百度、騰訊、智譜AI都投了！ 這家大模型初創(chuàng)公司什么來頭？
來源：數(shù)據(jù)觀綜合 時間：2023-12-06 14:58:28 作者：
近日從天眼查APP獲悉，上海無問芯穹智能科技有限公司（以下簡稱“無問芯穹”）發(fā)生工商信息變更，新增多名股東。值得注意的是，其新增的股東包括百度旗下的北京百度網(wǎng)訊科技有限公司、騰訊完全持股的廣西騰訊創(chuàng)業(yè)投資有限公司、以及北京智譜華章科技有限公司。
以上幾家企業(yè)均為目前國內(nèi)最受關(guān)注的科技巨頭或大模型創(chuàng)業(yè)公司。
目前，無問芯穹注冊資本由119萬元增至約152萬元，同時也新增了多名主要人員。
紅杉打頭陣，騰訊、百度、智譜AI等入局
值得注意的是，目前無問芯穹并未官宣過融資。
結(jié)合公開信息，無問芯穹已完成三輪融資，均未對外公布，領(lǐng)投方為紅杉中國。此前的其他投資方包括徐匯資本、礪思資本、啟明創(chuàng)投等機構(gòu)。
根據(jù)工商變更記錄顯示，早在今年6月，即無問芯穹創(chuàng)立的第二個月，紅杉就通過旗下紅創(chuàng)科興（寧波）科技有限公司（下稱：紅創(chuàng)科興），出現(xiàn)在了北京無問芯穹的投資人列表，此次變更為“退出”，或為后續(xù)轉(zhuǎn)向上海無問芯穹做準備。
隨后在今年9月，在目前無問芯穹的主體——上海無問芯穹中，紅創(chuàng)科興初次現(xiàn)身，并已是該公司的投資人。與紅杉同時入股的還包括金沙江、徐匯資本、無限基金。
最新持股情況顯示，上海無問長庚企業(yè)管理合伙企業(yè)（有限合伙）為無問芯穹的大股東，直接持股約15.220%。
而紅杉共持有無問芯穹約10.722%股份，系最大外部機構(gòu)股東；此外，徐匯資本持股約2.315%，金沙江與無限基金均持股約1.286%。
短短兩個多月后，無問芯穹于11月30日進行了第二次投資人（股權(quán)）變更，股東新增騰訊、百度、經(jīng)緯、真格、啟明創(chuàng)投、智譜AI等。
最新持股情況顯示，騰訊、百度、經(jīng)緯、真格的持股比例及最終受益股份均為1.952%；智譜AI持股比例及最終受益股份則均為0.651%。
清華系大模型團隊，“上陣師生兵”2.0
公開資料顯示，無問芯穹成立于2023年5月，主要瞄準大模型算法向大算力芯片的高效部署問題，經(jīng)營范圍包括人工智能理論與算法軟件開發(fā)、人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)、人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)等。
無問芯穹的創(chuàng)始人是清華大學(xué)電子工程系系主任汪玉教授，公司法定代表人曾書霖博士也是汪玉的學(xué)生。
根據(jù)公開資料，曾書霖2018年本科畢業(yè)于清華大學(xué)電子工程系，而后繼續(xù)攻讀博士學(xué)位，主要研究方向為軟硬件協(xié)同設(shè)計、深度學(xué)習(xí)加速器和FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）硬件虛擬化。值得注意的是，曾書霖的導(dǎo)師是清華大學(xué)電子系教授、系主任汪玉。
無問芯穹也讓再次踏上芯片創(chuàng)業(yè)道路的汪玉重新出現(xiàn)在人們的視線當(dāng)中。
據(jù)悉，汪玉于1998年入學(xué)清華，本碩博均在清華，自2007年開始留校任教。他是清華電子工程系首位80后系主任，也是該系創(chuàng)辦以來第二年輕系主任。汪玉長期從事智能芯片、高能效電路與系統(tǒng)研究，曾多次在頂會拿下最佳論文獎，共發(fā)表IEEE/ACM雜志文章50余篇，谷歌學(xué)術(shù)引用17000余次。
深鑒科技創(chuàng)始團隊，右二為汪玉
這不是汪玉教授第一次實踐“上陣師生兵”的AI產(chǎn)學(xué)結(jié)合，此前他曾創(chuàng)辦AI芯片公司深鑒科技。
2016年1月，以汪玉教授為負責(zé)人的深度學(xué)習(xí)處理器項目，通過清華大學(xué)電子信息學(xué)院論證并獲得支持。隨后，項目團隊以知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)化入股、創(chuàng)立AI芯片公司深鑒科技，進行產(chǎn)業(yè)化運營。其學(xué)生姚頌、單羿是深鑒科技創(chuàng)始成員。
深鑒科技曾推出多款核心產(chǎn)品，包括人臉識別模塊、視頻結(jié)構(gòu)化解決方案、深度學(xué)習(xí)芯片等。先后獲得多輪融資，投資方包括高榕資本、金沙江創(chuàng)投、賽靈思、三星風(fēng)投等知名機構(gòu)。2018年，深鑒科技被全球最大的FPGA廠商賽靈思收購，隨后賽靈思也被美國芯片巨頭AMD所收購。因此，深鑒科技成為國內(nèi)商業(yè)化發(fā)展最成功的AI芯片公司。
在今年轟轟烈烈的大模型創(chuàng)業(yè)熱潮中，此前已成功“上岸”的汪玉再次攜手學(xué)生創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)辦了無問芯穹。
據(jù)介紹，無問芯穹以無穹大模型能效優(yōu)化工具包為基礎(chǔ)，整合國產(chǎn)芯片算力， 構(gòu)建統(tǒng)一算力底座。在AI大模型多樣、算力多樣的分散行業(yè)格局下，構(gòu)建連接模型和算力的M*N中間層。通過模型層、系統(tǒng)層、硬件層的跨層協(xié)同優(yōu)化，發(fā)揮各類算力硬件的效率，助力大模型應(yīng)用落地。
具體而言，無問芯穹主要提供智算云服務(wù)、智算一體機、大模型能效優(yōu)化工具包等解決方案。同時，公司還自研了行業(yè)大模型，包括政務(wù)大模型、法律大模型、證券大模型等。
解決什么痛點？無問芯穹商業(yè)化副總裁李楓在9月及11月份的相關(guān)活動中做過詳細分享——《加速大模型落地最后一公里》。
據(jù)李楓介紹，為了解決模型和算力之間的瓶頸，無問芯穹致力于提供大模型軟硬一體化自動化優(yōu)化方案。向上，服務(wù)多家大模型算法企業(yè)；向下，聯(lián)動多家國產(chǎn)芯片公司。產(chǎn)品上，實現(xiàn)了大模型在多種硬件上的M×N一鍵部署平臺，降低大模型的使用門檻，讓模型部署越快越好，真正成為AI 2.0時代大模型的基礎(chǔ)設(shè)施。
為了助力 AI 2.0 時代大模型落地，無問芯穹著力于解決四個痛點需求。
1.支持長文本或大輸入：比如之前支持 2K token 的模型，可以用快速推理和訓(xùn)練，使它支持 32K token，就可以做好例如專業(yè)長文本的信息檢索、生成、會議聊天助手等應(yīng)用；
2.提升性價比：把語言和多模態(tài)生成模型部署到消費級顯卡，甚至手機等終端設(shè)備上，讓廣大客戶用得起；
3.垂直領(lǐng)域適配：用大模型通用能力幫助各行各業(yè)的人們提升體驗和效率；
4.一鍵式部署：讓大模型能低人力成本被部署到各種場景，讓每個工廠、學(xué)校、家庭甚至個人都能用到它的能力。
無問芯穹刷新大模型優(yōu)化記錄
大語言模型（LLM）的風(fēng)靡，其應(yīng)用落地成為各行各業(yè)關(guān)注的重點。然而，要降低其落地成本，提升LLM推理速度是關(guān)鍵。
據(jù)機器之心報道，11月3日，無問芯穹、清華大學(xué)和上海交通大學(xué)的聯(lián)合團隊提出了一種LLM推理加速引擎——FlashDecoding++，該引擎同時支持包括NVIDIA和AMD的GPU。相較于斯坦福大學(xué)等團隊研究者近期提出的FlashDecoding，該引擎推理速度提升明顯，例如在NVIDIA A100上相較FlashDecoding提速37%，在NVIDIA和AMD的多GPU后端上相較Hugging Face實現(xiàn)加速2~4倍。
目前，關(guān)于FlashDecoding++的介紹論文已被發(fā)布在開放獲取平臺arXiv上。（論文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.01282.pdf）
據(jù)測算，OpenAI的ChatGPT線上推理的成本高達每天數(shù)百萬美元。如何提升LLM推理速度并降低其成本，成為近期產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的熱點。目前，全球已有來自包括斯坦福大學(xué)、NVIDIA、微軟、加州大學(xué)伯克利分校、商湯科技等的研究團隊關(guān)注該問題并提出相應(yīng)方案。
大模型的推理任務(wù)一般為根據(jù)輸入的文字（token），計算生成包括但不限文字的新內(nèi)容。在此過程中，LLM的推理計算可分為Prefill和Decode兩個階段，其中Prefill階段通過理解輸入文字生成第一個token，Decode階段則順序輸出后續(xù)token。在這兩個階段，LLM推理的計算可被分為注意力計算和矩陣乘計算兩個主要部分。
FlashDecoding++的核心思想是，通過異步方法實現(xiàn)注意力計算的真正并行，并針“矮胖”矩陣乘優(yōu)化加速對Decode階段計算，進而實現(xiàn)加速推理速度的目標。實踐表明，通過加速Prefill階段的首個token生成速度以及Decode階段后續(xù)token的生成速度，F(xiàn)lashDecoding++可以在長、短文本的生成上均取得加速效果。目前，F(xiàn)lashDecoding++可以實現(xiàn)NVIDIA與AMD等多款GPU后端的LLM推理加速。
據(jù)悉，該研究的三位共同一作分別是無問芯穹首席科學(xué)家、上海交通大學(xué)副教授戴國浩博士，無問芯穹研究實習(xí)生、清華大學(xué)碩士生洪可，無問芯穹研究實習(xí)生、上海交通大學(xué)博士生許珈銘。通訊作者為上海交通大學(xué)戴國浩教授和清華大學(xué)電子工程系主任汪玉教授。
目前，F(xiàn)lashDecoding++ 已被集成于無問芯穹的大模型計算引擎“Infini-ACC”中。在Infini-ACC的支持下，無問芯穹正在開發(fā)一系列大模型軟硬件一體化的解決方案，其中包含大模型“無穹天權(quán)”、軟硬件一體機等。
“現(xiàn)在大家都在做各種各樣的非常厲害的芯片，但是，怎樣去把模型更好的部署在這些芯片上，讓做應(yīng)用開發(fā)等領(lǐng)域人員不會花費額外的代價，其實會極大推動大模型研發(fā)。無問芯穹就是想要推動大模型技術(shù)設(shè)施發(fā)展進入各行各業(yè)，這也是我們努力的方向?！蓖粲窠衲?月表示。
大模型算力成本高昂，芯片投資頗受關(guān)注
大模型是今年資本市場中的寵兒，大模型的訓(xùn)練與優(yōu)化高度依賴算力資源，也帶動了芯片賽道的爆火。由于芯片成本高昂，在需求快速拉動的情況之下，國內(nèi)外的科技巨頭及大模型創(chuàng)業(yè)公司，都在研發(fā)AI芯片補齊自己的能力或是加大芯片領(lǐng)域的投資力度。
國際方面，微軟在11月舉行的年度IT專業(yè)人士和開發(fā)者大會Ignite上推出了兩款自研芯片——云端AI芯片微軟AzureMaia100和服務(wù)器CPU微軟AzureCobalt100。據(jù)介紹，Maia100是微軟為微軟云中大語言模型訓(xùn)練和推理而設(shè)計的第一款A(yù)I芯片，Cobalt100是微軟為微軟云定制開發(fā)的第一款CPU，也是微軟打造的第一款完整的液冷服務(wù)器CPU。據(jù)微軟透露，OpenAI已率先試用了Maia100芯片。
為減少對英偉達芯片的依賴和解決算力成本高昂的問題，OpenAI也在芯片領(lǐng)域動作頻頻。據(jù)外媒近日報道，OpenAI在2019年就與芯片初創(chuàng)企業(yè)RainAI簽署了一份意向書，在該公司的芯片上市后將斥資5100萬美元購買這些芯片。RainAI由OpenAI的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官奧特曼親自投資，投資額已超過100萬美元。早在10月，市場上就有消息傳OpenAI擬自研AI芯片，計劃收購相關(guān)公司。
國內(nèi)方面，許多互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)參與芯片研發(fā)。與此同時，芯片投資領(lǐng)域也頗受關(guān)注，記者梳理發(fā)現(xiàn)，近期已有多個AI芯片創(chuàng)企獲得融資。9月底，專注人工智能云端算力產(chǎn)品的燧原科技宣布完成D輪融資，融資規(guī)模達到20億元人民幣，成為年內(nèi)國產(chǎn)AI芯片領(lǐng)域的單筆最大融資。投資方包括上海國際集團旗下子公司及產(chǎn)業(yè)基金、騰訊、美圖公司、武岳峰科創(chuàng)、紅點中國等多家新老股東。
11月27日，視覺處理AI芯片及解決方案初創(chuàng)企業(yè)銀牛微電子在官方平臺發(fā)文，稱公司已完成超5億元A輪融資。聯(lián)合領(lǐng)投方為合肥產(chǎn)投和精確資本，津西資本、天娛數(shù)科及部分老股東跟投，募集資金主要用于加速新一代芯片及模組研發(fā)、新領(lǐng)域產(chǎn)品解決方案研發(fā)以及團隊發(fā)展建設(shè)等。
據(jù)36氪報道，肇觀電子日前完成2億人民幣D輪融資，由華山資本領(lǐng)投，資金將用于下一代芯片和模組的研發(fā)和迭代。肇觀電子于2016年在上海成立，聚焦計算機視覺和AI端側(cè)芯片及模組研發(fā)，服務(wù)工業(yè)、機器人、汽車、消費、安防等場景，致力于賦予所有的智能設(shè)備視覺能力。
中信證券近期的一份研報指出：“展望2024年，我們認為AI將開始全面落地，持續(xù)驅(qū)動科技產(chǎn)業(yè)投資。站在投資維度，我們判斷算力端將迎來重要投資機遇：一方面，光模塊、服務(wù)器等在AI驅(qū)動下需求將持續(xù)增長；另一方面，半導(dǎo)體設(shè)備、AI芯片等在海外管制下發(fā)展緊迫性增強?！?/p>
責(zé)任編輯：張薇