La plus grande acquisition dans le domaine AIGC : Databricks a acheté MosaicML pour 1,3 milliard de dollars américains, avec 60 employés après seulement 2 ans d'établissement
Source de l'image : générée par l'outil d'IA illimitée
Ce matin, heure de l'Ouest, le géant du big data Databricks a annoncé avoir signé un accord définitif pour acquérir MosaicML, une startup d'intelligence artificielle basée à San Francisco, pour 1,3 milliard de dollars.
Après l'acquisition, MosaicML fera partie de la plate-forme Databricks Lakehouse. Toute l'équipe et la technologie de MosaicML seront regroupées sous la bannière de Databricks, offrant aux entreprises une plate-forme unifiée pour gérer les actifs de données et être en mesure d'utiliser leurs propres données propriétaires pour créer, Posséder et protéger Propres modèles d'IA générative.
Il convient de noter que **MosaicML est une très jeune entreprise d'IA générative, créée à San Francisco en 2021. Elle n'a annoncé publiquement qu'un seul tour de financement et ne compte que 62 employés. Lors du dernier tour de financement, sa valorisation était de 220 millions de dollars américains, c'est-à-dire que la valorisation de l'acquisition de MosaicML a directement bondi de 6 fois. **
L'accord est la plus grande acquisition annoncée dans le domaine de l'IA générative jusqu'à présent cette année. Il n'y a pas si longtemps, le géant du cloud computing Snowflake vient d'annoncer l'acquisition d'une autre société d'IA générative, Neeva. Après quelques mois de frénésie d'investissement, une vague massive d'acquisitions de startups d'IA générative semble être en cours.
**Qui est MosaicML ? **
MosaicML a été fondé par Naveen Rao, ancien responsable des produits d'intelligence artificielle chez Intel, co-fondateur de Nervanas, et Hanlin Tang, directeur principal d'Intel AI Labs.
Les fondateurs de MosaicML, Hanlin Tang (première à gauche), Naveen Rao (deuxième à gauche), photos de MosaicML
Naveen Rao est diplômé de l'Université Duke avec une majeure en informatique en 1997, puis a obtenu un doctorat en neurosciences de l'Université Brown. Il s'est longtemps engagé dans l'étude et le développement des réseaux de neurones d'intelligence artificielle. Il a travaillé comme chercheur sur les machines neuromorphiques chez Qualcomm et a fondé la société d'intelligence artificielle Nervanas en 2014.
Peut-être que beaucoup de gens ne sont pas familiers avec Nervana maintenant, mais dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et des puces d'IA, on peut dire que Nervana a eu la même vedette. **L'objectif de Nervana est d'améliorer l'efficacité informatique de l'apprentissage en profondeur grâce à ses services cloud et ses produits matériels. En 2015, elle a lancé Neon, un cadre sous-jacent d'apprentissage en profondeur super performant, qui est devenu un succès dans l'industrie, puis l'a lancé en 2016. Plate-forme cloud d'apprentissage en profondeur Nervana Cloud et accélérateur matériel dédié Nervana Engine. **
Nervana a déclaré qu'après avoir exécuté le framework Neon sur la puce Nervana Engine dans le Nervana Cloud, la combinaison peut atteindre des performances 10 fois supérieures à celles du NVIDIA Titan X. Les bonnes performances de Nervana ont également attiré l'attention du suzerain des puces Intel à l'époque, et le premier grand pas d'Intel dans le domaine de l'IA a été d'acquérir Nervana pour 400 millions de dollars. **
Rapport sur l'acquisition de Nervana par Intel en 2016, photo tirée de Vox
Après l'acquisition, Naveen Rao est devenu le responsable des produits d'intelligence artificielle d'Intel. L'architecture Neon et les produits liés à Nervana ont également été intégrés dans la gamme de produits d'Intel. Le moteur Nervana a été nommé série Crest.
Depuis lors, de 2017 à 2019, Intel a annoncé à plusieurs reprises les progrès de Nervana Lake Crest et a annoncé à plusieurs reprises des produits de puces connexes, notamment la série Nervana NNP-T. Mais alors que tout le monde attendait la production en série de cette série de puces, en 2020, Intel a soudainement annoncé qu'il remplacerait la puce d'accélération d'IA côté serveur Nervana d'origine par les produits de la série Habana de la société israélienne qu'elle a ensuite acquis pour 2 milliards de dollars. La raison analysée par l'industrie à l'époque était que la technologie et la conception de Habana étaient plus évolutives et qu'elle disposait déjà de capacités de production de masse.
**Après qu'Intel ait décidé "d'abandonner" Nervana, Naveen Rao et Hanlin Tang, anciens employés principaux de Nervana, ont également quitté Intel, et les deux ont fondé MosaicML séparément. ** Selon les informations de LinkedIn, Hanlin Tang devrait être un Chinois, qui a obtenu un doctorat en biophysique de l'Université de Harvard, et est actuellement le CTO de MosaicML.
Alors, quelle est l'activité principale de MosaicML après avoir quitté Intel ?
MosaicML s'engage toujours à aider les entreprises à améliorer l'efficacité de l'IA, mais cette fois, ils n'investissent plus trop d'énergie dans le matériel, mais se concentrent sur l'IA générative. **Pour le dire simplement, MosaicML fournit une plate-forme qui permet à différents types d'entreprises de former et de déployer facilement des modèles d'IA dans un environnement sûr, et aide les entreprises à réduire les frais généraux des systèmes d'IA. **
Leur portefeuille de produits comprend des modèles de la série MPT Foundation open source sous licence commerciale et des services d'inférence et de formation MosaicML, fournissant une série d'outils pour les entreprises.
Par exemple, MosaicML Explorer peut aider les développeurs à explorer et à comprendre le temps, les performances et les coûts entre différents services cloud et options matérielles pour simplifier et évaluer les options de mise en œuvre. Lancement de MosaicML Composer, une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source qui fournit 20 méthodes de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel, y compris des modèles, des ensembles de données et des références. Lancement de la plate-forme de développement MosaicML AI, qui fournit un déploiement de modèle rentable et une formation personnalisée, tout en garantissant la sécurité des données, permettant aux utilisateurs de s'approprier le modèle, etc.
Image du site officiel de MosaicML
Visant les services d'entreprise, Databricks utilise également l'IA générative pour effectuer des actions
En regardant l'équipe fondatrice de MosaicML, on peut dire que leurs choix commerciaux ont toujours eu une longueur d'avance sur la tendance. Fabriquez des puces d'IA alors que tout le monde attend et regarde encore, et prenez l'initiative d'explorer la commercialisation de l'IA générative dans le creux de l'industrie de l'IA.
** S'appuyant sur une solide équipe technique et une expérience de l'industrie, MosaicML a reçu un financement de 37 millions de dollars américains du capital-risque bien connu DCVC, Lux Capital, Future Ventures et d'autres investisseurs peu de temps après sa création, et le financement total a grimpé à 64 dollars américains. millions depuis lors. ** Il est entendu que l'acquisition de MosaicML par Databricks est principalement due aux capacités de commercialisation de son modèle d'IA générative côté entreprise.
Naveen Rao, PDG de MosaicML, a précédemment déclaré que depuis 2018, la complexité des modèles d'intelligence artificielle utilisant de grandes quantités de données pour la "formation" a fortement augmenté, et la formation d'un modèle coûte désormais au moins des millions de dollars. ne peuvent généralement pas se le permettre.
Après cette acquisition, le produit conjoint de la plate-forme Lakehouse de **Databricks et de la technologie MosaicML permettra aux entreprises d'utiliser leurs propres données propriétaires pour former et créer des modèles d'IA génératifs simplement, rapidement et à faible coût, permettant aux utilisateurs d'avoir le développement de modèles d'IA personnalisés. se produire sans contrôle ni propriété des données. **
Image du site officiel de MosaicML
L'optimisation automatisée de MosaicML de la formation des modèles promet une formation 2 à 7 fois plus rapide que les méthodes traditionnelles, et l'évolutivité quasi linéaire des ressources garantit que les modèles avec des milliards de paramètres peuvent être formés en quelques heures, et non en quelques jours. ** Selon Databricks, avec la plate-forme et le support technique de Databricks et MosaicML, le coût de la formation et de l'utilisation des LLM pour les entreprises sera considérablement réduit et devrait chuter à environ plusieurs milliers de dollars. **
Il convient de noter qu'avant l'adhésion de MosaicML, Databricks avait développé un modèle de langage de 12 milliards de paramètres appelé Dolly-2 basé sur Pythia-12b d'EleutherAI, et avec l'ajout de MosiacML, Databricks fournira Dolly-2 et MosaicML MPT deux principaux grands modèles de langage. .
"Chaque organisation devrait pouvoir bénéficier de la révolution de l'IA et avoir plus de contrôle sur la façon dont ses données sont utilisées. Databricks et MosaicML ont une opportunité incroyable de démocratiser l'IA et de faire de Lakehouse le moteur de la génération de build. Le meilleur endroit pour l'intelligence artificielle, », a déclaré Ali Ghodsi, co-fondateur et PDG de Databricks, dans un communiqué.
** 60 employés sont heureux de mentionner le "gros paquet cadeau", la vague de fusions et acquisitions d'AIGC a démarré **
L'acquisition de MosaicML est actuellement la plus grande transaction rendue publique dans le domaine de l'IA générative.Le montant de l'acquisition pouvant atteindre 1,3 milliard est sans aucun doute un "gros cadeau" pour MosaicML, qui ne compte actuellement que 62 employés.
Selon Levels.fyi, le salaire moyen d'un ingénieur logiciel chez MosaicML se situait entre 750 000 $ et 850 000 $. On ne sait pas si les options des employés seront actualisées en espèces ou converties en options Databricks, mais avec l'acquisition, toute l'équipe MosaicML rejoindra Databricks.
Image via Levels.fyi
Dans le boom actuel de l'IA, la fusion et l'acquisition de startups d'IA générative par de grandes entreprises viennent peut-être de commencer.
Il n'y a pas si longtemps, Snowflake, le leader mondial de la gestion de données dans le cloud, a annoncé qu'il avait acquis Neeva, une startup de recherche d'IA générative fondée par deux anciens employés de Google, avec un montant de transaction non divulgué. L'activité principale de Neeva consiste à utiliser l'IA générative pour la recherche, et elle se concentre principalement sur le domaine de la recherche d'entreprise. ** Après avoir rejoint Snowflake, Neeva aidera les clients des entreprises de services à utiliser l'IA pour rechercher et analyser rapidement des points de données, des actifs de données et obtenir des informations sur les données.
Depuis les acquisitions successives de Snowflake et Databricks, on constate que les grandes entreprises technologiques passent progressivement de la recherche et développement indépendante et de l'investissement stratégique au stade des fusions et acquisitions pour la technologie d'IA générative. Cela offre également plus d'opportunités à certaines start-ups génératives d'IA.Si rien d'autre, nous verrons plus d'acquisitions similaires au second semestre de cette année.
De plus, qu'il s'agisse de la direction des applications de ces deux grandes acquisitions ou des récentes licornes telles que Cohere et Anthropic, leur activité commerciale est principalement axée sur l'application au niveau de l'entreprise de la technologie d'IA générative. **
Après plus de six mois d'enthousiasme du côté des consommateurs, la technologie d'IA générative a commencé à progresser de manière agressive vers les utilisateurs en entreprise.
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La plus grande acquisition dans le domaine AIGC : Databricks a acheté MosaicML pour 1,3 milliard de dollars américains, avec 60 employés après seulement 2 ans d'établissement
Texte : Juny Éditeur : VickyXiao
Ce matin, heure de l'Ouest, le géant du big data Databricks a annoncé avoir signé un accord définitif pour acquérir MosaicML, une startup d'intelligence artificielle basée à San Francisco, pour 1,3 milliard de dollars.
Après l'acquisition, MosaicML fera partie de la plate-forme Databricks Lakehouse. Toute l'équipe et la technologie de MosaicML seront regroupées sous la bannière de Databricks, offrant aux entreprises une plate-forme unifiée pour gérer les actifs de données et être en mesure d'utiliser leurs propres données propriétaires pour créer, Posséder et protéger Propres modèles d'IA générative.
Il convient de noter que **MosaicML est une très jeune entreprise d'IA générative, créée à San Francisco en 2021. Elle n'a annoncé publiquement qu'un seul tour de financement et ne compte que 62 employés. Lors du dernier tour de financement, sa valorisation était de 220 millions de dollars américains, c'est-à-dire que la valorisation de l'acquisition de MosaicML a directement bondi de 6 fois. **
L'accord est la plus grande acquisition annoncée dans le domaine de l'IA générative jusqu'à présent cette année. Il n'y a pas si longtemps, le géant du cloud computing Snowflake vient d'annoncer l'acquisition d'une autre société d'IA générative, Neeva. Après quelques mois de frénésie d'investissement, une vague massive d'acquisitions de startups d'IA générative semble être en cours.
**Qui est MosaicML ? **
MosaicML a été fondé par Naveen Rao, ancien responsable des produits d'intelligence artificielle chez Intel, co-fondateur de Nervanas, et Hanlin Tang, directeur principal d'Intel AI Labs.
Naveen Rao est diplômé de l'Université Duke avec une majeure en informatique en 1997, puis a obtenu un doctorat en neurosciences de l'Université Brown. Il s'est longtemps engagé dans l'étude et le développement des réseaux de neurones d'intelligence artificielle. Il a travaillé comme chercheur sur les machines neuromorphiques chez Qualcomm et a fondé la société d'intelligence artificielle Nervanas en 2014.
Peut-être que beaucoup de gens ne sont pas familiers avec Nervana maintenant, mais dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et des puces d'IA, on peut dire que Nervana a eu la même vedette. **L'objectif de Nervana est d'améliorer l'efficacité informatique de l'apprentissage en profondeur grâce à ses services cloud et ses produits matériels. En 2015, elle a lancé Neon, un cadre sous-jacent d'apprentissage en profondeur super performant, qui est devenu un succès dans l'industrie, puis l'a lancé en 2016. Plate-forme cloud d'apprentissage en profondeur Nervana Cloud et accélérateur matériel dédié Nervana Engine. **
Nervana a déclaré qu'après avoir exécuté le framework Neon sur la puce Nervana Engine dans le Nervana Cloud, la combinaison peut atteindre des performances 10 fois supérieures à celles du NVIDIA Titan X. Les bonnes performances de Nervana ont également attiré l'attention du suzerain des puces Intel à l'époque, et le premier grand pas d'Intel dans le domaine de l'IA a été d'acquérir Nervana pour 400 millions de dollars. **
Après l'acquisition, Naveen Rao est devenu le responsable des produits d'intelligence artificielle d'Intel. L'architecture Neon et les produits liés à Nervana ont également été intégrés dans la gamme de produits d'Intel. Le moteur Nervana a été nommé série Crest.
Depuis lors, de 2017 à 2019, Intel a annoncé à plusieurs reprises les progrès de Nervana Lake Crest et a annoncé à plusieurs reprises des produits de puces connexes, notamment la série Nervana NNP-T. Mais alors que tout le monde attendait la production en série de cette série de puces, en 2020, Intel a soudainement annoncé qu'il remplacerait la puce d'accélération d'IA côté serveur Nervana d'origine par les produits de la série Habana de la société israélienne qu'elle a ensuite acquis pour 2 milliards de dollars. La raison analysée par l'industrie à l'époque était que la technologie et la conception de Habana étaient plus évolutives et qu'elle disposait déjà de capacités de production de masse.
**Après qu'Intel ait décidé "d'abandonner" Nervana, Naveen Rao et Hanlin Tang, anciens employés principaux de Nervana, ont également quitté Intel, et les deux ont fondé MosaicML séparément. ** Selon les informations de LinkedIn, Hanlin Tang devrait être un Chinois, qui a obtenu un doctorat en biophysique de l'Université de Harvard, et est actuellement le CTO de MosaicML.
MosaicML s'engage toujours à aider les entreprises à améliorer l'efficacité de l'IA, mais cette fois, ils n'investissent plus trop d'énergie dans le matériel, mais se concentrent sur l'IA générative. **Pour le dire simplement, MosaicML fournit une plate-forme qui permet à différents types d'entreprises de former et de déployer facilement des modèles d'IA dans un environnement sûr, et aide les entreprises à réduire les frais généraux des systèmes d'IA. **
Leur portefeuille de produits comprend des modèles de la série MPT Foundation open source sous licence commerciale et des services d'inférence et de formation MosaicML, fournissant une série d'outils pour les entreprises.
Par exemple, MosaicML Explorer peut aider les développeurs à explorer et à comprendre le temps, les performances et les coûts entre différents services cloud et options matérielles pour simplifier et évaluer les options de mise en œuvre. Lancement de MosaicML Composer, une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source qui fournit 20 méthodes de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel, y compris des modèles, des ensembles de données et des références. Lancement de la plate-forme de développement MosaicML AI, qui fournit un déploiement de modèle rentable et une formation personnalisée, tout en garantissant la sécurité des données, permettant aux utilisateurs de s'approprier le modèle, etc.
Visant les services d'entreprise, Databricks utilise également l'IA générative pour effectuer des actions
En regardant l'équipe fondatrice de MosaicML, on peut dire que leurs choix commerciaux ont toujours eu une longueur d'avance sur la tendance. Fabriquez des puces d'IA alors que tout le monde attend et regarde encore, et prenez l'initiative d'explorer la commercialisation de l'IA générative dans le creux de l'industrie de l'IA.
** S'appuyant sur une solide équipe technique et une expérience de l'industrie, MosaicML a reçu un financement de 37 millions de dollars américains du capital-risque bien connu DCVC, Lux Capital, Future Ventures et d'autres investisseurs peu de temps après sa création, et le financement total a grimpé à 64 dollars américains. millions depuis lors. ** Il est entendu que l'acquisition de MosaicML par Databricks est principalement due aux capacités de commercialisation de son modèle d'IA générative côté entreprise.
Naveen Rao, PDG de MosaicML, a précédemment déclaré que depuis 2018, la complexité des modèles d'intelligence artificielle utilisant de grandes quantités de données pour la "formation" a fortement augmenté, et la formation d'un modèle coûte désormais au moins des millions de dollars. ne peuvent généralement pas se le permettre.
Après cette acquisition, le produit conjoint de la plate-forme Lakehouse de **Databricks et de la technologie MosaicML permettra aux entreprises d'utiliser leurs propres données propriétaires pour former et créer des modèles d'IA génératifs simplement, rapidement et à faible coût, permettant aux utilisateurs d'avoir le développement de modèles d'IA personnalisés. se produire sans contrôle ni propriété des données. **
L'optimisation automatisée de MosaicML de la formation des modèles promet une formation 2 à 7 fois plus rapide que les méthodes traditionnelles, et l'évolutivité quasi linéaire des ressources garantit que les modèles avec des milliards de paramètres peuvent être formés en quelques heures, et non en quelques jours. ** Selon Databricks, avec la plate-forme et le support technique de Databricks et MosaicML, le coût de la formation et de l'utilisation des LLM pour les entreprises sera considérablement réduit et devrait chuter à environ plusieurs milliers de dollars. **
Il convient de noter qu'avant l'adhésion de MosaicML, Databricks avait développé un modèle de langage de 12 milliards de paramètres appelé Dolly-2 basé sur Pythia-12b d'EleutherAI, et avec l'ajout de MosiacML, Databricks fournira Dolly-2 et MosaicML MPT deux principaux grands modèles de langage. .
"Chaque organisation devrait pouvoir bénéficier de la révolution de l'IA et avoir plus de contrôle sur la façon dont ses données sont utilisées. Databricks et MosaicML ont une opportunité incroyable de démocratiser l'IA et de faire de Lakehouse le moteur de la génération de build. Le meilleur endroit pour l'intelligence artificielle, », a déclaré Ali Ghodsi, co-fondateur et PDG de Databricks, dans un communiqué.
** 60 employés sont heureux de mentionner le "gros paquet cadeau", la vague de fusions et acquisitions d'AIGC a démarré **
L'acquisition de MosaicML est actuellement la plus grande transaction rendue publique dans le domaine de l'IA générative.Le montant de l'acquisition pouvant atteindre 1,3 milliard est sans aucun doute un "gros cadeau" pour MosaicML, qui ne compte actuellement que 62 employés.
Selon Levels.fyi, le salaire moyen d'un ingénieur logiciel chez MosaicML se situait entre 750 000 $ et 850 000 $. On ne sait pas si les options des employés seront actualisées en espèces ou converties en options Databricks, mais avec l'acquisition, toute l'équipe MosaicML rejoindra Databricks.
Dans le boom actuel de l'IA, la fusion et l'acquisition de startups d'IA générative par de grandes entreprises viennent peut-être de commencer.
Il n'y a pas si longtemps, Snowflake, le leader mondial de la gestion de données dans le cloud, a annoncé qu'il avait acquis Neeva, une startup de recherche d'IA générative fondée par deux anciens employés de Google, avec un montant de transaction non divulgué. L'activité principale de Neeva consiste à utiliser l'IA générative pour la recherche, et elle se concentre principalement sur le domaine de la recherche d'entreprise. ** Après avoir rejoint Snowflake, Neeva aidera les clients des entreprises de services à utiliser l'IA pour rechercher et analyser rapidement des points de données, des actifs de données et obtenir des informations sur les données.
Depuis les acquisitions successives de Snowflake et Databricks, on constate que les grandes entreprises technologiques passent progressivement de la recherche et développement indépendante et de l'investissement stratégique au stade des fusions et acquisitions pour la technologie d'IA générative. Cela offre également plus d'opportunités à certaines start-ups génératives d'IA.Si rien d'autre, nous verrons plus d'acquisitions similaires au second semestre de cette année.
De plus, qu'il s'agisse de la direction des applications de ces deux grandes acquisitions ou des récentes licornes telles que Cohere et Anthropic, leur activité commerciale est principalement axée sur l'application au niveau de l'entreprise de la technologie d'IA générative. **
Après plus de six mois d'enthousiasme du côté des consommateurs, la technologie d'IA générative a commencé à progresser de manière agressive vers les utilisateurs en entreprise.