每經記者｜蔡鼎    每經編(bian)輯｜蘭素英     

自去年以來(lai)，人工智能(neng)的熱潮席卷全球，但時至今日，該領域的一個核(he)心挑(tiao)戰仍是(shi)價格(ge)高昂的算力。相對(dui)于大型(xing)企業(ye)，對(dui)初創(chuang)公司來(lai)說，能(neng)否(fou)獲得(de)處(chu)理(li)AI所(suo)需的巨(ju)大算力負荷的芯片(pian)成(cheng)了決(jue)定成(cheng)敗(bai)的關鍵。 

為了幫助規模相對較小的公司獲得所需的算力資源，美國一家名為San Francisco Compute Co.（以下簡稱SF Compute）的初創公司搭建了一個平臺，幫它們找到了近乎完美的解決方案：算力租賃。

SF Compute的商業模式有點類似Airbnb在住宿領域的做法：通過共享和按需租賃，讓用戶以較低成本獲取所需資源，短時間內使用大量計算能力。在這種模式下，英偉達H100 GPU一小時的使用權不到21元人民幣。

近日，OpenAI首席執行官Sam Altman親弟弟Jack Altman主理的Alt Capital領投了SF Compute 1200萬美元的種子輪融資，使后者的估值達到了7000萬美元（約5億元人民幣）。

AI算力界“Airbnb”，OpenAI CEO的親弟弟領投

訓練生成式人工智能不僅需要硬件，還要面臨大量的數據存儲需求和密集的能源消耗。要處理大量的數據計算必然面臨著高昂的訓練成本。以OpenAI的GPT-3訓練為例，其成本就超過了500萬美元。 

在當前高性能計算需求日益增長的背景下，SF Compute以其創新的短期算力租賃服務，顛覆了傳統長期合同的模式。與傳統供應商（通常需要與其簽訂1~3年的長期合同）不同，SF Compute提供按周、按天，甚至按小時計費的算力租賃服務，滿足了用(yong)戶(hu)對計(ji)(ji)算(suan)資源的(de)動(dong)態(tai)需求。同時(shi)，公司具備可擴展的(de)集群，讓用(yong)戶(hu)根據實際需求來動(dong)態(tai)調(diao)整(zheng)其(qi)計(ji)(ji)算(suan)資源使用(yong)量，完全實現“GPU定(ding)制自(zi)由”。

用(yong)戶(hu)可以(yi)租(zu)768個(ge)H100使用(yong)一周，也(ye)可以(yi)借(jie)8個(ge)H100運(yun)行2小時。針(zhen)對512~4096個(ge)GPU的大規模預訂，SF Compute還提供了(le)有競爭力的定價，例如(ru)租(zu)賃512個(ge)H100兩周只(zhi)需(xu)50萬美元(yuan)，遠低于其他供應(ying)商處一年1200萬美元(yuan)的價格(ge)。

這種以實惠價格“爆發式(shi)”訪問(wen)巨大(da)算力的靈活(huo)選項，特別適(shi)合需要高性能計算但不想(xiang)承擔長期(qi)財務負擔的用戶，包(bao)括(kuo)資金有(you)限、業(ye)務可能快(kuai)速變化的AI初創公司，以及需要強大(da)算力支(zhi)持的短期(qi)實驗(yan)室或研(yan)究(jiu)項目等。

根據SF Compute官網信息，當前英偉達H100 GPU的使用價格為2.85美元/小時（約20.7元人民幣/小時），下一個可用時段是8月5日。而且，可用容量在逐步增加，到明年1月6日將達到912個H100 GPU。

圖片來(lai)源：SF Compute官網截圖

目前(qian)有(you)(you)三(san)個(ge)公共(gong)算(suan)力集群在部署中：Angel Island集群有(you)(you)192個(ge)H100 GPU，于去年11月上線。Bay Bridge和Coit Tower分別有(you)(you)512和1024個(ge)H100 GPU，計劃明年春季上線。

圖片(pian)來(lai)源：SF Compute官網截圖

近日，SF Compute完成了(le)高(gao)達1200萬美元的種子輪融資，相當于8000個英偉達超高算力AI芯片H100所需的資金。本輪融資由OpenAI首席執行官Sam Altman親弟弟Jack Altman主理的Alt Capital領投，SF Compute的估值由此達到7000萬美元（約人民幣5億元）。 

Jack Altman認(ren)為，SF Compute的(de)業務(wu)會有(you)一系列的(de)應用(yong)場(chang)景(jing)，風投公司和其他有(you)GPU長期交(jiao)易的(de)公司都可以利(li)用(yong)SF Compute的(de)交(jiao)易平臺購買或出售GPU的(de)使用(yong)權。Jack Altman稱，“許多風投公司都可能成(cheng)為我們(men)的(de)客(ke)戶，我們(men)認(ren)為這是一個非常合理(li)的(de)發展(zhan)方向。”

16名員工中有10人都是前創始人 

SF Compute成(cheng)立(li)于2023年，總部位于舊金(jin)山被稱為“腦谷”的(de)Hayes Valley。該(gai)公司的(de)創(chuang)立(li)也非常(chang)有意思，創(chuang)始人Alex Gajewski和Evan Conrad是在嘗試建立(li)一家AI音樂初創(chuang)公司時萌(meng)生成(cheng)立(li)這家公司的(de)想法的(de)。 

Alex Gajewski（右）和Evan Conrad（左(zuo)） 圖片來源：SF Compute

Conrad在科技行業擁有豐富的職業生涯，他曾在OpenAI的ChatGPT Enterprise部門短暫工作過，在專注于AI賽道的早期基金和孵化器AI Grant中擔任過八個月的董事。Gajewski是一家人工智能搜索初創企業的聯合創始人。兩人因合租而相識后，開始了AI音樂初創公司的構想，為了(le)擴展音樂生成模型并(bing)向潛(qian)在投資者展示成果，他們(men)聯(lian)系(xi)了(le)當時的每一家GPU供應(ying)商，希望獲得1個月的算力(li)訪(fang)問權限(xian)，結果被告(gao)知最少購買期(qi)限(xian)是一年。

他們當時的解決方案是聯系其他同樣需要算力的AI初創公司創始人——如果有十幾家初創公司加入，他們就可以共享一份為期一年的合同。而在短短幾周內，就有170家AI初創公司的創始人與他們簽約。看到龐大的市場需求，兩人毅然決然放棄了創辦AI音樂初創公司的夢想，決定成為一家GPU“云供應商”，專門提供短期的GPU租賃服務。

SF Compute的早期(qi)客(ke)戶包括哈佛(fo)大學和普林斯頓的研究實驗室(shi)，以及PlayHT、Phind和Liquid AI等初創公司(si)。

目前SF Compute在LinkedIn的(de)關聯員工為16個人(ren)。Evan Conrad在X發文透露(lu)，其中有10名(ming)員工都是(shi)前創始人(ren)。他(ta)們也正在招聘核心基礎(chu)設(she)施工程師、機(ji)器學習(xi)系統(tong)工程師和產品工程師職位。利用最新的(de)融資，SF Compute將(jiang)建(jian)立交易平臺，還(huan)計劃在未來一(yi)年內將(jiang)其工程人(ren)員規模增加一(yi)倍至(zhi)30人(ren)。

《每日經濟新聞》記者注意到，其實SF Compute并不是唯一提供算力租賃的初創企業，也不是首家轉向提供AI基礎設施的初創企業。例如，Lambda最初就是一家面部識別公司，后來將重點轉向為英特爾和美國國防部等客戶提供按需GPU集群。在這一領域的其他公司還包括Vast.ai、RunPod，以及獲英偉達投資的CoreWeave（據稱其估值已接近190億美元）。