“英伟”没有办公室,种子轮却融了4个亿

2023-08-22 17:05:22来源:投中网

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融了这么多钱,却没有传统公司的办公室成本,那么钱花哪了呢?

近日,一条融资消息引起了我的关注,一家将机器学习(ML)引入数据库的开源机器学习(ML)初创公司,成功获得英伟达旗下NVentures的投资。至此,这家被英伟达、Benchmark,以及Mayfield等众多机构投资的种子轮,总额达到5410万美元(近4亿元)。这家公司叫MindsDB,成立于2017年,总部位于美国旧金山,由Adam Carrigan(首席运营官)和Jorge Torres(首席执行官)联合创立。MindsDB是一个低代码的机器学习平台,它将流行的Machine Learning框架作为“AI表”自动集成到数据栈中,以简化AI在应用程序中的集成,让所有技能水平的开发人员都能使用。不仅如此。随着信息技术的发展,很多行业逐渐从基于历史数据分析的“发生了什么和为什么发生”,开始向机器学习预测模型的“预测会发生什么和怎样使其发生”转变,而MindsDB就是实现这一目标的一个产品。使用MindsDB快速创建AI应用,向该应用提出有关数据的预测性问题就能获得准确的答案,这一功能让MindsDB具备无可限量的商业价值。根据官网数据,MindsDB的开源产品已经有超过15万个安装部署,MindsDB Pro Cloud被超过100家新兴初创公司和中小型企业使用。优秀的技术构建,良好的商业价值,让MindsDB被《福布斯》评为最有前途的人工智能公司之一,并被Gartner评为“数据和人工智能酷炫供应商”,同时获得多家投资机构的青睐,其中就包括今年的显眼包英伟达。MindsDB是英伟达今年投资的第10家AI公司了。自从收购ARM失败,英伟达就像憋了一口气,不到一年时间里接连出手投资AI公司,被投企业涵盖了B端与C端应用、大模型与应用、AI与视频的结合、AI与生物医药的结合,甚至包括更底层的云服务。GPU能够提供的强大算力,是英伟达的立身之本。但很显然,英伟达并不认为不断提升算力就能够永保无虞。从今年英伟达一系列的投资动作可以看出,英伟达瞄准了AI下游应用进行布局,不断完善自身已有的AI软硬件生态体系,以确保英伟达作为AI产业链上的绝对顶端角色。8家机构投了4亿元,公司却没有办公室先回到MindsDB。早在2009年,Adam和Jorge在澳大利亚学习期间就成为了好朋友。Adam本科毕业于澳大利亚昆士兰大学经济学专业,硕士从澳大利亚国立大学金融学毕业后,前往英国剑桥大学学习哲学专业,在剑桥大学贾吉商学院担任研究员,之后成为德勤的管理顾问。Jorge硕士毕业于澳大利亚国立大学,主攻机器学习。毕业后前往美国,成为加州大学伯克利分校的访问学者。2015年-2017年,两人首次联手创业,公司名称为Real Life Analytics,这是一家使用AI技术帮助企业实现广告精准投放的公司。Real Life Analytics只获得了25万英镑的投资,最后无疾而终。MindsDB是Adam Carrigan和Jorge Torres合伙创立的第二家公司。从发心上看,MindsDB的初衷更纯粹——致力于推广和简化机器学习的使用,让AI更普惠。但是从结果看,无论在技术还是商业上,MindsDB都更成功。比较有意思的是,从创立的第一天开始,MindsDB就是一家完全远程的国际公司,团队成员分布在美国、英国、哥伦比亚、北马其顿、罗马尼亚、新西兰、德国、智利、加拿大、乌克兰、俄罗斯和埃及。在查阅资料的过程中我发现,MindsDB的融资历程比官网公布的情况更复杂。官网显示,其种子轮分三次完成,分别是今年2月份来自Benchmark的1650万美元,今年6月份来自Mayfield领投的2500万美元,和刚刚宣布的来自英伟达的500万美元。另据公开信息,从公司成立到2021年,MindsDB曾陆续获得来自Walden Catalyst Ventures、YCombinator、OpenOcean、SpeedInvest和加州大学伯克利分校SkyDeck基金共计760万美元的种子轮融资。如果加上这笔钱,MindsDB在种子轮的总融资金额达到5410万美元,将近4亿人民币。融了这么多钱,却没有传统公司的办公室成本,那么钱花哪了呢?从MindsDB的业务模式推断,开销主要应该是花在人才成本与算力支持上。这对于日后技术创业公司来说是一个启发,MindsDB提供了一种新的公司运营范式,以技术创新为公司立身之本,最大程度将资金成本投入在技术创新上。不到1年,英伟达连投10家AI公司2023年是英伟达行大运的一年。2022年年末,以ChatGPT为首的生成式人工智能走进大众视野,庞大的算力需求推高GPU行情,推动英伟达于2023年实现万亿市值。作为芯片设计企业,英伟达站在算力供给端最顶端的位置。目前的GPU能够满足通用型内容自动生成的需求,但是随着AI技术对各行各业的渗透创新,产生越来越多专业技术垂直领域的数据,这是相对更为封闭和复杂领域,有待开发出更多的专用模型和专用的算力芯片去训练推理。英伟达不想放弃这块蛋糕。所以,英伟达不仅向下游应用行业提供设备、算力以及技术支持,也在不断成为下游新锐企业的投资者,通过包括投资在内的多种合作方式,将软硬件生态推广到“应用”的层面,主动挖掘、主动对接下游应用企业的需求,加速自身的生态渗透,以实现业务框架的延展。在这样思路的指导下,就不难理解今年的英伟达在AI投资领域“杀疯了”的状态。算上MindsDB,英伟达今年已经连续投出了10家公司。

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