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日消息，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于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杰都已加入英偉達。

作為全球AI算力市場的"軍火商"，英偉達顯然不滿足于只做芯片供應商的角色，在云計算三巨頭AWS、Azure和GCP的圍堵下，黃仁勛正在下一盤更大的棋。

通過收購Lepton AI這類"中間商"企業，英偉達不僅能把控從芯片研發到云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云合同的中小企業用戶。

這場看似低調的收購，背后暗藏著英偉達構建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創業公司的服務器機房。

- 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。

他本碩均畢業于清華大學自動化系，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。

畢業后，賈揚清先后在新加坡國立大學、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個月后，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杰（ONNX神經網絡交換標準開創者）和李響（Kubernetes核心組件etcd創始人）組成“技術夢之隊”，新公司Letpon AI正式浮出水面。

公司名稱源于物理學中的輕子（Lepton），寓意以輕盈之姿改變算力世界的底層邏輯。

他們用500行代碼打造的對話式搜索引擎Lepton Search，打破了傳統AI開發的壁壘，將谷歌、Meta等巨頭的云端經驗普及開來。

（科普：Lepton Search是賈揚清團隊開發的開源對話式人工智能（AI）搜索引擎。它基于Transformer模型和知識圖譜，旨在通過自然語言交互理解用戶的真實意圖，提供智能化的搜索體驗。）

- 02 -

 不生產GPU，但讓GPU更好使

Lepton AI致力于為企業提供高效、可擴展的AI應用平臺。因其采用的是云原生的多云解決方案，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硬件，卻通過云端構建起一張覆蓋全球的計算網絡。

他們從AWS等云廠商租用英偉達芯片，并疊加自研的智能調度系統，成功助力游戲公司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數據。

其獨創的“多云拼圖”模式，用統一API整合不同云平臺資源，使企業能以“每GPU小時多花幾分錢”的代價，獲得高性能專業級算力，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云服務黃金梯隊中“唯一未燒錢囤貨的玩家”。

2023年5月，Lepton AI完成了1100萬美元（折合人民幣約7900萬元）天使輪融資，投資方包括硅谷知名風投CRV、紅杉中國和Fusion Fund。并且，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芯片驅動的服務器。

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“硬件霸主”向“全棧服務商”戰略轉型的重要一步。

如今，亞馬遜AWS、谷歌云等云服務巨頭紛紛自研AI芯片（如AWS Trainium、谷歌TPU），并推行低價租賃策略，英偉達的GPU壟斷地位面臨“去英偉達化”的威脅。

而Lepton AI的“云原生+多云整合”技術，能夠以極低的成本調度全球GPU資源，其輕量化軟件工具鏈（如僅用500行代碼打造的搜索引擎）與英偉達CUDA生態深度協同，有效彌補了英偉達在云服務與企業軟件市場的短板。

通過將Lepton AI的技術團隊納入麾下，英偉達得以構建“芯片+云平臺”的端到端解決方案，既抵御云巨頭的生態閉環沖擊，又能滲透中小型企業市場，推動其軟件業務收入向1500億美元的長期目標邁進。

- 04 -

 英偉達近年來的并購布局

在戰略并購層面，英偉達近年來在AI基礎設施領域頻繁布局。

2024年，英偉達以7億美元收購集群管理平臺Run.ai，3億美元收購模型優化企業Deci，并先后納入推理加速工具OctoAI和合成數據公司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優化GPU資源調度，Deci提升模型能效比，Gretel解決訓練數據瓶頸，共同形成從芯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的自動化壓縮算法幫助客戶降低30%推理成本。

這種“拼圖式并購”策略成效顯著，使得英偉達在2024年云與軟件業務收入突破15億美元，較三年前增長近5倍。

- 05 -

 全球AI云服務市場的競爭格局與挑戰

全球AI云服務市場正以38%的年復合增速迅猛發展，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。英偉達憑借硬件優勢與生態整合占據主導地位，AWS、谷歌云通過自研芯片與低價策略爭奪份額，阿里云、華為云則加速國產芯片（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：

芯片出口限制可能削弱其硬件根基，數據主權博弈可能導致區域云服務割據。

例如，美國擬對數據中心設備加征25%關稅，這將推高服務器采購成本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。中國推動昇騰芯片與MindSpore框架協同發展，歐盟推進Gaia-X主權云建設，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。

對于中國而言，美國對華芯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，試圖突破硬件封鎖。

加之政策扶持下的產業鏈協同（如《新一代人工智能發展規劃》），或加速形成“去英偉達化”的平行生態。

這場全球范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“性能競賽”轉向“生態割據”的新競爭階段。

本文內容僅供參考，不構成任何投資建議。本文在創作過程中參考了Z Finance、新智元等相關內容，在此一并表示感謝。圖片源自微信圖片。

       原文標題 : 突發！20人的小公司，賣了數億美元