文章来源：有新Newin

图片来源：由无界AI生成

根据 TechCrunch 最新消息，英伟达以至多 10 亿美元收购了特拉维夫 AI 初创公司 Run:ai ，这是一家帮助开发者和运营团队管理和优化 AI 硬件基础设施的公司。Run:ai 也将成为英伟达自 2019 年 3 月以 69 亿美元收购 Mellanox 以来最大的一次收购之一。

英伟达表示将继续按照相同的商业模式提供 Run:ai 的产品，并将继续投资于 Run:ai 的产品路线图，使其成为英伟达 DGX Cloud AI 平台的一部分。

英伟达的 DGX 服务器、工作站和 DGX Cloud 客户还将获得 Run:ai 的功能，特别是针对在多个数据中心位置运行的生成式 AI 部署。

Run:ai CEO Omri Geller（左一）表示，Run:ai 自 2020 年以来一直与英伟达紧密合作，我们都热衷于帮助客户充分利用他们的基础设施。

据悉，Geller 与 Ronen Dar 几年前一起创立了 Run:ai ，他们在特拉维夫大学与教授  Meir Feder 一起学习，Feder 是 Run:ai 的第三位创始人。他们的目标是打造一个平台，将 AI 模型“分割”成在硬件上并行运行的片段，无论是在本地、公共云还是在边缘。

虽然 Run:AI 的直接竞争对手不多，但其他公司也在将动态硬件分配应用于 AI 工作负载。例如， Grid.ai 提供的软件可以让数据科学家在并行的 GPU 、处理器等设备上训练 AI 模型。

早期阶段， Run:AI 就已经建立了庞大的财富 500 强客户群，从而吸引了风险投资。在被收购之前， Run:ai 从 Insight Partners 、 Tiger Global 、 S Capital 和 TLV Partners 等投资者那里筹集了 1.18 亿美元的资本。

英伟达 DGX Cloud 的副总裁 Alexis Bjorlin 指出，客户的 AI 部署变得越来越复杂，公司对更有效利用 AI 计算资源的需求日益增长。

一家名为 ClearML 的机器学习模型管理公司的近期调查发现， 2024 年到目前为止，规模化 AI 最大的挑战是计算资源的可用性和成本，其次是基础设施问题。

他还表示，管理和协调生成式 AI 、推荐系统、搜索引擎等工作负载需要复杂的调度以优化系统级别的性能和底层基础设施，英伟达的加速计算平台和 Run:ai 的平台将继续支持广泛的第三方解决方案生态系统，为客户提供选择和灵活性。英伟达与 Run:ai 合作，将使客户能够通过单一架构访问任何地方的 GPU 解决方案。

PS：回顾 2023 年至今，大部分 AI 炒作都集中在基础模型的横向能力上，但 AI 的真正机会在于 AI 以及 Agent 如何重新配置与创造 B2B 价值链，112 家顶尖 VC 评选出 2024 年 Top30 科技初创公司，接近 50% GenAI，SaaS 不到 1/4，GGV 管理合伙人：AI 现在被严重高估，但仍处第一轮的上半场，未来依然看好 AI 及 Infra 相关创业机会！

Reference：
https://techcrunch.com/2024/04/24/nvidia-acquires-ai-workload-management-startup-runai/