Fonte da imagem: Gerada pela ferramenta Unbounded AI
Esta manhã, horário ocidental, a gigante de big data Databricks anunciou que assinou um acordo definitivo para adquirir a MosaicML, uma startup de inteligência artificial com sede em São Francisco, por US$ 1,3 bilhão.
Após a aquisição, a MosaicML se tornará parte da plataforma Databricks Lakehouse. Toda a equipe e tecnologia da MosaicML serão colocadas sob a bandeira da Databricks, fornecendo às empresas uma plataforma unificada para gerenciar ativos de dados e poder usar seus próprios dados proprietários para construir, possuir e proteger Modelos de IA generativos próprios.
Vale a pena notar que **MosaicML é uma empresa de IA generativa muito jovem. Foi estabelecida em San Francisco em 2021. Ela divulgou publicamente apenas uma rodada de financiamento e tem apenas 62 funcionários. Na última rodada de financiamento, sua avaliação foi de 220 milhões de dólares americanos, ou seja, a avaliação da aquisição da MosaicML saltou diretamente 6 vezes. **
O acordo é a maior aquisição anunciada no campo de IA generativa até agora este ano. Não faz muito tempo, a gigante da computação em nuvem Snowflake acaba de anunciar a aquisição de outra empresa de geração de IA, a Neeva. Após alguns meses de frenesi de investimentos, uma enorme onda corporativa de aquisições de startups de IA generativa parece estar em andamento.
**Quem é MosaicML? **
A MosaicML foi fundada por Naveen Rao, ex-chefe de produtos de inteligência artificial da Intel, cofundador da Nervanas, e Hanlin Tang, diretor sênior da Intel AI Labs.
Os fundadores do MosaicML, Hanlin Tang (primeiro da esquerda), Naveen Rao (segundo da esquerda), fotos do MosaicML
Naveen Rao formou-se na Duke University com especialização em ciência da computação em 1997 e, posteriormente, obteve um doutorado em neurociência na Brown University. Há muito tempo ele está comprometido com o estudo e o desenvolvimento de redes neurais de inteligência artificial. Ele trabalhou como pesquisador em máquinas neuromórficas na Qualcomm e fundou a empresa de inteligência artificial Nervanas em 2014.
Talvez muitas pessoas não estejam familiarizadas com o Nervana agora, mas no campo do aprendizado profundo e dos chips de IA, pode-se dizer que o Nervana teve o mesmo destaque. **O objetivo da Nervana é melhorar a eficiência computacional do aprendizado profundo por meio de seus serviços de nuvem e produtos de hardware. Em 2015, lançou o Neon, uma estrutura subjacente de aprendizado profundo de superdesempenho, que se tornou um sucesso no setor e, em seguida, lançou em 2016. Plataforma de nuvem de aprendizagem profunda Nervana Cloud e acelerador de hardware dedicado Nervana Engine. **
Nervana disse que depois de executar a estrutura Neon no chip Nervana Engine na Nuvem Nervana, a combinação pode atingir um desempenho 10 vezes maior do que o NVIDIA Titan X. O forte desempenho do Nervana também atraiu a atenção do senhor dos chips Intel na época, e a primeira grande jogada da Intel no campo da IA foi adquirir o Nervana por $ 400 milhões. **
Relatório sobre a aquisição da Nervana pela Intel em 2016, foto tirada do Vox
Após a aquisição, Naveen Rao tornou-se o responsável pelos produtos de inteligência artificial da Intel.A arquitetura Neon e os produtos relacionados à Nervana também foram integrados à linha de produtos da Intel.O Nervana Engine foi denominado série Crest.
Desde então, de 2017 a 2019, a Intel anunciou repetidamente o progresso do Nervana Lake Crest e anunciou repetidamente produtos de chip relacionados, incluindo a série Nervana NNP-T. Mas enquanto todos esperavam pela produção em massa dessa série de chips, em 2020, a Intel anunciou repentinamente que substituiria o chip de aceleração de IA do lado do servidor Nervana original pelos produtos da série Habana da empresa israelense, que mais tarde adquiriu por US $ 2 bilhões. O motivo analisado pela indústria na época foi que a tecnologia e o design da Habana eram mais escaláveis e ela já tinha capacidade de entrega de produção em massa.
**Depois que a Intel decidiu "abandonar" a Nervana, Naveen Rao e Hanlin Tang, ex-funcionários centrais da Nervana, também deixaram a Intel e os dois fundaram a MosaicML separadamente. **Segundo informações do LinkedIn, Hanlin Tang deveria ser chinês, com doutorado em biofísica pela Harvard University, e atualmente é o CTO da MosaicML.
Então, qual é o principal negócio da MosaicML depois de deixar a Intel?
A MosaicML ainda está empenhada em ajudar as empresas a melhorar a eficiência da IA, mas desta vez eles não investem mais muita energia em hardware, mas se concentram na IA generativa. **Para simplificar, o MosaicML fornece uma plataforma que permite que vários tipos de empresas treinem e implantem facilmente modelos de IA em um ambiente seguro e ajuda as empresas a reduzir a sobrecarga dos sistemas de IA. **
Seu portfólio de produtos inclui modelos da série MPT Foundation de código aberto e licenciados comercialmente e serviços de treinamento e inferência MosaicML, fornecendo uma série de ferramentas para empresas.
Por exemplo, o MosaicML Explorer pode ajudar os desenvolvedores a explorar e entender o tempo, o desempenho e o custo entre diferentes serviços de nuvem e opções de hardware para simplificar e avaliar as opções de implementação. Lançamento do MosaicML Composer, uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto que fornece 20 métodos para visão computacional e processamento de linguagem natural, incluindo modelos, conjuntos de dados e benchmarks. Lançou a plataforma de desenvolvimento MosaicML AI, que fornece implantação de modelo econômica e treinamento personalizado, garantindo a segurança dos dados, permitindo que os usuários sejam proprietários do modelo, etc.
Imagem do site oficial do MosaicML
Visando serviços corporativos, o Databricks também usa IA generativa para fazer movimentos
Olhando para trás, para a equipe fundadora da MosaicML, pode-se dizer que suas escolhas de negócios sempre estiveram um passo à frente da tendência. Faça chips de IA quando todos ainda estiverem esperando e assistindo e assuma a liderança na exploração da comercialização de IA generativa no meio da indústria de IA.
**Apoiando-se em um forte histórico de equipe técnica e experiência na indústria, a MosaicML recebeu US$ 37 milhões em financiamento do conhecido capital de risco DCVC, Lux Capital, Future Ventures e outros investidores logo após sua criação, e o financiamento total subiu para US$ 64 milhões desde então. **Entende-se que a aquisição do MosaicML pela Databricks se deve principalmente aos recursos de comercialização de seu modelo de IA generativo no final da empresa.
Naveen Rao, CEO da MosaicML, afirmou anteriormente que, desde 2018, a complexidade dos modelos de inteligência artificial que usam grandes quantidades de dados para "treinamento" aumentou drasticamente e o treinamento de um modelo agora custa pelo menos milhões de dólares. Pequenas e médias empresas geralmente não podem pagar.
Após esta aquisição, o produto conjunto da plataforma Lakehouse da **Databricks e da tecnologia MosaicML permitirá que as empresas usem seus próprios dados proprietários para treinar e construir modelos de IA generativos de forma simples, rápida e com baixo custo, permitindo que os usuários tenham desenvolvimento de modelo de IA personalizado. ocorrem sem controle e propriedade dos dados. **
Imagem do site oficial do MosaicML
A otimização automatizada do treinamento de modelos do MosaicML promete um treinamento 2 a 7 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais, e a escalabilidade quase linear de recursos garante que modelos com bilhões de parâmetros possam ser treinados em horas, não dias antes. **De acordo com a Databricks, com a plataforma e suporte técnico da Databricks e MosaicML, o custo de treinamento e uso de LLMs para empresas será significativamente reduzido e espera-se que caia para milhares de dólares. **
Vale a pena notar que, antes da entrada do MosaicML, a Databricks havia desenvolvido um modelo de linguagem de 12 bilhões de parâmetros chamado Dolly-2 baseado no Pythia-12b da EleutherAI e, com a adição do MosiacML, a Databricks fornecerá Dolly-2 e MosaicML MPT, dois modelos de linguagem grandes líderes .
"Toda organização deve poder se beneficiar da revolução da IA e ter mais controle sobre como seus dados são usados. Databricks e MosaicML têm uma oportunidade incrível de democratizar a IA e fazer da Lakehouse a potência da geração de builds. O melhor lugar para inteligência artificial, " disse Ali Ghodsi, cofundador e CEO da Databricks, em um comunicado à imprensa.
60 funcionários estão felizes em mencionar o "grande pacote de presente", a onda de fusões e aquisições da AIGC começou
A aquisição da MosaicML é atualmente a maior transação divulgada publicamente no campo da IA generativa. O valor da aquisição de até 1,3 bilhão é, sem dúvida, um "grande pacote de presente" para a MosaicML, que atualmente possui apenas 62 funcionários.
De acordo com a Levels.fyi, o salário médio de um engenheiro de software na MosaicML estava entre US$ 750.000 e US$ 850.000. Se as opções dos funcionários serão descontadas em dinheiro ou convertidas em opções do Databricks não está claro, mas com a aquisição, toda a equipe MosaicML se juntará ao Databricks.
Imagem via Levels.fyi
No atual boom da IA, a fusão e aquisição de startups de IA generativa por grandes empresas pode ter apenas começado.
Não faz muito tempo, a Snowflake, empresa líder mundial em gerenciamento de dados em nuvem, anunciou a aquisição da Neeva, uma startup de pesquisa de IA generativa fundada por dois ex-funcionários do Google, com um valor de transação não revelado. O principal negócio da Neeva é usar IA generativa para pesquisa e se concentra principalmente no campo de pesquisa empresarial. **Depois de ingressar na Snowflake, Neeva ajudará os clientes corporativos de serviços a usar IA para pesquisar e analisar rapidamente pontos de dados, ativos de dados e obter insights de dados.
A partir das sucessivas aquisições da Snowflake e da Databricks, podemos ver que grandes empresas de tecnologia estão passando gradualmente de pesquisa e desenvolvimento independentes e investimento estratégico para fusões e aquisições para tecnologia de IA generativa. Isso também oferece mais oportunidades para algumas empresas iniciantes de IA generativa. Se nada mais, veremos mais aquisições semelhantes no segundo semestre deste ano.
Além disso, seja a direção de aplicação dessas duas grandes aquisições ou dos unicórnios recentes, como Cohere e Anthropic, seu foco de negócios é principalmente na aplicação em nível empresarial da tecnologia de IA generativa. **
Após mais de meio ano de empolgação do lado do consumidor, a tecnologia de IA generativa começou a marchar agressivamente em direção aos usuários corporativos.
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O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
A maior aquisição no campo AIGC: a Databricks comprou a MosaicML por US$ 1,3 bilhão, com 60 funcionários após apenas 2 anos de estabelecimento
Texto: Juny Editora: VickyXiao
Esta manhã, horário ocidental, a gigante de big data Databricks anunciou que assinou um acordo definitivo para adquirir a MosaicML, uma startup de inteligência artificial com sede em São Francisco, por US$ 1,3 bilhão.
Após a aquisição, a MosaicML se tornará parte da plataforma Databricks Lakehouse. Toda a equipe e tecnologia da MosaicML serão colocadas sob a bandeira da Databricks, fornecendo às empresas uma plataforma unificada para gerenciar ativos de dados e poder usar seus próprios dados proprietários para construir, possuir e proteger Modelos de IA generativos próprios.
Vale a pena notar que **MosaicML é uma empresa de IA generativa muito jovem. Foi estabelecida em San Francisco em 2021. Ela divulgou publicamente apenas uma rodada de financiamento e tem apenas 62 funcionários. Na última rodada de financiamento, sua avaliação foi de 220 milhões de dólares americanos, ou seja, a avaliação da aquisição da MosaicML saltou diretamente 6 vezes. **
O acordo é a maior aquisição anunciada no campo de IA generativa até agora este ano. Não faz muito tempo, a gigante da computação em nuvem Snowflake acaba de anunciar a aquisição de outra empresa de geração de IA, a Neeva. Após alguns meses de frenesi de investimentos, uma enorme onda corporativa de aquisições de startups de IA generativa parece estar em andamento.
**Quem é MosaicML? **
A MosaicML foi fundada por Naveen Rao, ex-chefe de produtos de inteligência artificial da Intel, cofundador da Nervanas, e Hanlin Tang, diretor sênior da Intel AI Labs.
Naveen Rao formou-se na Duke University com especialização em ciência da computação em 1997 e, posteriormente, obteve um doutorado em neurociência na Brown University. Há muito tempo ele está comprometido com o estudo e o desenvolvimento de redes neurais de inteligência artificial. Ele trabalhou como pesquisador em máquinas neuromórficas na Qualcomm e fundou a empresa de inteligência artificial Nervanas em 2014.
Talvez muitas pessoas não estejam familiarizadas com o Nervana agora, mas no campo do aprendizado profundo e dos chips de IA, pode-se dizer que o Nervana teve o mesmo destaque. **O objetivo da Nervana é melhorar a eficiência computacional do aprendizado profundo por meio de seus serviços de nuvem e produtos de hardware. Em 2015, lançou o Neon, uma estrutura subjacente de aprendizado profundo de superdesempenho, que se tornou um sucesso no setor e, em seguida, lançou em 2016. Plataforma de nuvem de aprendizagem profunda Nervana Cloud e acelerador de hardware dedicado Nervana Engine. **
Nervana disse que depois de executar a estrutura Neon no chip Nervana Engine na Nuvem Nervana, a combinação pode atingir um desempenho 10 vezes maior do que o NVIDIA Titan X. O forte desempenho do Nervana também atraiu a atenção do senhor dos chips Intel na época, e a primeira grande jogada da Intel no campo da IA foi adquirir o Nervana por $ 400 milhões. **
Após a aquisição, Naveen Rao tornou-se o responsável pelos produtos de inteligência artificial da Intel.A arquitetura Neon e os produtos relacionados à Nervana também foram integrados à linha de produtos da Intel.O Nervana Engine foi denominado série Crest.
Desde então, de 2017 a 2019, a Intel anunciou repetidamente o progresso do Nervana Lake Crest e anunciou repetidamente produtos de chip relacionados, incluindo a série Nervana NNP-T. Mas enquanto todos esperavam pela produção em massa dessa série de chips, em 2020, a Intel anunciou repentinamente que substituiria o chip de aceleração de IA do lado do servidor Nervana original pelos produtos da série Habana da empresa israelense, que mais tarde adquiriu por US $ 2 bilhões. O motivo analisado pela indústria na época foi que a tecnologia e o design da Habana eram mais escaláveis e ela já tinha capacidade de entrega de produção em massa.
**Depois que a Intel decidiu "abandonar" a Nervana, Naveen Rao e Hanlin Tang, ex-funcionários centrais da Nervana, também deixaram a Intel e os dois fundaram a MosaicML separadamente. **Segundo informações do LinkedIn, Hanlin Tang deveria ser chinês, com doutorado em biofísica pela Harvard University, e atualmente é o CTO da MosaicML.
A MosaicML ainda está empenhada em ajudar as empresas a melhorar a eficiência da IA, mas desta vez eles não investem mais muita energia em hardware, mas se concentram na IA generativa. **Para simplificar, o MosaicML fornece uma plataforma que permite que vários tipos de empresas treinem e implantem facilmente modelos de IA em um ambiente seguro e ajuda as empresas a reduzir a sobrecarga dos sistemas de IA. **
Seu portfólio de produtos inclui modelos da série MPT Foundation de código aberto e licenciados comercialmente e serviços de treinamento e inferência MosaicML, fornecendo uma série de ferramentas para empresas.
Por exemplo, o MosaicML Explorer pode ajudar os desenvolvedores a explorar e entender o tempo, o desempenho e o custo entre diferentes serviços de nuvem e opções de hardware para simplificar e avaliar as opções de implementação. Lançamento do MosaicML Composer, uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto que fornece 20 métodos para visão computacional e processamento de linguagem natural, incluindo modelos, conjuntos de dados e benchmarks. Lançou a plataforma de desenvolvimento MosaicML AI, que fornece implantação de modelo econômica e treinamento personalizado, garantindo a segurança dos dados, permitindo que os usuários sejam proprietários do modelo, etc.
Visando serviços corporativos, o Databricks também usa IA generativa para fazer movimentos
Olhando para trás, para a equipe fundadora da MosaicML, pode-se dizer que suas escolhas de negócios sempre estiveram um passo à frente da tendência. Faça chips de IA quando todos ainda estiverem esperando e assistindo e assuma a liderança na exploração da comercialização de IA generativa no meio da indústria de IA.
**Apoiando-se em um forte histórico de equipe técnica e experiência na indústria, a MosaicML recebeu US$ 37 milhões em financiamento do conhecido capital de risco DCVC, Lux Capital, Future Ventures e outros investidores logo após sua criação, e o financiamento total subiu para US$ 64 milhões desde então. **Entende-se que a aquisição do MosaicML pela Databricks se deve principalmente aos recursos de comercialização de seu modelo de IA generativo no final da empresa.
Naveen Rao, CEO da MosaicML, afirmou anteriormente que, desde 2018, a complexidade dos modelos de inteligência artificial que usam grandes quantidades de dados para "treinamento" aumentou drasticamente e o treinamento de um modelo agora custa pelo menos milhões de dólares. Pequenas e médias empresas geralmente não podem pagar.
Após esta aquisição, o produto conjunto da plataforma Lakehouse da **Databricks e da tecnologia MosaicML permitirá que as empresas usem seus próprios dados proprietários para treinar e construir modelos de IA generativos de forma simples, rápida e com baixo custo, permitindo que os usuários tenham desenvolvimento de modelo de IA personalizado. ocorrem sem controle e propriedade dos dados. **
A otimização automatizada do treinamento de modelos do MosaicML promete um treinamento 2 a 7 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais, e a escalabilidade quase linear de recursos garante que modelos com bilhões de parâmetros possam ser treinados em horas, não dias antes. **De acordo com a Databricks, com a plataforma e suporte técnico da Databricks e MosaicML, o custo de treinamento e uso de LLMs para empresas será significativamente reduzido e espera-se que caia para milhares de dólares. **
Vale a pena notar que, antes da entrada do MosaicML, a Databricks havia desenvolvido um modelo de linguagem de 12 bilhões de parâmetros chamado Dolly-2 baseado no Pythia-12b da EleutherAI e, com a adição do MosiacML, a Databricks fornecerá Dolly-2 e MosaicML MPT, dois modelos de linguagem grandes líderes .
"Toda organização deve poder se beneficiar da revolução da IA e ter mais controle sobre como seus dados são usados. Databricks e MosaicML têm uma oportunidade incrível de democratizar a IA e fazer da Lakehouse a potência da geração de builds. O melhor lugar para inteligência artificial, " disse Ali Ghodsi, cofundador e CEO da Databricks, em um comunicado à imprensa.
60 funcionários estão felizes em mencionar o "grande pacote de presente", a onda de fusões e aquisições da AIGC começou
A aquisição da MosaicML é atualmente a maior transação divulgada publicamente no campo da IA generativa. O valor da aquisição de até 1,3 bilhão é, sem dúvida, um "grande pacote de presente" para a MosaicML, que atualmente possui apenas 62 funcionários.
De acordo com a Levels.fyi, o salário médio de um engenheiro de software na MosaicML estava entre US$ 750.000 e US$ 850.000. Se as opções dos funcionários serão descontadas em dinheiro ou convertidas em opções do Databricks não está claro, mas com a aquisição, toda a equipe MosaicML se juntará ao Databricks.
No atual boom da IA, a fusão e aquisição de startups de IA generativa por grandes empresas pode ter apenas começado.
Não faz muito tempo, a Snowflake, empresa líder mundial em gerenciamento de dados em nuvem, anunciou a aquisição da Neeva, uma startup de pesquisa de IA generativa fundada por dois ex-funcionários do Google, com um valor de transação não revelado. O principal negócio da Neeva é usar IA generativa para pesquisa e se concentra principalmente no campo de pesquisa empresarial. **Depois de ingressar na Snowflake, Neeva ajudará os clientes corporativos de serviços a usar IA para pesquisar e analisar rapidamente pontos de dados, ativos de dados e obter insights de dados.
A partir das sucessivas aquisições da Snowflake e da Databricks, podemos ver que grandes empresas de tecnologia estão passando gradualmente de pesquisa e desenvolvimento independentes e investimento estratégico para fusões e aquisições para tecnologia de IA generativa. Isso também oferece mais oportunidades para algumas empresas iniciantes de IA generativa. Se nada mais, veremos mais aquisições semelhantes no segundo semestre deste ano.
Além disso, seja a direção de aplicação dessas duas grandes aquisições ou dos unicórnios recentes, como Cohere e Anthropic, seu foco de negócios é principalmente na aplicação em nível empresarial da tecnologia de IA generativa. **
Após mais de meio ano de empolgação do lado do consumidor, a tecnologia de IA generativa começou a marchar agressivamente em direção aos usuários corporativos.