英伟达或将收购贾扬清创业公司Lepton AI，加速布局AI云基础设施

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英伟达或收购贾扬清创业公司Lepton AI，加码AI云基础设施建设，加速与云服务商的竞争。Lepton AI致力于简化AI模型部署。

原文标题：外媒：英伟达将收购贾扬清创业公司Lepton AI，交易价值数亿美元

原文作者：机器之心

冷月清谈：

据外媒报道，英伟达或将收购AI创业公司Lepton AI，该公司由贾扬清创立，致力于为AI时代构建新型基础设施。Lepton AI 的核心理念是简化AI模型的构建与部署，提供包括Python SDK和云计算平台在内的产品，解决AI基础设施层面的速度、价格和质量问题。贾扬清是知名AI学者，曾主导开发Caffe、参与GoogLeNet和PyTorch等项目。此次收购被认为是英伟达向云计算和企业软件市场扩张的举措，旨在与亚马逊、谷歌等云服务提供商竞争。

怜星夜思：

1、Lepton AI 选择 AI infra 赛道，而不是直接做大模型，你觉得这种选择的优势和风险分别是什么？
2、贾扬清在 Google、Facebook、阿里都担任过重要职位，最终还是选择了创业，你觉得大厂经历对他的创业有哪些帮助？
3、英伟达收购 Lepton AI，会对现有的 AI 云服务市场格局产生什么影响？

原文内容

 机器之心报道

编辑：泽南、佳琳

成为英伟达 AI 云基础设施的一部分？

又一家 AI 大佬的创业公司被巨头收购了。

据外媒 The Information 报道，英伟达即将达成收购知名 AI 创业公司 Lepton AI 的交易。Lepton AI 是一家为 AI 时代构建新型基础设施的公司，由贾扬清（Yangqing Jia）等人创立。有未具名的消息人士称，这笔交易价值数亿美元。

此举是英伟达进军云计算和企业软件市场行动的一部分。英伟达的业务正在向下游延伸，寻求与亚马逊和谷歌等主要云服务提供商展开竞争。

Lepton AI 成立于两年前，并于 2023 年 5 月从 CRV 、红杉中国和 Fusion Fund 筹集了 1100 万美元的种子轮融资。在大模型的浪潮之下，贾扬清的创业并没有选择构建基础模型，而是切入了 AI infra 赛道。

  • 公司主页：https://www.lepton.ai/

  • Github 链接：https://github.com/leptonai



Lepton AI 核心理念如同其标语「Why Lepton AI Cloud：Efficient, reliable and easy to use」所传达的——让 AI 模型的构建与部署变得简单高效。无论是经验丰富的开发者还是 AI 部署初学者，Lepton AI 都致力于通过精心设计的工具和服务降低技术门槛。

Lepton AI 并不训练自己的大模型，而是提供大模型训练、部署和应用时所需的基础设施。贾扬清团队希望通过技术解决 AI infra 层的三个核心问题：速度、价格和质量。


Lepton AI 主要提供两大核心产品：Python SDK 和云计算平台。通过 Python SDK，开发者仅需 2-3 行代码即可部署 AI 模型，无需深入了解复杂的部署流程。部署完成后，只需一个简单的 curl 命令或几行 Python/Node.js 代码就能实现客户端请求，快速将模型功能整合到应用中。

Lepton AI 的云平台提供按需分配的计算资源，包括 CPU、GPU（如 NVIDIA A100）和存储支持。开发者可将模型部署至云端，利用其托管服务轻松提供公开的 AI 服务，免去自行管理服务器或容器环境的麻烦。

在模型支持方面，Lepton AI 与 HuggingFace 平台兼容，开发者可利用其丰富的预训练模型库，通过转换工具集成到项目中。此外，Lepton AI 还支持从 GitHub 仓库创建 AI 模型（需符合特定配置），为开发者提供更多灵活选择。


2024 年 1 月 25 日，贾扬清在 X（Twitter）平台上宣传了一个 Lepton Search demo，，展现了构建 AI App 变得如此简单。之后他又公布了 Lepton Search 的开源项目链接，并表示任何人、任何公司都可以自由使用开源代码。

在 AI 领域，贾扬清是全球最受关注的科学家之一，他博士毕业于加州大学伯克利分校，主要研究方向为人工智能硬件和软件堆栈的设计和演进。在伯克利读博期间，他开发了深度学习框架 Caffe，以优异的结构、性能和代码质量成为机器学习领域最受欢迎、最成功的开源 AI 框架之一，对机器学习领域发展起到了极大的推动作用。


贾扬清曾在新加坡国立大学、NEC 美国实验室、谷歌工作。在 Google Brain 任研究科学家期间，他从事计算机视觉、深度学习和 TensorFlow 框架的研究，并共同创建了第一个超越人类图像分类准确率的神经网络  GoogLeNet。

2016 年，贾扬清加入 Facebook，后升任工程总监，负责为 Facebook 的所有应用程序从头开始构建通用的大型 AI 平台。

2017 年，贾扬清等人创建了神经网络通用交换格式 ONNX 的原型，后续又与 Facebook、微软、亚马逊和许多硬件供应商一起发布正式版 ONNX。2018 年 5 月，Facebook 正式公布 PyTorch 1.0，贾扬清担任 PyTorch 1.0 项目的共同负责人。

2019 年，贾扬清加入阿里巴巴，担任技术副总裁，负责领导大数据计算平台的研发工作。他领导的团队专注于构建基于云的大数据和人工智能平台，为公有云和私有云客户提供服务。

2023 年，贾扬清离开阿里成立 Lepton AI，旨在建立高效的 AI 应用平台，其创始团队来自于机器学习社区 ONNX、分布式系统研发平台 etcd 等。

此次收购成功后，我们还在期待这位知名 AI 学者新的故事。

参考内容：
https://www.theinformation.com/articles/nvidia-nears-deal-buy-gpu-reseller-several-hundred-million-dollars
https://techcrunch.com/2025/03/26/nvidia-is-reportedly-in-talks-to-acquire-lepton-ai/
https://www.tipranks.com/news/the-fly/nvidia-nears-deal-to-buy-gpu-reseller-lepton-ai-the-information-says#google_vignette



© THE END 

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对我们开发者来说，多一个选择总是好的。英伟达的硬件优势加上 Lepton AI 的软件能力，说不定能给我们带来更高效、更便捷的 AI 开发体验。就怕以后被英伟达生态锁死，哈哈。

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别忘了容错率！对于连续创业者来说，每一次失败都是宝贵的经验。大厂相当于一个大型的试错平台，可以在相对可控的环境下积累经验，避免创业初期踩坑。当然，心态也很重要，不能把大厂的光环当成理所当然，还是要保持空杯心态，重新学习。

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我感觉Lepton AI这个策略很聪明。直接做大模型，砸钱不说，还不一定能出头。但AI infra是所有大模型的基础，需求是确定的。而且，做好infra也能更容易理解各种大模型的特点，说不定以后还能反向赋能大模型的研发呢！

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贾扬清大佬的思路确实不一样。大模型军备竞赛太烧钱了，而且同质化严重。Lepton AI这种deep tech公司，做infra更有技术壁垒，也更符合贾扬清大佬的技术背景。不过，to B 的生意不好做啊，尤其是在云服务巨头的夹缝中生存，Lepton AI 要找到自己的差异化优势才行。

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英伟达入局，肯定会加剧竞争。它本身就是硬件巨头，现在又有了 Lepton AI 的软件能力，软硬件结合，优势很大。不过，亚马逊、谷歌这些云服务巨头也不是吃素的，他们也在不断加强 AI 方面的布局。最终鹿死谁手，还不好说。

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优势很明显啊，避开了大模型赛道激烈的竞争，专注于基础设施建设，有点像卖铲子给淘金者的感觉。风险在于，如果大模型的技术发展方向发生根本性变化，比如出现完全不需要现有infra的新方案，Lepton AI可能会面临转型。

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我觉得更重要的是 credibility (信誉)。贾扬清大佬在业界的名气，本身就是一块金字招牌，更容易获得投资人的信任，也更容易吸引人才加入。而且，大厂的背书也能让客户更放心。

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大厂经验绝对是宝贵的财富。首先是视野，能看到行业最前沿的技术和趋势。其次是资源，包括人脉、技术积累等等。当然，更重要的是管理经验，如何搭建团队、如何推进项目，这些都是在大厂里学到的。

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我觉得影响主要看英伟达的策略。如果它只是把 Lepton AI 的技术整合到自己的云服务里，那影响有限。但如果英伟达想借助 Lepton AI 打造一个独立的 AI 云平台，直接和 AWS、GCP 竞争，那市场格局可能会发生比较大的变化。