無產品、無用戶、無收入，一家“三無”創業公司，憑什麼獲得英偉達和谷歌的青睞？

　　由前OpenAI首席科學家伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）創辦的AI創業公司Safe Superintelligence（安全超級智能）傳來最新一輪融資新進展。據外媒報道，安全超級智能已在最新一輪融資中籌集了20億美元（約合人民幣146億元），估值由去年9月的50億美元飆升至320億美元。

　　值得注意的是，消息還透露，芯片巨頭英偉達和谷歌母公司Alphabet都將參與安全超級智能的投資。在AI浪潮中，英偉達憑藉着高性能的GPU成爲獨佔鰲頭的算力霸主，成爲各家企業訓練模型、處理AI相關算力需求的標配。但英偉達並非完全“高枕無憂”，由谷歌率先推出的TPU芯片如今應用範圍正逐步擴大。就在幾天以前，安全超級智能還宣佈與谷歌雲正式建立合作伙伴關係，將利用谷歌雲的TPU芯片加速其AI研發工作。

　　隨着英偉達也成爲投資方，未來安全超級智能將主要使用何種芯片進行AI研發或將劃上一個問號。業內人士認爲，芯片廠商及雲服務商掀起投資AI創企的熱潮，更深層次的考量是擴大其芯片的服務範圍和市場份額，構建良好的AI基礎設施生態。

　　前OpenAI首席科學家，成爲融資金字招牌

　　安全超級智能成立於去年6月，不到一年的時間裏，公司並未發佈任何產品，也沒有任何用戶及收入，但卻擁有極強的“吸金”能力，不費吹灰之力就以超300億美元估值躋身AI獨角獸之列。這背後，離不開公司靈魂人物蘇茨克維的強大號召力。

　　公開資料顯示，蘇茨克維生於1985年，是以色列裔加拿大計算機科學家、機器學習領域的頂尖學者和領軍人物。在多倫多大學求學期間，他師從人工智能先驅傑弗裏·辛頓（Geoffrey Hinton），並與之共同建立了一個名爲AlexNet的神經網絡，首次證明了在GPU上訓練的深度神經網絡可以將圖像識別任務提升到一個新的水平。

　　2012年畢業後，蘇茨克維加入了導師傑弗裏·辛頓的新研究公司DNNResearch。2013年，谷歌收購了DNNResearch，並聘請蘇茨克維擔任Google Brain（谷歌大腦，谷歌在人工智能領域的一個重要研究項目）的研究科學家。

　　因此，蘇茨克維與谷歌早已結緣。而且在谷歌工作期間，蘇茨克維還參與了多項具有真正開創性意義的研究工作。比如，蘇茨克維參與了谷歌開源庫TensorFlow的開發，用於大規模機器學習，TensorFlow具有許多便利的功能和實用程序，是如今世界上最流行的機器學習系統。此外，蘇茨克維還協助谷歌DeepMind的研究人員開發了劃時代的圍棋人工智能AlphaGo。關於AlphaGo的論文於2016年發表，蘇茨克維是合著者。

　　2015年，蘇茨克維離開谷歌，正式加入了OpenAI，成爲該公司的聯合創始人兼首席科學家。蘇茨克維在科學和工程實現上爲ChatGPT的誕生作出了巨大貢獻，也被譽爲“ChatGPT之父”。業內人士普遍認爲，如果沒有蘇茨克維，也就不會有ChatGPT的出現。

　　2024年5月，蘇茨克維從OpenAI離職，並在一個月後創立了安全超級智能。公司的另外兩名聯創分別是前蘋果AI高管Daniel Gross和前OpenAI技術團隊成員Daniel Levy。前者不僅在蘋果就職期間推動了機器學習技術的集成與應用，而且還是知名的科技風險投資人，參與了GitHub的早期投資，而且持有Perplexity和Character AI等知名AI初創公司的股份。後者則在OpenAI期間與蘇茨克維一起訓練大模型，對深度學習和神經網絡有深刻的理解。

　　正是基於蘇茨克維在行業內極高的影響力和聲譽，儘管安全超級智能成立至今未發佈任何產品，依然有許多投資者願意押注。去年9月，安全超級智能宣佈融資10億美元，估值超過50億美元，投資方包括紅杉資本、A16Z、DST Global、SV Angel、NFDG等知名投資機構。今年2月，市場消息稱，安全超級智能將完成超10億美元的新一輪融資，估值超300億美元。

　　近日，最新一輪融資又傳來新進展，公司已在最新一輪融資中籌集了20億美元，估值由去年9月的50億美元飆升至320億美元，且芯片巨頭英偉達和谷歌母公司Alphabet都將參與安全超級智能的投資。

　　AI創企投資背後的AI基礎設施之爭

　　有觀點認爲，吸引投資者的，除了蘇茨克維的強大號召力，還有其帶領團隊正在研究的創新方法。

　　據瞭解，蘇茨克維是在AI行業中最早倡導Scaling Law（縮放定律，即模型性能將隨着投入的計算能力及數據量增大而顯著增強）的研究者之一，並在這一理念的指引下實現了ChatGPT的創新突破。

　　然而，近年來Scaling Law有趨勢放緩的跡象，而蘇茨克維也很早就意識到高質量數據的日益枯竭，將使模型訓練面臨越來越多的掣肘，從而使得“大力出奇跡”的方法論逐漸失效。在接受媒體採訪時，蘇茨克維曾表示，安全超級智能正在追求一個新的研究方向，正在攀登一座“新的山峯”，並且強調這與他之前在OpenAI所從事的工作不同。不過，蘇茨克維並未透露具體細節。

　　許多跡象表明，這個新的研究方向，或與AI基礎設施相關。這條與通過無限堆“算力”解鎖“智能”的OpenAI所不同的技術路線，或有望改變當前GPU一統天下的格局。

　　今年4月10日，安全超級智能宣佈與谷歌雲正式建立合作伙伴關係，將利用谷歌雲的TPU芯片加速其AI研發工作。谷歌雲也透露，安全超級智能正藉助其TPU提升研發速度，以構建安全的超級智能AI。業內人士分析稱，雙方合作意味着安全超級智能將把其大部分計算預算投入到谷歌雲，谷歌雲將成爲其主要的計算服務提供商。

　　作爲谷歌率先提出的、爲滿足機器學習算法日益增長的計算需求而設計的芯片，TPU在針對深度學習模型的訓練和推理上具有優秀的效果。諮詢公司D2D Advisory首席執行官Jay Goldberg曾直言，如今只有兩家公司有成熟的芯片研發體系來訓練人工智能模型，一個是英偉達的GPU，另一個是谷歌的TPU。

　　自推出以來，TPU已從專爲谷歌內部使用的芯片發展爲面向全球市場的產品。除了谷歌自身的Gemini系列大模型依賴TPU芯片進行訓練以外，蘋果、Anthropic等公司在構建大模型時也大量使用了谷歌的TPU芯片。

　　知情人士透露，安全超級智能目前主要使用TPU而不是GPU進行研發。負責谷歌與初創公司合作的董事總經理達倫·莫里最近在接受媒體採訪時表示，谷歌向安全超級智能銷售了大量芯片，以支持其前沿AI的研究，這體現了谷歌擴大對外部客戶銷售的持續戰略。他進一步表示，“和這些基礎模型構建者合作，我們的吸引力正大幅提升。”

　　國內領先的TPU架構AI芯片企業中昊芯英創始人兼CEO楊龔軼凡曾在接受證券時報記者採訪時表示，TPU是爲了AI的深度學習而設計的，它的想象力比GPU更強，雖然放棄了一些靈活性，但也獲取了巨大的性能優勢。針對大模型的模型訓練和推理性設計，一方面，TPU軟件和網絡的架構和結構比GPU實現同樣性能的網絡架構更爲簡潔和簡單，在軟件的運維層面也會更簡潔一些；另一方面，在硬件的搭載過程中，也會設計讓它實現可運維，儘可能降低生產成本、運維成本，最後實現對模型的高算力的支持。

　　一名資深的業內人士告訴證券時報記者，與GPU相比，TPU設計可用於高體量的低精度計算，每焦耳有更多的輸入/輸出操作且沒有光柵化/紋理映射的硬件，這些特性使TPU對AI專項的優化能力更強，更適合研究和構建新型神經網絡架構。行業苦高昂的算力成本久矣，且在Scaling Law放緩的背景下，TPU被業界期待能夠另闢蹊徑。因此，英偉達與谷歌對於安全超級智能的投資，指向的或是更深層次AI基礎設施之爭。

　　基礎模型構建者是AI算力的重要客戶，其前沿模型的研發往往依賴於外部芯片廠商的供給。OpenAI此前高度依賴投資方微軟爲其提供算力，使用的主要是英偉達的芯片，而谷歌則投資了OpenAI最大的競爭對手Anthropic以及OpenAI未來潛在的競爭對手安全超級智能，這兩家公司均使用谷歌的TPU芯片研發模型。業內人士認爲，芯片廠商及雲服務商掀起投資AI創企的熱潮，更深層次的考量是擴大其芯片的服務範圍和市場份額，構建良好的AI基礎設施生態，以提升自身的行業優勢地位。

（文章來源：創業資本匯）