作者丨華泰詩
英偉達買下了阿里前副總裁創辦的公司。
4月8日訊息，英偉達完成了對GPU租賃商Lepton AI的收購交易。
Lepton AI由阿里前副總裁賈揚清創立於2023年，團隊約20人。據悉此次收購耗資數億美元，Lepton AI的創始人賈揚清和白俊傑都已加入英偉達。
作為全球AI算力市場的"軍火商"，英偉達顯然不滿足於只做晶片供應商的角色，在雲計算三巨頭AWS、Azure和GCP的圍堵下，黃仁勳正在下一盤更大的棋。
透過收購Lepton AI這類"中間商"企業，英偉達不僅能把控從晶片研發到雲服務落地的全產業鏈，更能在生成式AI應用爆發的清晨時分，直接收割那些需要靈活算力卻無力簽訂長期雲合同的中小企業使用者。
這場看似低調的收購，背後暗藏著英偉達構建AI帝國版圖的野心。當OpenAI等企業還在為高額算力賬單發愁時，英偉達已悄然將業務拓展到眾多AI創業公司的伺服器機房。
– 01 –
Caffe之父創業
Lepton AI創始人賈揚清是浙江紹興人，AI架構領域的傳奇人物。
他本碩均畢業於清華大學自動化系，在加州大學伯克利分校攻讀計算機科學博士學位期間，開發出深度學習框架Caffe，該框架成為全球最受歡迎的開源深度學習框架之一。
畢業後，賈揚清先後在新加坡國立大學、NEC美國實驗室以及Google Brain工作積累經驗。
2019年3月，賈揚清加入阿里巴巴，擔任技術副總裁，同年9月還擔任阿里巴巴集團副總裁等重要職務。
作別阿里4個月後，也就是2023年7月，這位“Caffe之父”與同樣出身阿里的技術大牛白俊傑（ONNX神經網路交換標準開創者）和李響（Kubernetes核心元件etcd創始人）組成“技術夢之隊”，新公司Letpon AI正式浮出水面。
公司名稱源於物理學中的輕子（Lepton），寓意以輕盈之姿改變算力世界的底層邏輯。
他們用500行程式碼打造的對話式搜尋引擎Lepton Search，打破了傳統AI開發的壁壘，將谷歌、Meta等巨頭的雲端經驗普及開來。
（科普：Lepton Search是賈揚清團隊開發的開源對話式人工智慧（AI）搜尋引擎。它基於Transformer模型和知識圖譜，旨在透過自然語言互動理解使用者的真實意圖，提供智慧化的搜尋體驗。）
– 02 –
不生產GPU，但讓GPU更好使
Lepton AI致力於為企業提供高效、可擴充套件的AI應用平臺。因其採用的是雲原生的多雲解決方案，所以能賦能任何一家GPU提供商迅速升級。
通俗的說，Lepton AI就像AI世界的“算力法師”，雖不直接擁有GPU硬體，卻透過雲端構建起一張覆蓋全球的計算網路。
他們從AWS等雲廠商租用英偉達晶片，併疊加自研的智慧排程系統，成功助力遊戲公司Latitude.io的數十萬玩家流暢體驗AI角色互動，也幫助科研機構SciSpace從海量論文中精準抓取資料。
其獨創的“多雲拼圖”模式，用統一API整合不同雲平臺資源，使企業能以“每GPU小時多花幾分錢”的代價，獲得高效能專業級算力，直擊開發者等“買不起、管不好”的痛點。
僅兩年時間，Lepton AI就被SemiAnalysis評為全球GPU雲服務黃金梯隊中“唯一未燒錢囤貨的玩家”。
2023年5月，Lepton AI完成了1100萬美元（摺合人民幣約7900萬元）天使輪融資，投資方包括矽谷知名風投CRV、紅杉中國和Fusion Fund。並且，這三家投資機構在不到兩年時間內就實現投資退出，獲得了可觀的財務回報。
– 03 –
英偉達為何重金收購Lepton AI
其實簡單來說，Lepton AI的主要業務是出租由英偉達AI晶片驅動的伺服器。
在當前競爭激烈的AI算力市場中，英偉達以數億美元收購Lepton AI，是其從“硬體霸主”向“全棧服務商”戰略轉型的重要一步。
如今，亞馬遜AWS、谷歌雲等雲服務巨頭紛紛自研AI晶片（如AWS Trainium、谷歌TPU），並推行低價租賃策略，英偉達的GPU壟斷地位面臨“去英偉達化”的威脅。
而Lepton AI的“雲原生+多雲整合”技術，能夠以極低的成本排程全球GPU資源，其輕量化軟體工具鏈（如僅用500行程式碼打造的搜尋引擎）與英偉達CUDA生態深度協同，有效彌補了英偉達在雲服務與企業軟體市場的短板。
透過將Lepton AI的技術團隊納入麾下，英偉達得以構建“晶片+雲平臺”的端到端解決方案，既抵禦雲巨頭的生態閉環衝擊，又能滲透中小型企業市場，推動其軟體業務收入向1500億美元的長期目標邁進。
– 04 –
英偉達近年來的併購佈局
在戰略併購層面，英偉達近年來在AI基礎設施領域頻繁佈局。
2024年，英偉達以7億美元收購叢集管理平臺Run.ai，3億美元收購模型最佳化企業Deci，並先後納入推理加速工具OctoAI和合成資料公司Gretel。
這些收購涵蓋AI開發全鏈條，目的是降低AI開發成本、鞏固算力基礎設施主導權。Run.ai最佳化GPU資源排程，Deci提升模型能效比，Gretel解決訓練資料瓶頸，共同形成從晶片到應用的閉環生態。
目前，這些企業已深度整合至英偉達AI Enterprise套件。例如，Run.ai的技術使GPU利用率提升40%，Deci的自動化壓縮演算法幫助客戶降低30%推理成本。
這種“拼圖式併購”策略成效顯著，使得英偉達在2024年雲與軟體業務收入突破15億美元，較三年前增長近5倍。
– 05 –
全球AI雲服務市場的競爭格局與挑戰
全球AI雲服務市場正以38%的年複合增速迅猛發展，預計2025年規模將突破2000億美元。
當前，市場競爭呈現“三足鼎立”的格局。英偉達憑藉硬體優勢與生態整合佔據主導地位，AWS、谷歌雲透過自研晶片與低價策略爭奪份額，阿里雲、華為雲則加速國產晶片（如昇騰910B）與開源生態建設。
然而，近日一熱點問題是，中美關稅問題的日益激烈。若進一步升級，英偉達或也即將面臨“軟硬一體”戰略的雙重打擊。具體來說：
晶片出口限制可能削弱其硬體根基，資料主權博弈可能導致區域雲服務割據。
例如，美國擬對資料中心裝置加徵25%關稅，這將推高伺服器採購成本3%-5%，迫使企業轉向墨西哥或東南亞設廠。
同時，地緣政治因素可能加速技術替代。中國推動昇騰晶片與MindSpore框架協同發展，歐盟推進Gaia-X主權雲建設，全球AI基礎設施可能分裂為美、中、歐三大技術陣營。這種碎片化不僅會抬高研發成本，還可能降低全球AI創新效率。
對於中國而言，美國對華晶片出口限制若進一步收緊，短期內可能加劇中國企業的算力成本壓力，但長期來看將促使本土技術破天。
天數智芯已實現國產GPU對DeepSeek模型的快速適配，DeepSeek等企業也開始探索低算力依賴模型，試圖突破硬體封鎖。
加之政策扶持下的產業鏈協同（如《新一代人工智慧發展規劃》），或加速形成“去英偉達化”的平行生態。
這場全球範圍內的博弈不僅會重塑全球算力供應鏈，還可能導致技術標準分裂，使AI基礎設施市場從“效能競賽”轉向“生態割據”的新競爭階段。
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