MOS:成立2年每名員工價值2100萬美元 MosaicML憑什么賣出13億美元？_AIC

MosaicML以約13億美元的價格被大數據巨頭Databricks收購，其估值在本次交易中翻了六倍，成為了今年上半年最大的收購案。僅成立2年時間，擁有60多名員工，是什么撐起了MosaicML的高估值？

近期，AI領域掀起了一股投資收購熱潮。全球知名企業Salesforce向Anthropic注資4.5億美元，而Runway則成功籌集到了1.41億美元的資金。此外，雪花公司也宣布完成了對Neeva的收購，而中國國內巨頭美團則以20.65億收購了AI公司光年之外。

然而，最引人矚目的交易無疑是初創公司MosaicML的收購案。據了解，MosaicML以約13億美元的價格被大數據巨頭Databricks收購，其估值在本次交易中翻了六倍，成為了今年上半年最大的收購案。僅成立2年時間，擁有60多名員工，是什么撐起了MosaicML的高估值？

Databricks近期正式宣布，以約13億美元（約93億元人民幣）收購生成式人工智能初創公司MosaicML，以提供為企業構建類ChatGPT工具的服務。

該收購之后，MosaicML 將成為 Databricks Lakehouse 平臺的一部分，MosaicML 的整個團隊和技術都將納入Databricks旗下，為企業提供統一的平臺來管理數據資產，并且能夠使用自己的專有數據來構建、擁有和保護自己的生成式 AI 模型。

新一屆美眾議院金融服務委員會成立，含新設立的數字資產相關小組委員會:1月13日消息，美國眾議院金融服務委員會主席 Patrick McHenry 辦公室發布新聞稿，第118屆眾議院金融服務委員會已經成立，其中包括一個由眾議員French Hill領導的以數字資產為重點的新小組委員會數字資產、金融技術和包容性小組委員會，管轄權將包括為數字資產生態系統的聯邦監管機構提供明確規則、制定促進金融技術普及到服務不足社區的政策、確定繼續加強數字資產生態系統多樣性和包容性的最佳實踐和政策。[2023/1/13 11:09:48]

MosaicML是一家非常年輕的生成式AI公司，它于2021年成立于舊金山，目前只公開披露過一輪融資，員工僅62人。在上一輪的融資中，其估值為2.2億美元，也就是說，此次收購MosaicML的估值直接躍升了6倍。此筆交易是截至目前今年生成式AI領域內所公布的最大一筆收購案。就在不久前，云計算巨頭Snowflake剛剛宣布收購了另一家生成式AI公司Neeva。在經歷了幾個月的投資熱之后，大型企業對生成式AI初創公司的大規模并購潮似乎正在開啟。

Databricks起源于UC伯克利，曾參與Apache Spark項目開發。作為數據存儲和分析巨頭，截至2022年估值310億美元，幫助AT&T、殼牌、Walgreens等大型公司處理數據。前段時間，剛開源了自己大模型Dolly，旨在以更少參數實現與ChatGPT類似的效果。而在云計算更加普及后，Spark提出的“湖倉一體”理念，深深影響了一批大數據初創企業。自2013年成立后，Databricks火速成長為全球最火的Data Infra公司。去年，Databricks公布的年收入超過10億美元，而在2021年8月完成最新一輪融資后，其最新估值達到380億美金。

成都將成立區塊鏈產業創新中心:12月27日消息，記者從交子金控集團獲悉，成都市區塊鏈產業創新中心已獲成都市發改委批復。據悉，成立后的區塊鏈產業創新中心將重點推動區塊鏈技術在金融、政務民生以及四川省特色優勢產業領域的創新應用，到2025年底，中心將初步形成百億級區塊鏈產業集群。（成都日報）[2020/12/27 16:39:50]

MosaicML的MPT系列模型是從HuggingFace PretrainedModel基類中子類化的，與HuggingFace生態系統完全兼容。MPT-7B模型是MosaicML最受歡迎的模型之一，擁有數十億個參數，可以處理超過2,000種自然語言處理任務。其中，MPT-7B的優化層包括FlashAttention和低精度層范數等，可以讓該模型比傳統訓練方法快2-7倍，資源的近線性可伸縮性確保了具有數十億參數的模型可以在幾小時內訓練，而不是過去的幾天。MosaicML還發布了新的可商用的開源大語言模型MPT-30B，擁有300億參數，并且性能優于GPT-3。

數據來源：MT-Bench對MosaicML主流模型進行的評估MPT系列模型的優勢在于它們的高效性和低成本。使用大量數據進行“訓練”的人工智能模型的復雜度急劇上升，訓練一個模型現在至少要花費數百萬美元，除了大公司之外，其他中小型企業普遍都無法承受。而MosaicML的MPT系列模型可以讓企業以更低的成本和更高的效率訓練自己的語言模型，從而可以更輕松地應用生成式AI技術，實現更好的業務表現。大多數開源語言模型只能處理最多具有幾千個tokens的序列（參見圖 1）。但是，借助 MosaicML 平臺和 8xA100-40GB 的單個節點，用戶可以輕松微調 MPT-7B 以處理高達 65k 的上下文長度。處理這種極端上下文長度適應的能力來自ALiBi，這是MPT-7B中的關鍵架構選擇之一。

金融壹賬通與數字廣西成立合資公司 運用區塊鏈等技術打造金融數字一體化平臺:4月16日，由數字廣西集團與金融壹賬通共同組建的金融開放門戶(廣西)跨境金融數字有限公司(以下簡稱合資公司)正式成立，合資公司將致力于打造中國首個面向東盟的金融數字一體化平臺。金融壹賬通企業金融CEO兼合資公司董事長費軼明表示，合資公司運用金融壹賬通人工智能、區塊鏈等技術，結合數字廣西的豐富數據資源，將創新性地打通跨境貿易和金融服務流程中的諸多‘堵’點，使跨境貿易中的身份認證、交易驗證實現全在線處理，大幅簡化了貿易流程、提升了處理效率。再加上區塊鏈具有不可篡改、可追溯等技術優勢，大幅提升了各參與方的信任度，結合人工智能、大數據進行風險畫像，為金融機構與貿易企業提供了可信融資環境，真正體現了‘科技讓金融更簡單’的價值理念”。（新華財經）[2020/4/17]

例如，《了不起的蓋茨比》的全文不到68k個Token。在一個測試中，模型StoryWriter閱讀了《了不起的蓋茨比》并生成了一個尾聲。模型生成的尾聲之一如圖 2 所示。StoryWriter在大約20秒內（每分鐘約15萬字）讀完了《了不起的蓋茨比》。由于序列長度較長，其“打字”速度比其他MPT-7B型號慢，每分鐘約105個單詞。盡管 StoryWriter 的上下文長度為 65k 進行了微調，但 ALiBi 使模型能夠推斷出比訓練更長的輸入：在《了不起的蓋茨比》的情況下為 68k 個Token，在測試中高達 84k 個標記。

中國管理科學研究院召開學術委員會成立區塊鏈研究中心:昨日，中國管理科學研究院召開學術委員會區塊鏈研究中心成立小型會議，宣布成立中國管理科學研究院區塊鏈研究中心。中心主要是組織學科研究、價值研究、應用研究、標準制定、學術交流和人才培養、推廣應用等，為我國經濟社會發展和人類文明進步做出應有的貢獻。[2018/4/10]

圖2：MPT-7B-StoryWriter-65k+ 為《了不起的蓋茨比》寫了尾聲。尾聲的結果是提供《了不起的蓋茨比》的全文（大約 68k 個Token）作為模型的輸入，后跟“尾聲”一詞，并允許模型繼續生成。生成式AI技術的普及生成式AI技術是人工智能的一種分支，它利用大量的數據和深度學習算法，能夠自動生成原始文本、圖像和計算機代碼等內容。這種技術的出現，讓人們可以更加便捷地處理數據、分析數據，更好地服務于人類的需求。隨著大數據和人工智能技術的快速發展，生成式AI技術已經被廣泛應用于自然語言處理、圖像識別和虛擬現實等領域。例如，在自然語言處理領域中，GPT-4已經成為了最受歡迎的生成式AI模型之一，可以用于生成文章、翻譯語言和回答問題等任務。在圖像識別領域，StyleGAN2能夠生成高質量的圖像，可以用于游戲開發、影視制作和虛擬現實等領域。

日本虛擬貨幣交換業協會已于3月29日正式宣布成立:據日本經濟新聞網消息，日本虛擬貨幣交換業協會已于3月29日正式宣布成立，在日本金融廳登錄的16家交易所全員參加，計劃4月中旬開始制定具體自制法規。該自制團體由日本虛擬貨幣從業者協會（JCBA）會長、MONEY PARTNERS GROUP社長奧山泰全擔任會長，日本區塊鏈協會（JBA）代表理事、bitFlyer社長加納裕三任副會長。[2018/4/5]

MosaicML的CEO Naveen Rao此前曾表示，自 2018 年以來，使用大量數據進行“訓練”的人工智能模型的復雜度急劇上升，訓練一個模型現在至少要花費數百萬美元，除了大公司之外，其他中小型企業普遍都無法承受。而此次收購之后，Databricks的Lakehouse 平臺和 MosaicML 技術的聯合產品將能夠讓企業可以使用自己的專有數據來簡單、快速、低成本進行生成式AI模型的訓練和構建，在讓用戶擁有數據的控制權和所有權的情況下，可以進行自定義 AI 模型開發。根據Databricks的相關說法，在 Databricks 和 MosaicML的平臺和技術支持下，企業訓練和使用 LLMs 的成本將顯著降低，預計可以降至數千美元左右。這為生成式AI的普及提供了便利。

Databricks收購MosaicML的主要目的是加速生成式AI技術的發展和民主化。通過將兩家公司的技術和資源整合起來，Databricks可以更好地滿足客戶的需求，提供更高效、更便捷的解決方案。具體而言，該收購將帶來以下幾個方面的改變：

Databricks收購MosaicML后，可以將MPT系列模型集成到其Lakehouse平臺中，為客戶提供更高效、更低成本的大語言模型。這將有助于企業更好地處理自然語言處理任務，提高業務效率和準確性。

MosaicML的MPT系列模型具有快速訓練的特點，這將有助于Databricks提供更快速的模型訓練服務。這對于需要快速響應市場需求的企業來說尤為重要，可以幫助他們更好地滿足客戶的需求。

Databricks收購MosaicML也意味著生成式AI技術的民主化程度將會進一步提高。MosaicML的MPT系列模型可以讓中小型企業更輕松地訓練自己的語言模型，從而可以更好地應用生成式AI技術，實現更好的業務表現。這將有助于推動生成式AI技術的發展和應用，促進人工智能技術的普及和發展。

生成式人工智能應用程序旨在根據用戶的自然語言提示生成原始文本、圖像和計算機代碼。自去年11月人工智能初創公司OpenAI推出在線生成AI聊天機器人ChatGPT以來，人們對這項技術的興趣激增。“每個組織都應該能夠從人工智能革命中受益，并對其數據的使用方式有更多的控制。Databricks 和 MosaicML 有一個難以置信的機會來實現人工智能的民主化，并使 Lakehouse 成為構建生成式人工智能的最佳場所。”Databricks 聯合創始人兼首席執行官 Ali Ghodsi表示。

Databricks收購MosaicML的意義不僅在于加速生成式AI技術的發展和民主化，更在于將兩家公司的技術和資源整合起來，為客戶提供更高效、更便捷的解決方案。隨著人工智能技術的快速發展和應用，生成式AI技術將扮演著越來越重要的角色，Databricks收購MosaicML的舉動也體現了各企業對于這個方向的重視和投資。像Anthropic和OpenAI這樣的公司將現成的語言模型授權給企業，然后企業在其上構建生成AI應用程序。在對這些模型的強勁商業需求的推動下，為像MosaicML這樣的初創公司創造了機會。從Snowflake和Databricks接連的收購步伐中我們可以看到，大型科技公司對于生成式AI技術正在從自主研發、戰略投資逐步邁向兼并收購階段。

參考來源：

https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-signs-definitive-agreement-acquire-mosaicml-leading-generative-ai-platform

https://mattturck.com/mosaic/

https://twitter.com/lmsysorg/status/1672077353533730817/photo/1

https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b#appendix-eval

https://www.mosaicml.com/blog/mpt-30b

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