最近，總部位于舊金山的人工智能初創(chuàng)公司 Inflection AI 在新一輪融資中籌集了 13 億美元，投資方包括微軟、英偉達(dá)和谷歌前首席執(zhí)行官埃里克·施密特，這筆資金將支持 Inflection AI 的首款產(chǎn)品——名為Pi （Personal A.I）的個人助理和伴侶的進(jìn)一步開發(fā)，該產(chǎn)品于 5 月推出。

此次融資使 Inflection 籌集的資金總額達(dá)到 15 億美元。該公司此前曾于 2022 年初從部分投資者那里籌集了 2.25 億美元，其中包括前 Meta 首席技術(shù)官 Mike “Schrep” Schroepfer、Google DeepMind 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Demis Hassabis 以及流行藝術(shù)家Will.i.am。

Inflection 的目標(biāo)是打造一種通用的人工智能數(shù)字助理。包括蓋茨在內(nèi)的許多技術(shù)專家將這種助手視為所有人機(jī)交互的未來。

蓋茨在高盛表示：“無論誰贏得personal agent，這都是一件大事，因?yàn)槟銓⒂肋h(yuǎn)不會再去搜索網(wǎng)站，你永遠(yuǎn)不會再去生產(chǎn)力網(wǎng)站，你永遠(yuǎn)不會再去亞馬遜。” 就在幾周前，蓋茨參與了另一家“獨(dú)角獸”，即估值超過 10 億美元的人工智能初創(chuàng)公司的融資，加入了一群著名投資者的行列，向礦業(yè)初創(chuàng)公司KoBold Metals 注入資金。

Inflection 新一輪融資的規(guī)模反映出投資者對開創(chuàng)生成式 AI 的初創(chuàng)公司的熱情高漲，尤其是那些創(chuàng)建底層大語言模型 (LLM) 的公司，這些公司是當(dāng)前 AI 熱潮的核心。近幾個月來，Cohere、Anthropic 和 Runway 等初創(chuàng)公司已宣布完成數(shù)億美元的融資。但 Inflection 的 10 億多美元資金也反映出創(chuàng)建這些人工智能模型的巨額費(fèi)用，這些模型必須在大型數(shù)據(jù)中心的昂貴的專用計算機(jī)芯片上進(jìn)行訓(xùn)練。

英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在一份聲明中表示：“人工智能革命的一個強(qiáng)大好處是能夠使用自然的對話語言與超級計算機(jī)交互，以簡化我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€方面?！?“Inflection AI 的世界級團(tuán)隊(duì)正在幫助領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)開創(chuàng)性的工作，部署 Nvidia AI 技術(shù)來開發(fā)、訓(xùn)練和部署大規(guī)模的生成式 AI 模型，從而實(shí)現(xiàn)令人驚嘆的個人數(shù)字助理?！?/p>

Inflection AI 由首席執(zhí)行官 Mustafa Suleyman 共同創(chuàng)立，他還于 2012 年與 Hassabis 一起幫助創(chuàng)建了高級人工智能研究實(shí)驗(yàn)室 DeepMind。谷歌于 2014 年以約 6.5 億美元收購了 DeepMind。Suleyman因被多名員工指控欺凌而于 2019 年從 DeepMind 離職，但后來短暫返回公司，然后加入谷歌擔(dān)任負(fù)責(zé)人工智能產(chǎn)品管理和政策的副總裁。隨后他于 2022 年離開谷歌，加入風(fēng)險投資公司Greylock Partners，Inflection AI 的孵化地。Greylock 合伙人 Reid Hoffman 是PayPal和LinkedIn的聯(lián)合創(chuàng)始人，也是 OpenAI 的早期支持者，也是 Inflection 的聯(lián)合創(chuàng)始人。

許多風(fēng)險投資家預(yù)測人工智能個人助理將融入日常生活。Andreessen Horowitz 的億萬富翁創(chuàng)始人馬克·安德森 (Marc Andreessen) 在一份 7000 字的宣言中寫道，像 Pi 這樣的聊天機(jī)器人有一天會普及到從創(chuàng)意藝術(shù)到政府的各個領(lǐng)域。

安德森在 6 月份寫道：“每個人都會有一位人工智能助理/教練/導(dǎo)師/培訓(xùn)師/顧問/治療師，他們具有無限的耐心、無限的同情心、無限的知識和無限的幫助?！?“人工智能助手將伴隨生活中所有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，最大限度地提高每個人的成果?！?/p>

Inflection 的第一個產(chǎn)品是一個名為 Pi 的聊天機(jī)器人，它比這種精靈般的personal agent受到的限制要大得多。事實(shí)上，它比許多競爭的聊天機(jī)器人（例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard）更加有限。Suleyman告訴《財富》雜志， Pi 的設(shè)計目的只是成為一個有同理心的傾聽者和良好的對話者，而不是一個用于撰寫研究報告、集思廣益營銷想法或編寫軟件代碼的工具——所有這些任務(wù)都是聊天機(jī)器人可以執(zhí)行的。

Suleyman在Collision 直播中表示：“我認(rèn)為每個人的口袋里都會有一位知識淵博、友善、樂于助人且非常務(wù)實(shí)的參謀長?！?“沒有任何人可以在一次經(jīng)歷和一個人中同時完成所有這些技能......它將是參謀，它將是紅顏知己，它將是參謀長，它將是教練，它將是教育家和教師，合二為一。”

“個人人工智能將成為我們一生中最具變革性的工具。這確實(shí)是一個拐點(diǎn)，”Suleyman指出?！拔覀兒芨吲d能與 Nvidia、Microsoft 和 CoreWeave 以及 Eric、Bill 和其他許多人合作，將這一愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)?！?/p>

Inflection 表示，Pi 是“老師、教練、知己、創(chuàng)意合作伙伴和參謀”，其主要作用在于隨時準(zhǔn)備好與用戶進(jìn)行現(xiàn)場對話。

三位著名的創(chuàng)始人

Inflection AI 擁有三位著名的創(chuàng)始人，至少根據(jù) Crunchbase 上的資料顯示，還有第四位聯(lián)合創(chuàng)始人，他似乎在人工智能領(lǐng)域的重要公司工作，但其網(wǎng)站上沒有透露他的身份，就像他沒有被確定為 OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人成員之一一樣。這個人—— Carlos Virella——沒有太多的痕跡，據(jù)我們所知，可能是阿甘正傳式的諷刺。但 Inflection AI 的其他三位創(chuàng)始人——其中一位也是 OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人——被曝光。這三者都與 Web 2.0 初創(chuàng)社區(qū)息息相關(guān)，是十年前開始的人工智能革命的重要組成部分，兩者的結(jié)合是 Inflection AI 推出名為 Pi 的個人人工智能服務(wù)的原因。

里德·霍夫曼 (Reid Hoffman) 是眾所周知的 LinkedIn 企業(yè)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合創(chuàng)始人之一，當(dāng)在線拍賣商 eBay 于 2002 年 8 月斥資 15 億美元收購在線支付處理商 PayPal 時，他開始成為硅谷的一員。1998 年 12 月，一家名為 Confinity 的公司成立時，他擔(dān)任該公司的董事，并于 2000 年 1 月被任命為執(zhí)行副總裁，負(fù)責(zé)該公司的所有對外關(guān)系。三個月后，Confinity 與另一家名為 X.com 的公司合并。埃隆·馬斯克 (Elon Musk) 是后者的聯(lián)合創(chuàng)始人，彼得·蒂爾 (Peter Thiel) 是前者的聯(lián)合創(chuàng)始人，2002 年 2 月，PayPal 上市，籌集了 6100 萬美元，成為互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅期間為數(shù)不多的亮點(diǎn)之一。因此，僅僅六個月后，eBay 就完成了收購。

2003 年 1 月，霍夫曼與他人共同創(chuàng)立了 LinkedIn，并擔(dān)任董事長兼首席執(zhí)行官，并開始運(yùn)營其產(chǎn)品，并于 2009 年秋季成為 Greylock Partners 的合伙人。2016 年 6 月，微軟斥資 262 億美元收購 LinkedIn，霍夫曼是控股股東，他自己在這筆交易中賺取了 28.4 億美元。霍夫曼現(xiàn)在仍在 Greylock，但他的個人資金以及微軟聯(lián)合創(chuàng)始人比爾·蓋茨、前 Sun Microsystems 和谷歌高管埃里克·施密特、Nvidia 和微軟以及小型 GPU 計算云構(gòu)建專家CoreWeave的投資正在幫助資助 Inflection AI。霍夫曼是 OpenAI 和微軟的董事會成員，由于與 Inflection AI 存在利益沖突，他于 3 月份辭去了 OpenAI 的職務(wù)。鑒于這家軟件巨頭與 OpenAI 的緊密合作關(guān)系，很難相信霍夫曼會在微軟董事會任職更長時間，但話又說回來，微軟正在投資 Inflection AI，作為一種對沖。因此，也許存在太多的利益沖突，它們就像雙重否定一樣相互抵消。

Inflection AI 首席科學(xué)家 Karén Simonyan 和首席執(zhí)行官 Mustafa Suleyman 都是人工智能領(lǐng)域的長期研究人員，他們創(chuàng)建并出售了成功的公司。

Simonyan 于 2013 年在牛津大學(xué)創(chuàng)建了 VGGNet 圖像處理框架，該框架通過一家名為 Vision Factory AI 的公司進(jìn)行了商業(yè)化，并很快被一家名為 DeepMind Technologies 的神秘人工智能初創(chuàng)公司收購，Simonyan 成為該公司的首席研究科學(xué)家。DeepMind 成立于 2010 年 6 月，Suleyman 擔(dān)任首席產(chǎn)品官，隨后 Google 進(jìn)入該領(lǐng)域，并在 DeepMind 收購 Vision Factory 后不久收購了 DeepMind。Facebook（當(dāng)時還不叫 Meta Platforms）曾在 2013 年試圖收購 DeepMind，谷歌為 DeepMind 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)支付了 4 億到 6.5 億美元之間的費(fèi)用。

如果你想追蹤其中的聯(lián)系，Suleyman 自 2022 年 1 月以來一直是 Greylock 的合作伙伴，很容易看出 Hoffman 和 Suleyman 在走廊里炮制了 Inflection AI。2022 年 5 月，當(dāng)微軟、霍夫曼、蓋茨和施密特以及 Mike Schroepfer、Demis Hassabis、Will.i.am、Horizons Ventures 和 Dragoneer 共同投資時，Greylock 是 Inflection AI 籌集 2.25 億美元資金時的主要投資者。6 月底，Inflection AI 籌集了第二筆 13 億美元的資金，Nvidia 和 CoreWeave 成為新投資者。

人工智能正處于拐點(diǎn)

Inflection AI 的目標(biāo)是讓地球上的每個人都可以使用其 Pi（personal intelligence 的縮寫）人工智能助手?？紤]到運(yùn)行LLM來回答愚蠢問題的高昂成本，計算這樣的努力需要多少計算能力以及如何負(fù)擔(dān)得起，這將是很有趣的。但暫時把它放在一邊。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，Inflection AI 做了三件事：擁有懂得如何做人工智能的聯(lián)合創(chuàng)始人、擁有大筆資金的聯(lián)合創(chuàng)始人、擁有大筆資金的朋友以及有通過人工智能致富的雄心的聯(lián)合創(chuàng)始人。因此，Inflection AI 建立了自己的 LLM（第一個迭代稱為 Inflection-1），并且像 OpenAI 一樣，將在必要的硬件上投入大量資金，以提高該模型的準(zhǔn)確性并將其擴(kuò)展到更大的數(shù)量。Pi 服務(wù)的用戶數(shù)量。

考慮到用于訓(xùn)練LLM的計算引擎的高昂成本，這將需要大量資金。因此他們六月份大幅提升指出。

Inflection AI 與 Nvidia 和 CoreWeave 合作，在其 Inflection-1 LLM 上（跨越 3,500 個 Hopper GPU）在 11 分鐘內(nèi)運(yùn)行了 MLPerf 參考訓(xùn)練基準(zhǔn)。我們不知道有多少 GPU 用于訓(xùn)練支撐 Pi 服務(wù)的 Inflection-1 模型，但它的數(shù)量可能比這個還要多，而且如果我們不得不猜測的話，它可能使用 Nvidia“Ampere”A100 GPU 加速器。

我們所知道的是，Nvidia 和 CoreWeave 正在合作在云中創(chuàng)建一個 AI 集群，該集群將擁有超過 22,000 個 H100 GPU 加速器，用于訓(xùn)練我們認(rèn)為將是 Inflection-2 LLM 的人員。Inflection AI 宣稱，這 22,000 個 H100 GPU 將“在 16 位精度調(diào)制解調(diào)器中提供驚人的 22 exaflops，如果使用較低的精度，甚至?xí)摺?，并接著說，如果完成了高性能 Linpack (HPL) 矩陣數(shù)學(xué)測試放在上面，就像一臺HPC超級計算機(jī)一樣，它會在當(dāng)前的Top500排行榜上排名第二，但在El Capitan和Aurora全面上線后可能會跌至第四。

如果您使用 Hopper PCI-Express 卡對 22,000 個 GOPU 加速器進(jìn)行計算，超大規(guī)模提供商和云構(gòu)建者通常使用這些卡來創(chuàng)建集群，而不是在四個或八個 GPU 的集群之間使用 NVLink Switch 互連的 HGX 式板并使用 Hopper GPU 的 SXM5 變體，然后在 Tensor Core 矩陣數(shù)學(xué)引擎上以 FP16 精度，在沒有稀疏性支持的情況下獲得 16.9 exaflops，在打開稀疏性支持的情況下獲得 33.8 exaflops。您還可以使用 H100 上的 FP64 雙精度矢量數(shù)學(xué)單元獲得額定為 572 petaflops 的集群。這與 Inflection AI 在其公告中談?wù)摰?FP16 精度的 22 exaflops 不符。

這就是有趣的地方。如果您對服務(wù)器機(jī)箱內(nèi)將使用 NVLink Switch 互連的 22,000 個 H100 SXM5 GPU 加速器進(jìn)行計算，那么您將得到一個集群，在 FP16 精度下，在未激活稀疏性的情況下，聚合峰值性能為 21.8 exaflops。（這可能會告訴您有關(guān) Inflection-1 LLM 的一些信息，因?yàn)樗赡懿粫褂么罅肯∈钄?shù)據(jù)。）這四舍五入為 Inflection AI 所說的 22 exaflops，這也產(chǎn)生了一臺峰值為 748 petaflops 的超級計算機(jī)FP64 矢量性能和 1.47 exaflops（FP64 在 Tensor Cores 矩陣引擎上運(yùn)行）。（據(jù)我們所知，沒有很多 HPC 應(yīng)用程序已移植到 Tensor Core。）

假設(shè) Linpack 基準(zhǔn)測試的計算效率為 65%，則該集群在 Top500 排名中的評級為 486 petaflops 左右，這將使其略高于日本 RIKEN 實(shí)驗(yàn)室“Fugaku”超級計算機(jī)的 442 petaflops 評級，后者在 2017 年排名第二。遠(yuǎn)低于目前排名第一的美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室“Frontier”超級計算機(jī) 1.19 exaflops 的性能。阿貢國家實(shí)驗(yàn)室的“Aurora A21”系統(tǒng)預(yù)計將在今年晚些時候使用英特爾 CPU 和 GPU 交付時達(dá)到 2 exaflops 峰值，勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室的“El Capitan”系統(tǒng)也將在今年晚些時候推出將遠(yuǎn)高于 2 exaflops 峰值。

這提出了一個重要的觀點(diǎn)。對于要考慮將云計算機(jī)與本地計算機(jī)進(jìn)行比較的情況，您必須讓它始終為單個客戶運(yùn)行。我們認(rèn)為 Inflection AI 機(jī)器也會出現(xiàn)這種情況，甚至有可能該公司會在其上運(yùn)行 Linpack，只是為了表明自己的觀點(diǎn)，并在 11 月份真正進(jìn)入 Top500 榜單。但是，如果 Inflection AI 沒有幾乎連續(xù)地使用機(jī)器——我們想說的是絕對連續(xù)地使用機(jī)器，就像世界 HPC 實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器一樣，但也許說 75% 或 80% 的時間就足夠了——那么它不應(yīng)該被算作本身就是一臺獨(dú)特的機(jī)器。

這將我們引向下一點(diǎn)。如此大量的容量需要花費(fèi)多少錢？讓我們從使用 H100 PCI-Express 卡的集群開始嘗試一下。假設(shè)這些 H100 PCI-Express 卡的價格約為 20,000 美元，按我們認(rèn)為接近當(dāng)前市場價格計算，即 4.4 億美元。需要 2,750 個節(jié)點(diǎn)來容納所有這些 GPU，每個機(jī)箱有 8 個。配備一對強(qiáng)大的 CPU、2 TB 內(nèi)存和用于數(shù)據(jù)和操作系統(tǒng)存儲的 34.5 TB NVM-Express 閃存（總共十個驅(qū)動器，兩個用于操作系統(tǒng)的skinny驅(qū)動器），每個驅(qū)動器的運(yùn)行成本可能約為 150,000 美元。另外還有 4.125 億美元。正如 Nvidia 喜歡說的那樣，InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)是另外 20%，即 2.13 億美元，這使其達(dá)到 10.7 億美元。

現(xiàn)在，讓我們看看 SXM 設(shè)置。同樣是 2,750 個節(jié)點(diǎn)，但這次 GPU 的成本可能約為 30,000 美元，因此 22,000 個節(jié)點(diǎn)的成本為 6.6 億美元。這些節(jié)點(diǎn)在機(jī)箱內(nèi)的 NVLink Switch 成本還有 25,000 美元左右，機(jī)箱外的 InfiniBand 成本也有 2.13 億美元左右。現(xiàn)在您的資產(chǎn)達(dá)到 13.5 億美元。這看起來就像 Inflection AI 正在討論的使用 CoreWeave 和 Nvidia 構(gòu)建的集群的場景。

這比美國政府為其百億億級超級計算機(jī)投入的資金要多得多，美國政府按標(biāo)價計算的成本約為 5 億至 6 億美元，加上一次性工程 (NRE) 成本。

云開銷（包括系統(tǒng)管理、房地產(chǎn)和電力成本）很容易再增加 2 億美元，加上 CoreWeave 約 5% 的利潤率，成本將增加至 16.3 億美元。這略高于 Inflection AI 迄今為止從投資者那里籌集的 15.3 億美元。幸運(yùn)的是，有了云，它不必像巨大的預(yù)留實(shí)例那樣一次性全部支付。或者，也許確實(shí)如此，這就是為什么價格不會高于這個。（你能想象為這樣一個集群按需付費(fèi)嗎？）

Pi 訂閱的價格是多少？需要有多少用戶以及多快才能支付費(fèi)用？比爾蓋茨有足夠的錢，不必關(guān)心，英偉達(dá)和微軟也是如此。也許里德·霍夫曼也是。但您可以放心，所有這些數(shù)學(xué)計算都已完成。