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:evmos幣ieo價格

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。

京東關聯企業等共同成立農業科技公司，經營范圍含區塊鏈技術相關軟件和服務:金色財經報道，企查查App顯示，1月28日深圳市利東達農業科技有限公司成立，注冊資本1000萬元人民幣，法定代表人為秦湘，經營范圍包含供應鏈管理服務；品牌管理；企業管理咨詢；互聯網數據服務；區塊鏈技術相關軟件和服務等。企查查股權穿透顯示，該公司由農豐時代（北京）科技有限公司和宿遷京東佳品貿易有限公司共同持股。[2021/1/29 14:18:00]

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。

央行成立新事業單位金融基礎數據中心，近期或推新政:據媒體報道，中國人民銀行成立新事業單位金融基礎數據中心，負責建設國家級金融基礎數據庫，預計央行還會發布新監管政策及管理辦法，推進監管信息共享，加強金融行業監管。據悉 與業務歸口于科技司指導的金融信息中心不同，金融基礎數據中心自身就是正司局級機構。早在2019年2月，中國人民銀行原本負責數據匯總和宏觀經濟分析與預測，統一編制全國金融統計數據、報表職能就變為建設國家金融基礎數據庫，履行金融統計調查相關工作職責。金融基礎數據中心定義為：我國權威的金融數據聚集樞紐和領先的數據信息服務平臺，連接國家宏觀調控部門、金融監管機構、各類金融機構、研究機構的數據信息樞紐。隨著金融基礎數據中心落地，或將開啟金融數據共享時代，可以預見的將會加快我國金融科技的進步，促進我國數字經濟的發展。[2020/5/11]

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。

動態 | 社區成員成立網站 追蹤Tether的“不穩定性”:在USDT跌破1美元后，市場對有爭議的穩定幣USDT變的謹慎。相關社區成員建立了一個網站來跟蹤這種差異，這被稱為“風險溢價”（risk premium）。它會自動跟蹤主要的加密貨幣交易所，并詳細說明每種平臺上比特幣的平均價格，其中包括以USDT進行交易的交易所以及以美元為基礎的交易所。[2018/10/16]

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。

動態丨海師大等單位發起成立區塊鏈產業研究院:6月27日，據海南日報報道，海南師范大學國家大學科技園等單位發起成立區塊鏈產業研究院，該研究院由海南師范大學、中國軟件行業協會智能應用服務分會、CSDN(中國軟件開發聯盟)、海南省人工智能學會發起建設，與清華大學區塊鏈教育與產業聯盟“青藤鏈”、國軟教育研究院等單位合作共建。[2018/6/27]

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。

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。

IBM與馬士基將成立區塊鏈合資企業:IBM將馬士基聯手成立一家專攻于區塊鏈技術的合資企業。新公司希望能幫助物流企業、港口、海關、銀行等處于全球供應鏈的機構，提供貨物追蹤方面的幫助，并且幫助他們使用數字方式代替傳統的文書工作。IBM此前曾與沃爾瑪、雀巢以及聯合利華等進行過合作，利用區塊鏈技術監測食品安全與供應鏈條。除此之外IBM目前正在嘗試讓區塊鏈技術在財經、醫療和其他一些產業內發揮作用。[2018/1/17]

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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