一家“三无”创业公司 被英伟达和谷歌抢着投

无产品、无用户、无收入，一家“三无”创业公司，凭什么获得英伟达和谷歌的青睐？

由前OpenAI首席科学家伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）创办的AI创业公司Safe Superintelligence（安全超级智能）传来最新一轮融资新进展。据外媒报道，安全超级智能已在最新一轮融资中筹集了20亿美元（约合人民币146亿元），估值由去年9月的50亿美元飙升至320亿美元。

值得注意的是，消息还透露，芯片巨头英伟达和谷歌母公司Alphabet都将参与安全超级智能的投资。在AI浪潮中，英伟达凭借着高性能的GPU成为独占鳌头的算力霸主，成为各家企业训练模型、处理AI相关算力需求的标配。但英伟达并非完全“高枕无忧”，由谷歌率先推出的TPU芯片如今应用范围正逐步扩大。就在几天以前，安全超级智能还宣布与谷歌云正式建立合作伙伴关系，将利用谷歌云的TPU芯片加速其AI研发工作。

随着英伟达也成为投资方，未来安全超级智能将主要使用何种芯片进行AI研发或将划上一个问号。业内人士认为，芯片厂商及云服务商掀起投资AI创企的热潮，更深层次的考量是扩大其芯片的服务范围和市场份额，构建良好的AI基础设施生态。

前OpenAI首席科学家，成为融资金字招牌

安全超级智能成立于去年6月，不到一年的时间里，公司并未发布任何产品，也没有任何用户及收入，但却拥有极强的“吸金”能力，不费吹灰之力就以超300亿美元估值跻身AI独角兽之列。这背后，离不开公司灵魂人物苏茨克维的强大号召力。

公开资料显示，苏茨克维生于1985年，是以色列裔加拿大计算机科学家、机器学习领域的顶尖学者和领军人物。在多伦多大学求学期间，他师从人工智能先驱杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），并与之共同建立了一个名为AlexNet的神经网络，首次证明了在GPU上训练的深度神经网络可以将图像识别任务提升到一个新的水平。

2012年毕业后，苏茨克维加入了导师杰弗里·辛顿的新研究公司DNNResearch。2013年，谷歌收购了DNNResearch，并聘请苏茨克维担任Google Brain（谷歌大脑，谷歌在人工智能领域的一个重要研究项目）的研究科学家。

因此，苏茨克维与谷歌早已结缘。而且在谷歌工作期间，苏茨克维还参与了多项具有真正开创性意义的研究工作。比如，苏茨克维参与了谷歌开源库TensorFlow的开发，用于大规模机器学习，TensorFlow具有许多便利的功能和实用程序，是如今世界上最流行的机器学习系统。此外，苏茨克维还协助谷歌DeepMind的研究人员开发了划时代的围棋人工智能AlphaGo。关于AlphaGo的论文于2016年发表，苏茨克维是合著者。

2015年，苏茨克维离开谷歌，正式加入了OpenAI，成为该公司的联合创始人兼首席科学家。苏茨克维在科学和工程实现上为ChatGPT的诞生作出了巨大贡献，也被誉为“ChatGPT之父”。业内人士普遍认为，如果没有苏茨克维，也就不会有ChatGPT的出现。

2024年5月，苏茨克维从OpenAI离职，并在一个月后创立了安全超级智能。公司的另外两名联创分别是前苹果AI高管Daniel Gross和前OpenAI技术团队成员Daniel Levy。前者不仅在苹果就职期间推动了机器学习技术的集成与应用，而且还是知名的科技风险投资人，参与了GitHub的早期投资，而且持有Perplexity和Character AI等知名AI初创公司的股份。后者则在OpenAI期间与苏茨克维一起训练大模型，对深度学习和神经网络有深刻的理解。

正是基于苏茨克维在行业内极高的影响力和声誉，尽管安全超级智能成立至今未发布任何产品，依然有许多投资者愿意押注。去年9月，安全超级智能宣布融资10亿美元，估值超过50亿美元，投资方包括红杉资本、A16Z、DST Global、SV Angel、NFDG等知名投资机构。今年2月，市场消息称，安全超级智能将完成超10亿美元的新一轮融资，估值超300亿美元。

近日，最新一轮融资又传来新进展，公司已在最新一轮融资中筹集了20亿美元，估值由去年9月的50亿美元飙升至320亿美元，且芯片巨头英伟达和谷歌母公司Alphabet都将参与安全超级智能的投资。

AI创企投资背后的AI基础设施之争

有观点认为，吸引投资者的，除了苏茨克维的强大号召力，还有其带领团队正在研究的创新方法。

据了解，苏茨克维是在AI行业中最早倡导Scaling Law（缩放定律，即模型性能将随着投入的计算能力及数据量增大而显著增强）的研究者之一，并在这一理念的指引下实现了ChatGPT的创新突破。

然而，近年来Scaling Law有趋势放缓的迹象，而苏茨克维也很早就意识到高质量数据的日益枯竭，将使模型训练面临越来越多的掣肘，从而使得“大力出奇迹”的方法论逐渐失效。在接受媒体采访时，苏茨克维曾表示，安全超级智能正在追求一个新的研究方向，正在攀登一座“新的山峰”，并且强调这与他之前在OpenAI所从事的工作不同。不过，苏茨克维并未透露具体细节。

许多迹象表明，这个新的研究方向，或与AI基础设施相关。这条与通过无限堆“算力”解锁“智能”的OpenAI所不同的技术路线，或有望改变当前GPU一统天下的格局。

今年4月10日，安全超级智能宣布与谷歌云正式建立合作伙伴关系，将利用谷歌云的TPU芯片加速其AI研发工作。谷歌云也透露，安全超级智能正借助其TPU提升研发速度，以构建安全的超级智能AI。业内人士分析称，双方合作意味着安全超级智能将把其大部分计算预算投入到谷歌云，谷歌云将成为其主要的计算服务提供商。

作为谷歌率先提出的、为满足机器学习算法日益增长的计算需求而设计的芯片，TPU在针对深度学习模型的训练和推理上具有优秀的效果。咨询公司D2D Advisory首席执行官Jay Goldberg曾直言，如今只有两家公司有成熟的芯片研发体系来训练人工智能模型，一个是英伟达的GPU，另一个是谷歌的TPU。

自推出以来，TPU已从专为谷歌内部使用的芯片发展为面向全球市场的产品。除了谷歌自身的Gemini系列大模型依赖TPU芯片进行训练以外，苹果、Anthropic等公司在构建大模型时也大量使用了谷歌的TPU芯片。

知情人士透露，安全超级智能目前主要使用TPU而不是GPU进行研发。负责谷歌与初创公司合作的董事总经理达伦·莫里最近在接受媒体采访时表示，谷歌向安全超级智能销售了大量芯片，以支持其前沿AI的研究，这体现了谷歌扩大对外部客户销售的持续战略。他进一步表示，“和这些基础模型构建者合作，我们的吸引力正大幅提升。”

国内领先的TPU架构AI芯片企业中昊芯英创始人兼CEO杨龚轶凡曾在接受证券时报记者采访时表示，TPU是为了AI的深度学习而设计的，它的想象力比GPU更强，虽然放弃了一些灵活性，但也获取了巨大的性能优势。针对大模型的模型训练和推理性设计，一方面，TPU软件和网络的架构和结构比GPU实现同样性能的网络架构更为简洁和简单，在软件的运维层面也会更简洁一些；另一方面，在硬件的搭载过程中，也会设计让它实现可运维，尽可能降低生产成本、运维成本，最后实现对模型的高算力的支持。

一名资深的业内人士告诉证券时报记者，与GPU相比，TPU设计可用于高体量的低精度计算，每焦耳有更多的输入/输出操作且没有光栅化/纹理映射的硬件，这些特性使TPU对AI专项的优化能力更强，更适合研究和构建新型神经网络架构。行业苦高昂的算力成本久矣，且在Scaling Law放缓的背景下，TPU被业界期待能够另辟蹊径。因此，英伟达与谷歌对于安全超级智能的投资，指向的或是更深层次AI基础设施之争。

基础模型构建者是AI算力的重要客户，其前沿模型的研发往往依赖于外部芯片厂商的供给。OpenAI此前高度依赖投资方微软为其提供算力，使用的主要是英伟达的芯片，而谷歌则投资了OpenAI最大的竞争对手Anthropic以及OpenAI未来潜在的竞争对手安全超级智能，这两家公司均使用谷歌的TPU芯片研发模型。业内人士认为，芯片厂商及云服务商掀起投资AI创企的热潮，更深层次的考量是扩大其芯片的服务范围和市场份额，构建良好的AI基础设施生态，以提升自身的行业优势地位。