Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI
Сегодня утром по западному времени гигант больших данных Databricks объявил о подписании окончательного соглашения о приобретении MosaicML, стартапа в области искусственного интеллекта из Сан-Франциско, за 1,3 миллиарда долларов.
После приобретения MosaicML станет частью платформы Databricks Lakehouse. Вся команда и технологии MosaicML будут объединены под знаменем Databricks, предоставляя предприятиям единую платформу для управления активами данных и возможность использовать свои собственные данные для создания, владеть и защищать собственные генеративные модели ИИ.
Стоит отметить, что **MosaicML — очень молодая компания, занимающаяся генеративным искусственным интеллектом, она была основана в Сан-Франциско в 2021 г. Она публично раскрыла только один раунд финансирования и насчитывает всего 62 сотрудника. В последнем раунде финансирования его оценка составила 220 миллионов долларов США, то есть оценка приобретения MosaicML напрямую подскочила в 6 раз. **
Сделка является крупнейшим приобретением, объявленным в области генеративного ИИ в этом году. Не так давно гигант облачных вычислений Snowflake только что объявил о приобретении Neeva, еще одной компании, занимающейся генеративным искусственным интеллектом. После нескольких месяцев инвестиционного безумия, похоже, началась массовая корпоративная волна поглощений стартапов в области генеративного ИИ.
**Кто такой MosaicML? **
MosaicML был основан Навином Рао, бывшим руководителем отдела продуктов искусственного интеллекта в Intel, соучредителем Nervanas, и Ханлином Тангом, старшим директором Intel AI Labs.
Основатели MosaicML, Ханлин Тан (первый слева), Навин Рао (второй слева), фотографии из MosaicML
Навин Рао окончил Университет Дьюка со специализацией в области компьютерных наук в 1997 году, а затем получил докторскую степень в области неврологии в Университете Брауна.Он долгое время занимался изучением и разработкой нейронных сетей искусственного интеллекта. Он работал исследователем нейроморфных машин в Qualcomm и в 2014 году основал компанию Nervanas, занимающуюся искусственным интеллектом.
Возможно, многие люди не знакомы с Nervana сейчас, но в области глубокого обучения и чипов ИИ можно сказать, что Nervana была в таком же центре внимания. **Цель Nervana – повысить эффективность вычислений для глубокого обучения с помощью своих облачных сервисов и аппаратных продуктов. В 2015 году компания запустила Neon, сверхпроизводительную платформу для глубокого обучения, которая стала хитом в отрасли, а затем запустила ее в 2016. Облачная платформа глубокого обучения Nervana Cloud и специализированный аппаратный ускоритель Nervana Engine. **
Nervana заявила, что после запуска фреймворка Neon на чипе Nervana Engine в Nervana Cloud эта комбинация может достичь в 10 раз более высокой производительности, чем NVIDIA Titan X. Высокая производительность Nervana также привлекла внимание Intel, лидера в области чипов того времени, и первым крупным шагом Intel в области искусственного интеллекта стало приобретение Nervana за 400 миллионов долларов. **
Отчет о приобретении Intel компании Nervana в 2016 году, фотография взята с сайта Vox.
После приобретения Навин Рао стал лицом, ответственным за продукты искусственного интеллекта Intel.Архитектура Neon и продукты, связанные с Nervana, также были интегрированы в линейку продуктов Intel.Nervana Engine был назван серией Crest.
С тех пор, с 2017 по 2019 год, Intel неоднократно объявляла о прогрессе Nervana Lake Crest и неоднократно анонсировала сопутствующие чипы, включая серию Nervana NNP-T. Но пока все ждали массового производства этой серии чипов, в 2020 году Intel неожиданно объявила, что заменит оригинальный чип ускорения ИИ на стороне сервера Nervana продуктами серии Habana израильской компании, которую она позже приобрела за 2 миллиарда долларов. Причина, проанализированная отраслью в то время, заключалась в том, что технология и дизайн Habana были более масштабируемыми, и у нее уже были возможности для массового производства.
**После того, как Intel решила «отказаться» от Nervana, Навин Рао и Ханлин Танг, бывшие основные сотрудники Nervana, также покинули Intel, и они вдвоем основали MosaicML по отдельности. **По информации LinkedIn, Ханлинь Тан должен быть китайцем, получившим докторскую степень по биофизике в Гарвардском университете и в настоящее время являющимся техническим директором MosaicML.
Итак, чем занимается MosaicML после ухода из Intel?
MosaicML по-прежнему стремится помогать компаниям повышать эффективность ИИ, но на этот раз они больше не вкладывают слишком много энергии в аппаратное обеспечение, а сосредоточатся на генеративном ИИ. **Проще говоря, MosaicML предоставляет платформу, которая позволяет различным типам предприятий легко обучать и развертывать модели ИИ в безопасной среде, а также помогает предприятиям сократить накладные расходы на системы ИИ. **
Портфолио их продуктов включает в себя коммерчески лицензированные модели серии MPT Foundation с открытым исходным кодом, а также услуги логического вывода и обучения MosaicML, предоставляющие ряд инструментов для предприятий.
Например, MosaicML Explorer может помочь разработчикам изучить и понять время, производительность и стоимость различных облачных сервисов и вариантов оборудования, чтобы упростить и оценить варианты реализации. Запущен MosaicML Composer, библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет 20 методов компьютерного зрения и обработки естественного языка, включая модели, наборы данных и эталонные тесты. Запущена платформа разработки ИИ MosaicML, которая обеспечивает экономичное развертывание модели и индивидуальное обучение, обеспечивая при этом безопасность данных, позволяя пользователям владеть моделью и т. д.
Изображение с официального сайта MosaicML
Ориентируясь на корпоративные сервисы, Databricks также использует генеративный ИИ для перемещения
Оглядываясь назад на команду основателей MosaicML, можно сказать, что их бизнес-решения всегда были на шаг впереди тенденций. Создавайте чипы ИИ, когда все еще ждут и наблюдают, и возьмите на себя инициативу в изучении коммерциализации генеративного ИИ в корыте индустрии ИИ.
** Опираясь на сильный опыт технической команды и отраслевой опыт, MosaicML получила финансирование в размере 37 миллионов долларов США от известного венчурного капитала DCVC, Lux Capital, Future Ventures и других инвесторов вскоре после своего основания, а общая сумма финансирования выросла до 64 долларов США. миллионов с тех пор. **Понимается, что приобретение Databricks MosaicML в основном связано с возможностями коммерциализации его генеративной модели искусственного интеллекта на уровне предприятия.
Навин Рао, генеральный директор MosaicML, ранее заявлял, что с 2018 года сложность моделей искусственного интеллекта, использующих большие объемы данных для «обучения», резко возросла, и теперь обучение модели стоит не менее миллионов долларов. в общем не могу себе этого позволить.
После этого приобретения совместный продукт платформы **Databricks' Lakehouse и технологии MosaicML позволит предприятиям использовать свои собственные данные для обучения и создания генеративных моделей ИИ просто, быстро и с низкими затратами, что позволит пользователям разрабатывать собственные модели ИИ. происходят без контроля и владения данными. **
Изображение с официального сайта MosaicML
Автоматическая оптимизация обучения моделей в MosaicML обещает в 2–7 раз более быстрое обучение по сравнению с традиционными методами, а почти линейная масштабируемость ресурсов гарантирует, что модели с миллиардами параметров можно обучать за часы, а не за дни. ** По данным Databricks, благодаря платформе и технической поддержке Databricks и MosaicML стоимость обучения и использования LLM для предприятий будет значительно снижена, и ожидается, что она снизится примерно до нескольких тысяч долларов. **
Стоит отметить, что до присоединения к MosaicML Databricks разработала языковую модель с 12 миллиардами параметров под названием Dolly-2 на основе Pythia-12b от EleutherAI, а с добавлением MosiacML Databricks предоставит Dolly-2 и MosaicML MPT две ведущие большие языковые модели. .
"Каждая организация должна иметь возможность извлечь выгоду из революции ИИ и иметь больше контроля над тем, как используются ее данные. Databricks и MosaicML имеют невероятную возможность демократизировать ИИ и сделать Lakehouse центром создания сборок. Лучшее место для искусственного интеллекта, — сказал Али Годси, соучредитель и генеральный директор Databricks, в пресс-релизе.
60 сотрудников рады упомянуть о «большом подарочном пакете», который положил начало волне слияний и поглощений AIGC
Приобретение MosaicML в настоящее время является крупнейшей публично раскрываемой сделкой в области генеративного ИИ.Сумма приобретения до 1,3 млрд, несомненно, является «большим подарочным пакетом» для MosaicML, в которой в настоящее время работает всего 62 сотрудника.
По данным Levels.fyi, средняя зарплата инженера-программиста в MosaicML составляла от 750 000 до 850 000 долларов США. Неясно, будут ли опционы сотрудников уценены наличными или преобразованы в опционы Databricks, но с приобретением вся команда MosaicML присоединится к Databricks.
Изображение через Levels.fyi
В условиях нынешнего бума ИИ слияние и поглощение стартапов в области генеративного ИИ крупными компаниями, возможно, только началось.
Не так давно Snowflake, ведущая в мире компания по управлению облачными данными, объявила о приобретении Neeva, стартапа по поиску генеративного ИИ, основанного двумя бывшими сотрудниками Google, сумма сделки не разглашается. Основной бизнес Neeva заключается в использовании генеративного ИИ для поиска, и он в основном сосредоточен на области корпоративного поиска. **После присоединения к Snowflake Neeva будет помогать корпоративным клиентам использовать ИИ для быстрого поиска и анализа точек данных, активов данных и получения аналитических данных.
Из последовательных приобретений Snowflake и Databricks видно, что крупные технологические компании постепенно переходят от независимых исследований и разработок и стратегических инвестиций к слияниям и поглощениям в области генеративных технологий искусственного интеллекта. Это также предоставляет больше возможностей для некоторых начинающих компаний, занимающихся генеративным искусственным интеллектом.По крайней мере, мы увидим больше подобных приобретений во второй половине этого года.
Кроме того, будь то прикладное направление этих двух крупных приобретений или недавние единороги, такие как Cohere и Anthropic, их бизнес сосредоточен в основном на применении генеративной технологии искусственного интеллекта на уровне предприятия. **
После более чем полугодового ажиотажа со стороны потребителей технология генеративного ИИ начала агрессивно продвигаться в сторону корпоративных пользователей.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Крупнейшее приобретение в области AIGC: Databricks купила MosaicML за 1,3 миллиарда долларов США с 60 сотрудниками всего за 2 года основания.
Текст: июнь Редактор: VickyXiao
Сегодня утром по западному времени гигант больших данных Databricks объявил о подписании окончательного соглашения о приобретении MosaicML, стартапа в области искусственного интеллекта из Сан-Франциско, за 1,3 миллиарда долларов.
После приобретения MosaicML станет частью платформы Databricks Lakehouse. Вся команда и технологии MosaicML будут объединены под знаменем Databricks, предоставляя предприятиям единую платформу для управления активами данных и возможность использовать свои собственные данные для создания, владеть и защищать собственные генеративные модели ИИ.
Стоит отметить, что **MosaicML — очень молодая компания, занимающаяся генеративным искусственным интеллектом, она была основана в Сан-Франциско в 2021 г. Она публично раскрыла только один раунд финансирования и насчитывает всего 62 сотрудника. В последнем раунде финансирования его оценка составила 220 миллионов долларов США, то есть оценка приобретения MosaicML напрямую подскочила в 6 раз. **
Сделка является крупнейшим приобретением, объявленным в области генеративного ИИ в этом году. Не так давно гигант облачных вычислений Snowflake только что объявил о приобретении Neeva, еще одной компании, занимающейся генеративным искусственным интеллектом. После нескольких месяцев инвестиционного безумия, похоже, началась массовая корпоративная волна поглощений стартапов в области генеративного ИИ.
**Кто такой MosaicML? **
MosaicML был основан Навином Рао, бывшим руководителем отдела продуктов искусственного интеллекта в Intel, соучредителем Nervanas, и Ханлином Тангом, старшим директором Intel AI Labs.
Навин Рао окончил Университет Дьюка со специализацией в области компьютерных наук в 1997 году, а затем получил докторскую степень в области неврологии в Университете Брауна.Он долгое время занимался изучением и разработкой нейронных сетей искусственного интеллекта. Он работал исследователем нейроморфных машин в Qualcomm и в 2014 году основал компанию Nervanas, занимающуюся искусственным интеллектом.
Возможно, многие люди не знакомы с Nervana сейчас, но в области глубокого обучения и чипов ИИ можно сказать, что Nervana была в таком же центре внимания. **Цель Nervana – повысить эффективность вычислений для глубокого обучения с помощью своих облачных сервисов и аппаратных продуктов. В 2015 году компания запустила Neon, сверхпроизводительную платформу для глубокого обучения, которая стала хитом в отрасли, а затем запустила ее в 2016. Облачная платформа глубокого обучения Nervana Cloud и специализированный аппаратный ускоритель Nervana Engine. **
Nervana заявила, что после запуска фреймворка Neon на чипе Nervana Engine в Nervana Cloud эта комбинация может достичь в 10 раз более высокой производительности, чем NVIDIA Titan X. Высокая производительность Nervana также привлекла внимание Intel, лидера в области чипов того времени, и первым крупным шагом Intel в области искусственного интеллекта стало приобретение Nervana за 400 миллионов долларов. **
После приобретения Навин Рао стал лицом, ответственным за продукты искусственного интеллекта Intel.Архитектура Neon и продукты, связанные с Nervana, также были интегрированы в линейку продуктов Intel.Nervana Engine был назван серией Crest.
С тех пор, с 2017 по 2019 год, Intel неоднократно объявляла о прогрессе Nervana Lake Crest и неоднократно анонсировала сопутствующие чипы, включая серию Nervana NNP-T. Но пока все ждали массового производства этой серии чипов, в 2020 году Intel неожиданно объявила, что заменит оригинальный чип ускорения ИИ на стороне сервера Nervana продуктами серии Habana израильской компании, которую она позже приобрела за 2 миллиарда долларов. Причина, проанализированная отраслью в то время, заключалась в том, что технология и дизайн Habana были более масштабируемыми, и у нее уже были возможности для массового производства.
**После того, как Intel решила «отказаться» от Nervana, Навин Рао и Ханлин Танг, бывшие основные сотрудники Nervana, также покинули Intel, и они вдвоем основали MosaicML по отдельности. **По информации LinkedIn, Ханлинь Тан должен быть китайцем, получившим докторскую степень по биофизике в Гарвардском университете и в настоящее время являющимся техническим директором MosaicML.
MosaicML по-прежнему стремится помогать компаниям повышать эффективность ИИ, но на этот раз они больше не вкладывают слишком много энергии в аппаратное обеспечение, а сосредоточатся на генеративном ИИ. **Проще говоря, MosaicML предоставляет платформу, которая позволяет различным типам предприятий легко обучать и развертывать модели ИИ в безопасной среде, а также помогает предприятиям сократить накладные расходы на системы ИИ. **
Портфолио их продуктов включает в себя коммерчески лицензированные модели серии MPT Foundation с открытым исходным кодом, а также услуги логического вывода и обучения MosaicML, предоставляющие ряд инструментов для предприятий.
Например, MosaicML Explorer может помочь разработчикам изучить и понять время, производительность и стоимость различных облачных сервисов и вариантов оборудования, чтобы упростить и оценить варианты реализации. Запущен MosaicML Composer, библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет 20 методов компьютерного зрения и обработки естественного языка, включая модели, наборы данных и эталонные тесты. Запущена платформа разработки ИИ MosaicML, которая обеспечивает экономичное развертывание модели и индивидуальное обучение, обеспечивая при этом безопасность данных, позволяя пользователям владеть моделью и т. д.
Ориентируясь на корпоративные сервисы, Databricks также использует генеративный ИИ для перемещения
Оглядываясь назад на команду основателей MosaicML, можно сказать, что их бизнес-решения всегда были на шаг впереди тенденций. Создавайте чипы ИИ, когда все еще ждут и наблюдают, и возьмите на себя инициативу в изучении коммерциализации генеративного ИИ в корыте индустрии ИИ.
** Опираясь на сильный опыт технической команды и отраслевой опыт, MosaicML получила финансирование в размере 37 миллионов долларов США от известного венчурного капитала DCVC, Lux Capital, Future Ventures и других инвесторов вскоре после своего основания, а общая сумма финансирования выросла до 64 долларов США. миллионов с тех пор. **Понимается, что приобретение Databricks MosaicML в основном связано с возможностями коммерциализации его генеративной модели искусственного интеллекта на уровне предприятия.
Навин Рао, генеральный директор MosaicML, ранее заявлял, что с 2018 года сложность моделей искусственного интеллекта, использующих большие объемы данных для «обучения», резко возросла, и теперь обучение модели стоит не менее миллионов долларов. в общем не могу себе этого позволить.
После этого приобретения совместный продукт платформы **Databricks' Lakehouse и технологии MosaicML позволит предприятиям использовать свои собственные данные для обучения и создания генеративных моделей ИИ просто, быстро и с низкими затратами, что позволит пользователям разрабатывать собственные модели ИИ. происходят без контроля и владения данными. **
Автоматическая оптимизация обучения моделей в MosaicML обещает в 2–7 раз более быстрое обучение по сравнению с традиционными методами, а почти линейная масштабируемость ресурсов гарантирует, что модели с миллиардами параметров можно обучать за часы, а не за дни. ** По данным Databricks, благодаря платформе и технической поддержке Databricks и MosaicML стоимость обучения и использования LLM для предприятий будет значительно снижена, и ожидается, что она снизится примерно до нескольких тысяч долларов. **
Стоит отметить, что до присоединения к MosaicML Databricks разработала языковую модель с 12 миллиардами параметров под названием Dolly-2 на основе Pythia-12b от EleutherAI, а с добавлением MosiacML Databricks предоставит Dolly-2 и MosaicML MPT две ведущие большие языковые модели. .
"Каждая организация должна иметь возможность извлечь выгоду из революции ИИ и иметь больше контроля над тем, как используются ее данные. Databricks и MosaicML имеют невероятную возможность демократизировать ИИ и сделать Lakehouse центром создания сборок. Лучшее место для искусственного интеллекта, — сказал Али Годси, соучредитель и генеральный директор Databricks, в пресс-релизе.
60 сотрудников рады упомянуть о «большом подарочном пакете», который положил начало волне слияний и поглощений AIGC
Приобретение MosaicML в настоящее время является крупнейшей публично раскрываемой сделкой в области генеративного ИИ.Сумма приобретения до 1,3 млрд, несомненно, является «большим подарочным пакетом» для MosaicML, в которой в настоящее время работает всего 62 сотрудника.
По данным Levels.fyi, средняя зарплата инженера-программиста в MosaicML составляла от 750 000 до 850 000 долларов США. Неясно, будут ли опционы сотрудников уценены наличными или преобразованы в опционы Databricks, но с приобретением вся команда MosaicML присоединится к Databricks.
В условиях нынешнего бума ИИ слияние и поглощение стартапов в области генеративного ИИ крупными компаниями, возможно, только началось.
Не так давно Snowflake, ведущая в мире компания по управлению облачными данными, объявила о приобретении Neeva, стартапа по поиску генеративного ИИ, основанного двумя бывшими сотрудниками Google, сумма сделки не разглашается. Основной бизнес Neeva заключается в использовании генеративного ИИ для поиска, и он в основном сосредоточен на области корпоративного поиска. **После присоединения к Snowflake Neeva будет помогать корпоративным клиентам использовать ИИ для быстрого поиска и анализа точек данных, активов данных и получения аналитических данных.
Из последовательных приобретений Snowflake и Databricks видно, что крупные технологические компании постепенно переходят от независимых исследований и разработок и стратегических инвестиций к слияниям и поглощениям в области генеративных технологий искусственного интеллекта. Это также предоставляет больше возможностей для некоторых начинающих компаний, занимающихся генеративным искусственным интеллектом.По крайней мере, мы увидим больше подобных приобретений во второй половине этого года.
Кроме того, будь то прикладное направление этих двух крупных приобретений или недавние единороги, такие как Cohere и Anthropic, их бизнес сосредоточен в основном на применении генеративной технологии искусственного интеллекта на уровне предприятия. **
После более чем полугодового ажиотажа со стороны потребителей технология генеративного ИИ начала агрессивно продвигаться в сторону корпоративных пользователей.