laut Levels.fyi lag das durchschnittliche Gehalt eines Softwareentwicklers bei MosaicML zwischen 750.000 und 850.000 US-Dollar. Ob die Mitarbeiteroptionen in bar abgezinst oder in Databricks-Optionen umgewandelt werden, ist unklar, aber mit der Übernahme wird das gesamte Team von MosaicML zu Databricks wechseln.
Bild über Levels.fyi
Im aktuellen KI-Boom hat die Fusion und Übernahme generativer KI-Startups durch große Unternehmen möglicherweise gerade erst begonnen.
Vor nicht allzu langer Zeit gab Snowflake, das weltweit führende Unternehmen für Cloud-Datenmanagement, bekannt, dass es Neeva, ein generatives KI-Such-Startup, das von zwei ehemaligen Google-Mitarbeitern gegründet wurde, zu einem nicht genannten Transaktionsbetrag übernommen hat. Das Hauptgeschäft von Neeva besteht in der Nutzung generativer KI für die Suche und konzentriert sich hauptsächlich auf den Bereich der Unternehmenssuche. **Nach seinem Beitritt zu Snowflake wird Neeva Service-Unternehmenskunden dabei helfen, KI zu nutzen, um Datenpunkte und Datenbestände schnell zu durchsuchen und zu analysieren und Dateneinblicke zu gewinnen.
Anhand der sukzessiven Übernahmen von Snowflake und Databricks können wir erkennen, dass große Technologieunternehmen allmählich von unabhängiger Forschung und Entwicklung und strategischen Investitionen in die Phase der Fusionen und Übernahmen für generative KI-Technologie übergehen. Dies bietet auch einigen Start-up-Unternehmen im Bereich der generativen KI mehr Möglichkeiten. Nicht zuletzt werden wir in der zweiten Hälfte dieses Jahres weitere ähnliche Übernahmen erleben.
Unabhängig davon, ob es sich um die Anwendungsrichtung dieser beiden großen Akquisitionen oder der jüngsten Einhörner wie Cohere und Anthropic handelt, liegt ihr Geschäftsschwerpunkt hauptsächlich auf der Anwendung generativer KI-Technologie auf Unternehmensebene. **
Nach mehr als einem halben Jahr voller Aufregung auf Verbraucherseite hat die generative KI-Technologie begonnen, aggressiv auf Unternehmensanwender zuzugehen.
