文|經(jīng)緯創(chuàng)投
經(jīng)過近期的一些論文和討論，AI圈逐漸形成了一個(gè)共識(shí)，“Scaling law”會(huì)繼續(xù)下去，大模型規(guī)模的天花板還未到來，所以我們對(duì)算力的需求依然會(huì)持續(xù)。
當(dāng)然，這是利好英偉達(dá)的。早在2016年，OpenAI剛成立一年后，黃仁勛就給OpenAI捐了最新的DGX-1，這是首款搭載了8塊P100 GPU的深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)，而P100也是專門為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的GPU產(chǎn)品。
盡管當(dāng)時(shí)英偉達(dá)有很多大廠訂單急著交付，但還是將第一臺(tái)捐給了OpenAI，這種關(guān)系可以說是一次引領(lǐng)技術(shù)方向的“天使投資”。
對(duì)AI的押注帶來了豐厚回報(bào)。OpenAI相信超大規(guī)模訓(xùn)練，相信“Scaling law”，而在當(dāng)年進(jìn)行這么大規(guī)模的訓(xùn)練是幾乎不可能的，背后離不開英偉達(dá)的GPU?！癎eoffrey建議我們試試GPU，我們一開始也沒搞懂GPU怎么發(fā)揮作用，但隨著實(shí)驗(yàn)進(jìn)行，我們發(fā)現(xiàn)GPU架構(gòu)十分適合用來訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以訓(xùn)練得很快，可以做規(guī)模遠(yuǎn)超以前的訓(xùn)練，事情就這樣發(fā)生了。” OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家Ilya Sutskever，在一次和黃仁勛的對(duì)話中提到這段往事。
如今，英偉達(dá)已經(jīng)高達(dá)2萬億美元市值，但黃仁勛依然在很多場合強(qiáng)調(diào)，科技行業(yè)發(fā)展迅速，英偉達(dá)如果不盡早對(duì)遙遠(yuǎn)的未來進(jìn)行投資，可能面臨滅頂之災(zāi)。
此時(shí)，英偉達(dá)的風(fēng)險(xiǎn)投資戰(zhàn)略，也是外界了解黃仁勛如何看待未來的一個(gè)窗口，特別是每一筆投資交易都是由黃仁勛簽署的，畢竟這些投資是真金白銀的，而不只是一場場演講。
根據(jù)Dealogic的數(shù)據(jù)，英偉達(dá)在2023年投資了35多家初創(chuàng)公司，數(shù)量比前一年增加了6倍。今天這篇文章，我們就來看看英偉達(dá)投了哪些關(guān)鍵領(lǐng)域？從中能看到什么趨勢？Enjoy：
總覽：英偉達(dá)投了哪些關(guān)鍵領(lǐng)域？
英偉達(dá)的對(duì)外投資主要通過2個(gè)組織實(shí)現(xiàn)，一個(gè)是公司的投資部門，另一個(gè)是NVentures。前者類似公司戰(zhàn)投，主要配合主業(yè)、注重戰(zhàn)略型投資，投資規(guī)模也更大；后者則更加注重AI在各個(gè)垂直領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，主要關(guān)注初創(chuàng)企業(yè)。從兩者的投資標(biāo)的就可以看出區(qū)別：
1、英偉達(dá)投資部門：投資了包括被稱為“OpenAI競品”的AI大模型公司Cohere、Inflection、Mistral；AI Agent領(lǐng)域的獨(dú)角獸公司Adept；AI搜索Perplexity；AI視頻公司Runway；研發(fā)芯片間硅光連接的Ayar Labs、硅光子學(xué)初創(chuàng)公司Lightmatter；開源模型庫Hugging Face；云計(jì)算服務(wù)商CoreWeave、AI云平臺(tái)together.ai等等。
2、NVentures：在一些關(guān)鍵垂直領(lǐng)域投資了很多，負(fù)責(zé)擴(kuò)展AI應(yīng)用的生態(tài)，以下我們列出了一些核心公司，前面是公司名，后面是領(lǐng)域：
Genesis Therapeutics、Inceptive、Terray、Charm、Evozyne、Generate、Superluminal、Recursion Pharmaceuticals：藥物發(fā)現(xiàn)的革命性變革
Machina Labs、Seurat Technologies：顛覆工業(yè)流程，改善制造業(yè)
PassiveLogic：利用人工智能實(shí)現(xiàn)建筑系統(tǒng)自動(dòng)化
MindsDB：面向需要將企業(yè)數(shù)據(jù)與人工智能連接起來的開發(fā)人員
Moon Surgical：利用人工智能改進(jìn)腹腔鏡手術(shù)
Twelve Labs：為視頻理解開發(fā)多模態(tài)基礎(chǔ)模型
Flywheel：加速醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)開發(fā)
Luma AI：視覺和多模態(tài)模型開發(fā)者
Outrider：實(shí)現(xiàn)物流樞紐運(yùn)營自動(dòng)化
Synthesia：企業(yè)人工智能視頻
Replicate：開源和定制模型開發(fā)者平臺(tái)
SoundHound：專注于語音AI
“對(duì)英偉達(dá)來說，（投資初創(chuàng)企業(yè)的）首要標(biāo)準(zhǔn)是相關(guān)性?！庇ミ_(dá)專門的風(fēng)險(xiǎn)投資部門NVentures負(fù)責(zé)人穆罕默德·西迪克曾在接受媒體采訪時(shí)說?！笆褂梦覀兗夹g(shù)的公司，依賴我們技術(shù)的公司，在我們技術(shù)基礎(chǔ)上建立業(yè)務(wù)的公司。我想不出我們投資過哪一家不使用英偉達(dá)產(chǎn)品的公司?！?/p>
從當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)鏈（見下圖）來看，主要可分為AI基礎(chǔ)設(shè)施、AI模型層、應(yīng)用層三方面，英偉達(dá)在每個(gè)層都有業(yè)務(wù)或投資，從直接研發(fā)大模型的獨(dú)角獸公司，到提供云計(jì)算、AI軟件服務(wù)的公司，再到與各行各業(yè)（醫(yī)療、制造業(yè)等）結(jié)合的垂直應(yīng)用，幾乎覆蓋了全產(chǎn)業(yè)鏈。
下面我們來更詳細(xì)地分析一下這些投資。
AI模型層：投資OpenAI的競爭對(duì)手
制造AI大模型的公司，無疑是英偉達(dá)最重要的客戶，據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)人統(tǒng)計(jì)，英偉達(dá)其實(shí)已經(jīng)投資了7家大模型公司，我們在這里列舉幾個(gè)：
Perplexity：今年1月，英偉達(dá)投資了號(hào)稱“谷歌殺手”的Perplexity AI，這家公司的目標(biāo)是替代傳統(tǒng)搜索引擎，采取了一種對(duì)話式的新方式，公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Aravind Srinivas曾在OpenAI擔(dān)任研究科學(xué)家。Perplexity成立不到2年，其AI搜索產(chǎn)品Perplexity月訪問用戶高達(dá)5000萬，被a16z列入GenAI網(wǎng)頁類產(chǎn)品Top10。黃仁勛甚至還在一次活動(dòng)中，透露自己經(jīng)常使用Perplexity AI，并表示與ChatGPT或Bard等工具相比，更喜歡Perplexity AI。
Inflection：稱為“OpenAI競品”的黑馬Inflection，在去年6月獲得了英偉達(dá)（和微軟等等）的投資，它的融資額僅次于OpenAI，估值也突破了40億美元。Inflection推出了自己的首款產(chǎn)品——Pi，這是一個(gè)類似于ChatGPT的聊天機(jī)器人，但跟ChatGPT在搜索、知識(shí)方面的生產(chǎn)力工具定位不同，Pi定位于為主打陪伴的伴侶型AI。
Cohere：幾乎在同一時(shí)間，英偉達(dá)還投資了加拿大AI初創(chuàng)公司Cohere。Cohere作為OpenAI的競爭對(duì)手，核心業(yè)務(wù)也是開發(fā)大模型，但側(cè)重于To B領(lǐng)域，為企業(yè)提供量身定制的大模型，包括全球流媒體平臺(tái)、服裝公司，以及使用該平臺(tái)簡化客戶服務(wù)或提高內(nèi)容審核能力的公司。
Adept：主要目標(biāo)是基于生成式AI技術(shù)來做的一款通用操作工具，讓用戶可以通過使用語音或文字來下指令，由人工智能理解后來幫助完成各種操作和任務(wù)。與微軟Copilot不一樣的地方在于，Copilot更多的只是為你提供信息，而Adept是可以直接自動(dòng)在頁面上執(zhí)行動(dòng)作，包括跳轉(zhuǎn)、點(diǎn)擊、輸入數(shù)字等。
Mistral：Mistral AI在2023年5月于法國成立，由前DeepMind和Meta的研究人員組建，去年9月即推出了首個(gè)生成式AI模型。Mistral被外界稱為“歐洲版OpenAI”和“全法國的希望”，這個(gè)投資動(dòng)作也符合黃仁勛一直在說的“主權(quán)AI”概念。
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當(dāng)然，在這些投資中，英偉達(dá)往往是跟投而非領(lǐng)投，畢竟英偉達(dá)不主要為了財(cái)務(wù)回報(bào)，而是擴(kuò)展使用其硬件+軟件的生態(tài)。
AI基礎(chǔ)設(shè)施：布局生態(tài)與系統(tǒng)
在構(gòu)建AI生態(tài)與系統(tǒng)的過程中，英偉達(dá)有好幾筆投資引人注目。
CoreWeave：云計(jì)算方面，由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心由CPU構(gòu)成，側(cè)重于通用計(jì)算能力，而AI所需要的并行計(jì)算，需要大量GPU連接，這使得針對(duì)CPU設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)中心解決方案無法照搬。英偉達(dá)所投資的“算力黃?！盋oreWeave，就是一家以GPU集群為核心的云計(jì)算公司，手中掌握了成千上萬塊英偉達(dá)H100。它的業(yè)務(wù)模式是基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，按小時(shí)出租GPU，客戶只需要按使用時(shí)間和計(jì)算資源量來支付費(fèi)用。CoreWeave甚至將英偉達(dá)芯片作為抵押物，完成了一輪23億美元的債務(wù)融資。
以GPU為核心的云服務(wù)提供商，是否會(huì)沖擊英偉達(dá)與傳統(tǒng)云計(jì)算服務(wù)商的關(guān)系（英偉達(dá)也推出了自己的云服務(wù)DGX Cloud），以及會(huì)創(chuàng)造出什么樣的新市場格局（CoreWeave是英偉達(dá)的忠實(shí)門徒，不自研芯片，但各大云計(jì)算廠商都在加速自研GPU芯片），都是非常有意思的議題。
Ayar Labs：摩爾定律如今幾乎已經(jīng)到了極限，未來要想讓算力進(jìn)一步增長，主要靠互聯(lián)，包括芯片內(nèi)互聯(lián)、片間互聯(lián)等等，我們其實(shí)已經(jīng)進(jìn)入到了互聯(lián)決定算力的時(shí)代。而用光，是一個(gè)很重要的技術(shù)方向，這就是英偉達(dá)投資芯片光學(xué)公司Ayar Labs的目的。Ayar Labs成立于2015年，致力于用高性價(jià)比的硅加工技術(shù)，開發(fā)出高速、高密度、低功率的光學(xué)互連“芯片”和激光器，這種方式，可能可以顛覆半導(dǎo)體行業(yè)的傳統(tǒng)性能、成本和效率曲線，以10倍低的功耗將互連帶寬密度提高了1000倍。
Hugging Face：在谷歌內(nèi)部，曾經(jīng)有研究人員表達(dá)了這樣的觀點(diǎn)：在這場激烈的 AI 競賽中，雖然谷歌與OpenAI在你追我趕，但真正的贏家未必會(huì)在這兩家中產(chǎn)生，因?yàn)橛泄傻谌搅α空卺绕稹＿@個(gè)力量就是“開源社區(qū)”，它才是谷歌和 OpenAI 最大的敵人。而開源社區(qū)的頂流，當(dāng)屬Hugging Face了。這是一個(gè)AI領(lǐng)域的Github，它提供了大量高質(zhì)量的開源模型與工具，將研發(fā)成果最大程度地惠及社區(qū)，極大地降低了 AI 的技術(shù)門檻。
Together Al：另一家涉及云服務(wù)與開源概念的公司是Together Al，它是一家為AI創(chuàng)業(yè)公司提供訓(xùn)練、推理服務(wù)的云平臺(tái)公司。對(duì)于那些使用開源大模型做應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)公司，往往也希望能保持自己的獨(dú)立性，會(huì)使用多云策略，這時(shí)候一個(gè)能力強(qiáng)、成本低的AI云平臺(tái)就非常重要。同時(shí)，Together Al還是一家全棧AI公司，擁有自己的模型和數(shù)據(jù)集，在AI底層技術(shù)方面有很深的積累。
Databricks：如果說第一重要的是算力，那么第二重要的就是數(shù)據(jù)。Databricks創(chuàng)立于2013年，專注于數(shù)據(jù)分析，以其lakehouse平臺(tái)而聞名，這是一套數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的組合，可以在單一平臺(tái)上統(tǒng)一數(shù)據(jù)、分析和AI部署，以便客戶管理企業(yè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)生洞察，并快速構(gòu)建自己的生成式人工智能解決方案。如今，諸多數(shù)據(jù)分析公司都在尋找結(jié)合AI的新方法，而引入英偉達(dá)這樣的戰(zhàn)略投資者，無疑也是與競爭對(duì)手搶速度的重要優(yōu)勢。
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AI垂直應(yīng)用：最重視生物醫(yī)藥，智能制造次之
在英偉達(dá)對(duì)各個(gè)垂直領(lǐng)域的投資中，醫(yī)療和藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域是最多的，黃仁勛認(rèn)為這些領(lǐng)域適合應(yīng)用AI。
“我們是相當(dāng)內(nèi)行的投資者?！苯衲?月，黃仁勛在一場摩根大通醫(yī)療健康會(huì)議上說，“如果你在計(jì)算或AI方面有困難，請給我們發(fā)郵件，我們隨時(shí)為你服務(wù)?！?/p>
據(jù)WSJ報(bào)道，Moon Surgical是一家利用AI改進(jìn)腹腔鏡手術(shù)的法國創(chuàng)業(yè)公司，其首席執(zhí)行官Anne Osdoit說，她的公司大約在三年前就開始與英偉達(dá)合作，當(dāng)時(shí)該公司正在為生命科學(xué)領(lǐng)域開發(fā)芯片。她說，這種合作關(guān)系最終促成了投資，英偉達(dá)還幫助公司解決了有關(guān)手術(shù)機(jī)器人的技術(shù)監(jiān)管擔(dān)憂?！坝ミ_(dá)非常務(wù)實(shí)，直接說‘嘿，告訴我們你需要什么’?！?/p>
英偉達(dá)醫(yī)療保健副總裁Kimberly Powell甚至直言：“既然計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)行業(yè)捧出了第一家2萬億美元市值的芯片公司，計(jì)算機(jī)輔助藥物發(fā)現(xiàn)行業(yè)，為什么不能打造下一個(gè)價(jià)值萬億美元的藥物公司呢？”
近兩年，英偉達(dá)近乎瘋狂地在醫(yī)療和藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域投資，其中包括：
結(jié)合AI進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)：Recursion Pharmaceuticals、Genesis Therapeutics、Inceptive、Terray、Charm、Evozyne、Generate、Superluminal
利用人工智能改進(jìn)腹腔鏡手術(shù)：Moon Surgical
加速醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)開發(fā)：Flywheel
創(chuàng)新藥研發(fā)一直都是費(fèi)時(shí)費(fèi)力，業(yè)界有一個(gè)“雙十定律”，即研發(fā)一款新藥需要十年時(shí)間、10億美元，并且最終還面臨一個(gè)不低的失敗風(fēng)險(xiǎn)。
比如在最難的藥物發(fā)現(xiàn)階段，按目前的方法，需要在10的60次方數(shù)量級(jí)的化合物中，篩選出1萬左右適合的化合物，然后再進(jìn)一步篩選，最終找到合適的化合物。很多藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)，也非?？窟\(yùn)氣，想找到合適的對(duì)應(yīng)藥物更是難上加難，一切都依賴于研發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)與直覺。
這個(gè)場景非常適合AI應(yīng)用，通過更專業(yè)化訓(xùn)練的大模型來篩選，高通量的AI模型，可以大大縮短藥物研發(fā)周期，提升新藥研發(fā)的成功率。此外，AI還可以輔助蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，克服了傳統(tǒng)技術(shù)需多次實(shí)驗(yàn)成本太高的缺點(diǎn)，讓低成本準(zhǔn)確預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)成為可能。
作為黃仁勛多次重點(diǎn)提及的領(lǐng)域，在今年英偉達(dá)GTC大會(huì)上，生命健康議題也成為主角，與醫(yī)療保健、生命科學(xué)相關(guān)的會(huì)議共有90場，數(shù)量在汽車、云服務(wù)、硬件/半導(dǎo)體等一眾熱門行業(yè)分布中排名第一，還吸引來了強(qiáng)生、GSK、默克、諾華、基因泰克、安斯泰來等醫(yī)藥巨頭的專業(yè)人士。
除了生物醫(yī)藥，英偉達(dá)第二重視的垂直應(yīng)用是智能制造，其中包括：
顛覆工業(yè)流程，改善制造業(yè)：Machina Labs、Seurat Technologies
利用人工智能實(shí)現(xiàn)建筑系統(tǒng)自動(dòng)化：PassiveLogic
實(shí)現(xiàn)物流樞紐運(yùn)營自動(dòng)化：Outrider
Machina Labs：結(jié)合AI和機(jī)器人技術(shù)，來建造下一代工廠，Machina具有代表性的新產(chǎn)品，是一個(gè)敏捷制造平臺(tái)，其目標(biāo)是可在數(shù)天內(nèi)（傳統(tǒng)流程需數(shù)月）實(shí)現(xiàn)快速迭代和生產(chǎn)，從而加速設(shè)計(jì)、工程和創(chuàng)新。這個(gè)敏捷制造平臺(tái)集成了7軸機(jī)器人、自主板材裝載和夾具，以及先進(jìn)的人工智能流程模型和閉環(huán)控制，只需單擊按鈕即可啟用許多制造流程。機(jī)器人能夠立即更換工具和傳感器，以執(zhí)行各種操作，并且還可以不斷升級(jí)，以改進(jìn)現(xiàn)有功能或添加新功能。
Seurat Technologies：這是一家區(qū)域金屬3D打印創(chuàng)業(yè)公司，相比當(dāng)前多激光SLM技術(shù)具有更高的成形效率。與大多數(shù)金屬3D打印設(shè)備開發(fā)商主要從事設(shè)備銷售的模式不同，Seurat選擇成為合同制造商，按訂單生產(chǎn)定制金屬零件。Seurat的計(jì)劃是，將其3D打印工廠部署在世界各地的客戶現(xiàn)場或附近，使零件能夠在離需要更近的地方生產(chǎn)，重塑供應(yīng)鏈。其目前的3D打印設(shè)備已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一些降本，其發(fā)展目標(biāo)是到2030年，將制造成本優(yōu)勢超過傳統(tǒng)壓鑄工藝，促使增材制造成為主流制造技術(shù)。
PassiveLogic：這家創(chuàng)業(yè)公司的目標(biāo)是，讓建筑行業(yè)的專家，例如建筑師、工程師和承包商，實(shí)現(xiàn)施工過程的自動(dòng)化，并建立數(shù)字孿生技術(shù)，以減少運(yùn)營的成本、時(shí)間和環(huán)境影響。這項(xiàng)技術(shù)通過將視覺和空間數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為“實(shí)時(shí)模擬現(xiàn)實(shí)”，相當(dāng)于創(chuàng)建了一個(gè)現(xiàn)場的虛擬副本，將一個(gè)地點(diǎn)的所有傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，整合到“蜂巢”控制平臺(tái)中，為客戶提供精準(zhǔn)測繪、規(guī)劃設(shè)計(jì)、項(xiàng)目進(jìn)度管理、后期運(yùn)營維護(hù)等服務(wù)。
Outrider：這是一家為物流中心開發(fā)自主堆場業(yè)務(wù)的初創(chuàng)公司?！岸褕觥笔侵?，在卡車運(yùn)輸中，幾乎所有貨物都要經(jīng)過配送場，雖然這是供應(yīng)鏈中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但今天的貨場在很大程度上仍然按照幾十年來的方式運(yùn)行，充滿了重復(fù)性的手工作業(yè)，而且往往是在荒涼偏僻的地方，充滿潛在危險(xiǎn)。Outrider可以將這個(gè)環(huán)節(jié)自動(dòng)化，并且與大型配送中心的運(yùn)作方式無縫銜接。
在OpenAI爆發(fā)之前，英偉達(dá)其實(shí)正陷入低谷，之前的核心增長“挖礦”、PC游戲，都在飽受需求下滑的影響。黃仁勛時(shí)常掛在嘴邊的一句話是：“我們離倒閉還有不到30天”，在這種需求帶來的周期性中，黃仁勛一直重視押注未來。
英偉達(dá)花了整整24年時(shí)間，才使其估值達(dá)到1萬億美元的罕見高度，但隨著對(duì)AI的成功押注，實(shí)現(xiàn)第2個(gè)萬億美元只用了八個(gè)月。當(dāng)然黃仁勛對(duì)未來的押注也不是每次都成功，比如他也曾將元宇宙視為重要風(fēng)口，在2021年發(fā)布了一系列產(chǎn)品，幾乎融合了英偉達(dá)全部技術(shù)，但所獲收入寥寥無幾。
“科技行業(yè)發(fā)展迅速，英偉達(dá)如果不盡早對(duì)遙遠(yuǎn)的未來進(jìn)行投資，可能面臨滅頂之災(zāi)?！秉S仁勛在諸多演講中說。所以英偉達(dá)的風(fēng)險(xiǎn)投資，也是外界了解黃仁勛如何看待未來的一個(gè)窗口，特別是每一筆投資交易都是由黃仁勛簽署的。
“你需要知道接下來會(huì)發(fā)生什么?！币晃唤邮苡ミ_(dá)投資的創(chuàng)始人說，“英偉達(dá)確實(shí)需要了解接下來的趨勢是什么，將向哪個(gè)方向發(fā)展，硬件里需要加入哪些東西才能變得更完善?！?/p>
References：
1. The Economist：Dissecting the Al tech stack
2. WSJ：Nvidia’s Supercharged Investment Strategy Is About More Than Returns
3. 證券時(shí)報(bào)：英偉達(dá)，用投資構(gòu)建“AI帝國”
4. NVIDIA：How NVIDIA Fuels the AI Revolution With Investments in Game Changers and Market Makers