放弃高考的80后今天敲响了IPO的钟声：市值2400亿
06-18
年了。
当大多数企业风险投资人纷纷退却时，英伟达却逆势加大投资，呈现出频繁、积极的投资态势。
根据标准普尔全球市场情报公司与软银集团的数据，Alphabet Inc. 2016 年的风险投资活动较 2018 年的峰值减少了一半。
与此同时，Meta Platforms Inc. 和 Twilio Inc. 等其他公司在 2016 年完全暂停了风险投资活动。
2018年，NVIDIA的风险投资活动主要集中在新兴技术，特别是人工智能及其应用。
乘着生成式人工智能的潮流，英伟达赚了很多钱。
仅去年一年，NVIDIA 就售出了约 10,000 颗 AI 芯片。
该财年年收入达到1亿美元，市值跃升至1万亿美元。
有兴趣的读者可以阅读《英伟达，创纪录的一年》。
凭借不断增长的现金储备和出色的股票表现，英伟达得以在AI领域进行积极投资，抓住市场机遇，保持在AI领域的领先地位。
其在企业风险投资领域的活动排名第四，仅次于微软、软银和Alphabet。
2019年NVIDIA投资格局（来源：S&P Global Market Intelligence） NVIDIA押注AI，疯狂投资独角兽。
纵观去年，NVIDIA CEO黄仁勋多次表示：“从初创企业到大型企业，我们看到了向生成式转变的趋势，人工智能的多功能性和能力正在加速人们的兴趣。
”与此同时，英伟达对AI领域的初创公司表现出了浓厚的兴趣，并于去年开始投资多家在AI行业具有巨大潜力的独角兽初创公司。
该公司进行了投资。
其中包括： 2020 年 3 月，总部位于旧金山的初创公司 Adept AI 完成了 3.5 亿美元的 B 轮融资，投资者包括 NVIDIA、微软等。
Adept 的旗舰基础模型 ACT-1 与现有的生成式 AI 工具的不同之处在于，它能够解释用户对软件工具的高级自然语言请求并直接为它们执行任务。
Adept 的长期目标是为每一位知识工作者打造一位 AI 队友，并接受培训以使用每种软件工具和 API。
今年5月，总部位于多伦多的生成式人工智能公司Cohere完成了2.7亿美元的融资，这是英伟达今年对该初创公司的第二笔投资。
Cohere 的生成式 AI 模型主要针对企业级客户，包括全球流媒体平台、服装公司以及使用该平台简化客户服务或提高内容审核能力的公司。
Cohere 由谷歌前顶尖人工智能研究人员创立，是一家总部位于加拿大的生成式人工智能初创公司，专注于企业。
Cohere出品的人工智能工具可以提供文案、搜索和摘要的支持，专注于企业领域。
2019年6月8日，获得2.7亿美元A轮融资，投资方包括英伟达、甲骨文等。
今年6月，Runway获得了谷歌和英伟达1.41亿美元的投资，目前估值已飙升至15亿美元，较去年12月增长了三倍。
Runway是一家人工智能视频软件公司，成立于。
去年，他们利用计算机图形学和机器学习领域的最新进展发布了两代视频生成模型 Gen1 和 Gen2。
Gene1还需要提供原始源频率，而Gen2只需要几个单词就可以生成短视频。
今年7月，英伟达参与了人工智能初创公司Inflection AI新一轮13亿美元融资。
投资者还包括微软和谷歌前首席执行官埃里克·施密特(Eric Sc??hmidt)。
这笔资金将支持 Inflection AI 首款产品 Pi（个人 A.I）的个人助理和伴侣的进一步开发，该产品于去年 5 月推出。
Inflection首席执行官Suleyman表示，大部分资金将用于增强计算能力，以开发更强大的基础模型。
其最新的AI基础模型称为Inflection-2。
Suleyman 表示，新模型的训练速度更快、成本更低，但仍然可以处理大量操作 (FLOP)。
Nvidia 一直与 Inflection AI 密切合作。
为了训练 Inflection-2，Inflection AI 使用了 5,000 个 Nvidia HGPU，而训练其前身的旧 A 则使用了数千个。
Inflection AI 由 LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 和 DeepMind 创始成员 Mustafa Suleyman 于 2016 年创立。
专注于打造面向消费者的AI产品，被认为是OpenAI的头号竞争对手。
Inflection AI 此前曾于今年年初从 Meta 首席技术官 Mike “Schrep” Schroepfer 和 Google DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 等投资者那里筹集了 2.25 亿美元。
今年8月，英伟达参与了以色列人工智能初创公司AI21 Labs的1.55亿美元C轮融资，三星和谷歌也参与其中。
该公司为企业提供基于文本的生成人工智能服务，技术包括最先进的大规模语言模型和神经符号技术。
今年 8 月，CNBC 报道称，总部位于纽约的人工智能公司 Hugging Face 已从一些最大的科技公司筹集了 2.35 亿美元，估值为 45 亿美元。
投资者包括谷歌、亚马逊、英伟达、Salesforce、AMD、英特尔、IBM和高通等芯片巨头。
Hugging Face 创建了一个平台，人工智能开发人员可以在其中共享代码、模型、数据集，并使用该公司的开发工具来更轻松地运行开源人工智能模型。
今年9月，英伟达参与了AI初创公司和人工智能研究实验室Imbue的2亿美元B轮融资。
与ChatGPT等大规模人工智能基础模型不同，Imbue针对的是AI代理：一种可以模拟人类决策以完成复杂任务的计算系统。
Imbue 专注于创建为推理定制的基本模型。
据报道，该公司手头有 10,000 个 Nvidia H 芯片，使其能够快速迭代从训练数据到架构和推理机制的所有内容。
今年 10 月，英伟达参与了韩国生成型人工智能初创公司 Twelve Labs 的 A 轮预融资，旨在筹集 1 亿韩元（1 万美元）。
十二实验室成立于 2018 年，开发能够理解视频内容的超大规模人工智能模型。
去年 12 月，总部位于巴黎的人工智能初创公司 Mistral AI 从 Nvidia 和 Salesforce 等投资者那里筹集了 4.5 亿欧元。
这家法国公司专注于聊天机器人和生成人工智能工具的开源软件。
几个月前，这家初创公司在开源 Apache 2.0 许可下发布了 Mistral 7B，这是其第一个大规模语言模型 (LLM)。
今年1月，英伟达参与了对企业对话式和生成式AI平台技术提供商Kore.ai的1.5亿元人民币投资。
这并不是 NVIDIA 第一次投资该公司。
早在今年11月，NVIDIA就参与了该公司的C轮融资。
通过这笔投资，Kore.ai集成了NVIDIA的GPU加速卡Riva。
该公司目前提供企业无代码平台，帮助各种规模的企业以安全、负责任的方式与人工智能进行业务交互。
通过这些投资，英伟达不仅可以支持和利用这些初创公司在AI领域的创新来扩大市场蛋糕；还可以与重要客户建立紧密的联系，形成良好的生态系统。
这一战略可能会让英伟达在竞争激烈的市场中占据优势，因为这些初创公司的成功可能会进一步增加对英伟达产品的需求。
同时，这也为英伟达提供了一个了解市场趋势、技术创新和客户需求的窗口。
除了投资之外，为了加速企业采用生成式人工智能，英伟达还进军云服务。
这也使英伟达与购买其芯片的亚马逊、谷歌和微软等传统云提供商展开竞争。
根据 NVIDIA 财年财务报告，其客户现在可以通过云服务全面访问 NVIDIA AI 的各个方面：AI 超级计算机、加速库软件和预训练的生成式 AI 模型。
用户可以通过浏览器和NVIDIA DGX Cloud服务访问NVIDIA DGX AI超级计算机。
该服务已经在Oracle云基础设施上提供，预计很快就会在微软Azure和谷歌云平台等其他平台上推出。
在AI平台软件层面，用户可以使用NVIDIA AI企业版来训练和部署大型语言模型或其他AI工作负载。
在AI模型即服务层面，NVIDIA为想要为其业务定制生成式AI模型和服务的企业客户提供NeMo和BioNeMo定制AI模型。
云服务厂商不会让NVIDIA独领风骚。
不过，NVIDIA在AI领域的强势地位也引起了云服务巨头的担忧。
随着英伟达进入大型科技公司的业务，云巨头也正在进入英伟达的业务。
众所周知，微软、谷歌、亚马逊等云计算巨头为了支持其推出的大规模AI模型，例如谷歌的Gemini和亚马逊云技术的Titan，大量采购Nvidia GPU。
Meta创始人扎克伯格不久前在Instagram上表示，到今年年底，其基础设施将包括35万个Nvidia HGPU。
然而，这种高度依赖带来了明显的风险：这家云科技巨头在与英伟达的交易中议价能力较弱，并面临供应链限制。
为了增强自己的市场议价能力和控制力，阻止英伟达占据主导地位，云服务巨头正在采取一系列行动。
首先，他们正在加速开发自己的芯片，特别是针对特定用途优化的ASIC芯片。
尽管 ASIC 芯片不如 GPU 通用，但它们在成本和特定应用性能方面具有优势。
摩根士丹利的一份报告指出，虽然ASIC芯片目前占整个AI芯片市场的比例还不到10%，但预计到今年将增长到30%，年复合增长率达到30%。
另一方面，它也积极投资生成式AI领域的初创公司，以开辟新的市场机会，为自家芯片创造更多应用场景。
前面提到，在英伟达投资的AI初创公司中，有不少云科技行业巨头参与其中。
包括微软对Adept AI的投资，谷歌对Runaway和AI21 Labs的投资，以及微软和谷歌对Inflection AI的投资，谷歌、亚马逊等都投资了Hugging Face。
微软还参与了人工智能芯片初创公司 d-Matrix 的 B 轮融资，该公司是 Nvidia 的挑战者。
d-Matrix是一家专门从事内存计算的芯片公司。
其最新芯片名为 Jayhawk II。
d-Matrix声称其芯片可以降低十倍的TCO，并且在性能和延迟方面具有二十倍的优势。
该芯片有助于支持生成式人工智能应用程序，例如 ChatGPT。
不过该公司只针对人工智能的推理部分，在3亿参数模型领域。
微软承诺在 2020 年推出该芯片时对其自用进行评估。
亚马逊此前已斥资 40 亿美元打造了一家生成式 AI 巨头。
9月，亚马逊宣布将向Anthropic投资至多40亿美元，并持有该公司少数股权。
10 月份，谷歌还宣布将向 Anthropic 投资 20 亿美元，其中包括先期注入 5 亿美元现金，并随着时间的推移追加 15 亿美元。
此前，Anthropic 在 3 月份的早期融资中从谷歌筹集了 3 亿美元。
Anthropic 将使用亚马逊和谷歌的定制人工智能芯片来构建、训练和部署其人工智能模型。
总部位于美国旧金山的生成式人工智能初创公司 Anthropic 开发的 Claude AI 模型是 ChatGPT 的有利竞争对手之一。
该公司由 OpenAI 前研究副总裁 Dario Amodei 和 OpenAI 安全与政策副总裁 Daniela Amodei 于 2016 年创立。
其他几位 OpenAI Research 校友也是 Anthropic 创始团队的成员。
据悉，他们的Claude 2是基准GPT-4，最多可以概括大约75个字的内容，相当于一本书的长度。
用户可以输入大量数据集并请求以备忘录、信件或故事的形式提供摘要。
据Information报道，有业内人士认为Anthropic明年的年收入可能达到10亿美元。
结论 虽然英伟达将在很长一段时间内继续成为人工智能的中心，但云科技巨头自主研发芯片和投资人工智能初创公司的举措表明了未来市场结构的可变性和不确定性。
AI芯片市场将快速增长，ASIC芯片份额将不断增加。
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