芯东西4月8日报道，据The Information援引知情人士称，英伟达已经完成了对AI大牛、阿里前副总裁贾扬清创企Lepton AI的收购，这笔交易价值数亿美元。

　　目前，Lepton大约有20名员工。知情人士透露，Lepton的联合创始人贾扬清和白俊杰都已加入英伟达。

　　Lepton成立于2023年，是贾扬清在离开阿里之后创办的AI Infra公司，主要业务是出租英伟达GPU服务器，开发软件帮助创企在云中构建和管理自己的应用。该公司于2023年5月完成了1100万美元（折合人民币约7900万元）天使轮融资。

　　此举或许是英伟达试图进军云和企业软件市场的新动向。英伟达本身也向云客户出租自己的GPU，但相比微软、谷歌等主要云服务商，英伟达这部分业务体量很小。而AWS、谷歌云等作为英伟达的最大客户，目前正试图以低价开发和出租替代芯片来削弱英伟达。

　　Lepton的命名来自于一种基本的物质粒子轻子，主要业务是出租英伟达GPU服务器，被称为GPU经销商。该公司自己不管理数据中心或服务器，而是从云供应商处租用后再转租给其他客户。

　　该公司的云平台可以简化AI训练和模型部署，其针对推理任务进行了优化，每秒能够以低延迟处理超过600个token，延迟低于10毫秒。

　　Lepton的直接竞争对手是创企Together AI等，这些公司会开发软件以帮助其他创企在云中构建和管理自己的AI应用。据投资者人透露，Together的年化收入已经超过1.5亿美元，每月达到1250万美元。不过与Together相比，Lepton的规模较小，可能不会产生太多收入。

　　Lepton在博客中曾透露，其客户包括游戏初创公司Latitude.io和科学研究初创公司SciSpace，它使用Lepton的平台为每月数十万活跃用户使用的服务运行AI模型。

　　贾扬清毕业于清华大学，而后取得加州大学伯克利分校计算机科学博士学位。在2013年读博期间，贾扬清开发了深度学习框架Caffe，成为全球最受欢迎的开源深度学习框架之一。凭借出色成果，贾扬清毕业后进入谷歌大脑实习，参与了TensorFlow框架的开发。

　　2016年2月，贾扬清加盟Facebook担任研究员，而后担任AI架构总监，负责前沿AI平台开发及人工智能研究。2019年3月，贾扬清担任阿里巴巴技术副总裁，之后在阿里云担任智能计算平台事业部总裁，主要负责大数据计算和人工智能平台。2023年3月，贾扬清离开阿里云创立Lepton。

　　另一位联创白俊杰与贾扬清相似的是，都曾在Meta、阿里云任职。贾扬清曾和白俊杰在Meta担任AI研究员，共同开发了PyTorch框架。

　　在阿里云，白俊杰曾任阿里云前AI平台总监，领导过全栈AI工程团队，他是开放式神经网络交换标准ONNX的共同创始人以及Caffe2的核心开发者。

　　第三位联创李响同样是阿里云智能资深技术专家，曾负责阿里巴巴大规模集群调度与管理系统。他是Kubernetes生态中底层核心数据库etcd的创始人。

　　英伟达的云和软件业务处于起步阶段，其目前的主要业务包括将由英伟达GPU提供支持的服务器直接出租给企业、提供软件帮助公司开发AI模型和应用程序ip地址代理拍金手指下拉12，提供管理训练AI的图形处理单元集群。

　　虽然其在GPU市场处于领先地位，但它面临着来自其他科技巨头的竞争，这些巨头也在构建强大的AI基础设施平台。如谷歌云、微软、AWS都在AI和云计算方面进行了大量投资。

　　近日，英伟达被曝收购了多家创企以巩固其在数据中心、合成数据和AI基础设施管理方面的地位。包括以色列GPU创企Run:ai、以色列AI创企Deci、西雅图AI创企OctoAI，这些创企的业务均为降低开发或运行由英伟达芯片提供支持的AI模型的成本，以及美国合成数据公司Gretel，该公司帮助客户创建和使用AI生成的数据来开发和测试AI应用程序。

　　英伟达此前曾告诉投资人，从长远来看，英伟达将从云服务和软件业务中获得1500亿美元的收入，比英伟达、AWS目前的年收入还要多。不过，在上个月最后一次英伟达的季度财报电话会议上，其发言人完全回避了这个话题。

　　三个月前，英伟达披露其软件、服务和支持收入的年化收入为15亿美元（折合人民币约109亿元），这意味着每月收入为1.25亿美元（折合人民币约9亿元），但该公司此前预计，这一数字能攀升至20亿美元（折合人民币约145亿元）。相比之下，英伟达的AI芯片业务在截至1月26日的财季创造了356亿美元（折合人民币约2586亿元）的收入。

　　过去几年，云服务厂商已经购买了英伟达大约一半的AI服务器芯片。但英伟达CEO黄仁勋认为，随着时间的推移，他预计其他类型企业购买芯片的销售额将远大于云服务厂商的销售额。

　　不过，将Lepton AI的云平台与英伟达的现有基础设施合并可能具有挑战性，该集成必须确保英伟达的GPU和Lepton的云服务之间实现无缝协作。

　　此前，英伟达的芯片此前因价格昂贵、需求量大让诸多企业苦不堪言，这导致很多企业难以用较低的价值开发AI应用程序。而随着AI的不断发展，英伟达将GPU与基于云的解决方案集成的战略对于保持其竞争优势可能有更多助力。