編者按:本文來(lái)自微信公眾號(hào) “量子位”(ID:QbitAI),作者:夢(mèng)晨,創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
賈揚(yáng)清LeptonAI之后,又一家華人AI創(chuàng)業(yè)公司賣(mài)身英偉達(dá)。
黃仁勛親自出馬招募了Nexusflow的幾位聯(lián)合創(chuàng)始人:
焦劍濤,前Nexusflow CEO,UC伯克利副教授,斯坦福博士畢業(yè),清華2011年本科特獎(jiǎng)得主。加入英偉達(dá)任研究總監(jiān)及杰出科學(xué)家(Distinguished Scientist)
朱邦華,前Nexusflow聯(lián)創(chuàng),將加入華盛頓大學(xué)任助理教授,UC伯克利畢業(yè),本科也來(lái)自清華。加入英偉達(dá)任Principal Research Scientist
△左:焦劍濤,右:朱邦華
與此同時(shí),Nexusflow的CTO Jian Zhang(同樣是清華校友)也成為英偉達(dá)應(yīng)用研究總監(jiān)。
但Nexusflow這家公司到底何去何從還沒(méi)有正式消息。
后續(xù)Nexusflow的早期投資者證實(shí),公司已被英偉達(dá)收購(gòu)。
Nexusflow如何搭上英偉達(dá)這條線(xiàn)或許有跡可循。
另一位聯(lián)創(chuàng)UC伯克利教授Kurt Keutzer在2025年參與了英偉達(dá)與學(xué)術(shù)界合作的項(xiàng)目Efficient AI ,致力于開(kāi)發(fā)和優(yōu)化GPU加速的高效AI計(jì)算。
Kurt Keutzer參與的成果Sparse VideoGen剛剛?cè)脒xICML 2025。
Efficient AI項(xiàng)目最早由英偉達(dá)和MIT聯(lián)合發(fā)起,負(fù)責(zé)人為MIT EECS副教授韓松。
后來(lái)韓松創(chuàng)辦的專(zhuān)注邊緣設(shè)備機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的OmniML,在2023年7月也被英偉達(dá)收購(gòu),韓松加入英偉達(dá)成為杰出科學(xué)家。
OmniML的CEO吳迪和CTO毛慧子同樣也入職英偉達(dá),吳迪成為深度學(xué)習(xí)算法與軟件總監(jiān),毛慧子成為深度學(xué)習(xí)算法與軟件團(tuán)隊(duì)的技術(shù)主管兼高級(jí)工程師。
有沒(méi)有感覺(jué)歷史驚人的相似?韓松、吳迪、毛慧子三人本科也都是在清華度過(guò)。
賈揚(yáng)清雖然成名已久,但別忘了他本科也是清華自動(dòng)化系出身。
按年齡算,這幾人也可分為三批,賈揚(yáng)清是2002年考入清華,吳迪、韓松、焦劍濤在2007-2008,朱邦華、毛慧子在2012-2014年。
至此,幾波清華學(xué)子先后AI創(chuàng)業(yè),如今在英偉達(dá)再聚首。
英偉達(dá)為何看中Nexusflow
這一次英偉達(dá)看中了Nexusflow這個(gè)公司還是幾位創(chuàng)始人本身,或許都有。
整個(gè)故事還要從CEO焦劍濤說(shuō)起。
焦劍濤的履歷堪稱(chēng)“學(xué)霸模板”。2012年從清華大學(xué)電子工程系本科畢業(yè),在校期間就拿下了清華本科生最高榮譽(yù)特等獎(jiǎng)學(xué)金。整個(gè)清華本科幾千人中每年只有10人左右能拿到這個(gè)獎(jiǎng),含金量不言而喻。
本科期間,焦劍濤就已經(jīng)開(kāi)始在信息論領(lǐng)域嶄露頭角,作為第一作者向頂級(jí)期刊投稿論文,本科畢業(yè)后在斯坦福大學(xué)獲得博士學(xué)位,隨后加入加州大學(xué)伯克利分校,成為電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系及統(tǒng)計(jì)系的助理教授。
在伯克利,焦劍濤不僅是伯克利人工智能研究實(shí)驗(yàn)室(BAIR Lab)的核心成員,還共同指導(dǎo)CLIMB中心。
2023年,焦劍濤與同為清華校友的朱邦華、Jian Zhang,以及伯克利同事Kurt Keutzer教授四人共同創(chuàng)立了Nexusflow。
這家公司最初定位于專(zhuān)注于用生成式AI解決網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題,目標(biāo)是讓AI來(lái)幫忙,通過(guò)自然語(yǔ)言命令就能控制安全軟件,獲取指標(biāo)和洞察。
創(chuàng)業(yè)僅僅幾個(gè)月,Nexusflow就在2023年9月完成了包括Fusion Fund在內(nèi)的1060萬(wàn)美元的種子輪融資,由Point72 Ventures領(lǐng)投,投后估值達(dá)到5300萬(wàn)美元。
但后來(lái)隨著Agent成為趨勢(shì),重新定位于企業(yè)生成式AI Agents。
雖然Nexusflow成立時(shí)間不長(zhǎng),但在開(kāi)源社區(qū)已經(jīng)小有名氣。
公司推出的NexusRaven-V2是一個(gè)130億參數(shù)的開(kāi)源模型,在軟件工具使用和函數(shù)調(diào)用方面的能力超越了GPT-4。
隨后發(fā)布的Athene系列模型更是引起了廣泛關(guān)注——Athene-V2-Chat在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)可與GPT-4o和Claude 3.5匹敵,而Athene-V2-Agent在函數(shù)調(diào)用和Agent應(yīng)用上則超越了GPT-4o的專(zhuān)用模型。
基于Meta Llama-3-70B微調(diào)的Athene-70B,在A(yíng)rena-Hard評(píng)測(cè)中取得了接近頂級(jí)專(zhuān)有模型的成績(jī)。這些成果充分證明了團(tuán)隊(duì)在大模型優(yōu)化和應(yīng)用方面的技術(shù)實(shí)力。
Nexusflow還是AI云平臺(tái)Together AI的主要客戶(hù)之一,利用其GPU集群進(jìn)行模型訓(xùn)練和開(kāi)發(fā)。英偉達(dá)也參與了Together AI的A輪和B輪融資,這種生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的聯(lián)系,或許也為這次收購(gòu)埋下了伏筆。
焦劍濤在社交媒體上強(qiáng)調(diào),即使加入英偉達(dá),他也會(huì)繼續(xù)推動(dòng)開(kāi)源研究成果,“旨在共同構(gòu)建一個(gè)更強(qiáng)大、更開(kāi)放的AI社區(qū)”。
英偉達(dá)的收購(gòu)狂潮
2024年開(kāi)始,英偉達(dá)在A(yíng)I領(lǐng)域的投資和收購(gòu)活動(dòng)異?;钴S,收購(gòu)的公司數(shù)量超過(guò)了過(guò)去四年的總和。據(jù)統(tǒng)計(jì),英偉達(dá)2024年參與了50輪融資,投資總額達(dá)10億美元,顯著高于2023年的8.72億美元和39輪融資。
英偉達(dá)的收購(gòu)策略也很有章法。
對(duì)于與自身業(yè)務(wù)相關(guān)性強(qiáng)的公司,他們傾向于直接收購(gòu);對(duì)其他AI生態(tài)相關(guān)企業(yè)則偏向于參與投資。最近幾個(gè)月,英偉達(dá)接連收購(gòu)了GPU運(yùn)算資源管理工具Run:ai、端到端深度學(xué)習(xí)平臺(tái)Deci,AI模型性能優(yōu)化平臺(tái)OctoAI,賈揚(yáng)清創(chuàng)辦的云原生AI平臺(tái)Lepton AI等等。
收購(gòu)Nexusflow的同時(shí),英偉達(dá)同時(shí)還收購(gòu)了一家加拿大公司CentML,獲得高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理優(yōu)化、低功耗硬件加速算法上的核心技術(shù)。
被英偉達(dá)收購(gòu)的公司,其原本積累的技術(shù)大多會(huì)被整合到英偉達(dá)產(chǎn)品中。
如Lepton AI就成了NVIDIA DGX Cloud Lepton,同時(shí)提供發(fā)現(xiàn)和利用GPU資源的統(tǒng)一體驗(yàn),簡(jiǎn)化跨多個(gè)云的部署生命周期。
這次朱邦華透露,他將加入英偉達(dá)的Star Nemotron團(tuán)隊(duì)。Nemotron正是英偉達(dá)旗下的企業(yè)級(jí)Agent模型,與Nexusflow轉(zhuǎn)型后的業(yè)務(wù)方向高度一致。
看來(lái)英偉達(dá)這次不僅要人,也要把整個(gè)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)積累都整合進(jìn)自己的體系。
參考鏈接:
[1]https://www.linkedin.com/posts/prof-jiantao-jiao_excited-to-share-that-im-joining-nvidia-activity-7344428827202228225-3dAh
[2]https://x.com/BanghuaZ/status/1938636243602198998
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