成立僅一年，DeepMind 聯合創始人成立的 Inflection AI 最新融資 13 億美元，用 22000 張 H100 打造世界至尊超算。

OpenAI 六大勁敵之一 Inflection AI，最新融資 13 億美元！

這家由 DeepMind 創始人之一創立的人工智能初創公司，從微軟、英偉達、和 3 位億萬富翁（Reid Hoffman、蓋茨和 Eric Schmidt）獲得了融資。

Inflection AI 發文稱，我們正在建立世界上最大的人工智能集群，將由 22000 張英偉達 H100 組成。

此輪融資后，Inflection 最新估值為 40 億美元。以 15.25 億美元的總融資，成為融資第二大的生成式 AI 初創公司。

僅次于 113 億美元融資的 OpenAI。

對于這番融資，網友表示這些大語言模型的玩家就是拿著 VC 的錢送給英偉達，就像某某某花了 11 億美元買 GPU。

馬斯克也摻和一句：沒錯！

2 萬多張 H100，打造世界最大 AI 超算！

Inflection 在博客中表示，將與合作伙伴 CoreWeave 和英偉達一起，構建世界上最大的人工智能集群。

這個世界超大 AI 集群，將是前所未有。

22,000 個英偉達 H100 GPU 集成，支持新一代大規模 AI 模型的訓練和部署。

直接碾壓，Meta 在 5 月宣布的 16,000 張 GPU 打造的集群。

2 萬多張顯卡加起來，意味著超級 AI 集群在 16 位精度模式，能夠實現驚人的 22 exaFLOPS 運算次數。如果利用較低的精度，就會更快了。

首席執行官 Suleyman 表示，這大約是用于訓練 GPT4 的計算量的 3 倍。

在 TOP500 超級計算機榜單中，Inflection 估計，22k H100 集群能夠排在第二，甚至直逼榜首。盡管主要針對 AI，而不是科學計算的應用進行了優化。

就 6 月最新發布榜單來看，位列世界第一的超算是美國 Frontier，第二是日本的「富岳」。

目前，Inflection 也在 MLPerf 基準測試中測試最新集群的性能。

27 日，Inflection 和英偉達、CoreWeave 打造的由 3,584 個 H100 GPU 組成的集群，刷榜 MLPerf。

短短 11 分鐘，內完成了基于 GPT-3 的大規?；鶞蕼y試。

英偉達黃仁勛表示，人工智能革命的一個強大好處是能夠使用自然的對話語言與超級計算機交互，以簡化我們日常生活的各個方面。

Inflection 的的工作，部署英偉達人工智能技術來開發、訓練和部署大規模生成人工智能模型，從而實現令人驚嘆的個人數字助理。

當然，這筆資金也將用來支持 Inflection 構建和設計在 5 月推出的第一款產品「Pi」。

成立一年多，Inflection 開發了最復雜的大型語言模型之一 Inflection-1，讓人們能夠以最簡單、自然的方式與 Pi 進行交互，還能獲得快速、相關和有用的信息和建議。

值得一提的是，OpenAI 最大投資人微軟也特別看好這家初創公司。

微軟 CTO 兼人工智能執行副總裁 Kevin Scott 稱，

我們很自豪能支持 Inflection，因為他們追求更值得信賴和更個性化的人工智能體驗。這是一個激動人心的時刻，像 Inflection 這樣雄心勃勃的人工智能公司正在以可訪問、易于使用、展示人工智能多種可能性的變革性產品引領行業。

就連谷歌前 CEO Eric Schmidt 大家贊賞，InflectionAI 取得了令人難以置信的成就。在不到一年的時間里，他們開發了最復雜的 LLM 之一，并推出了 Pi，第一個具有高情商的個人 AI 產品。

此前，Inflection 在 2022 年初的第一輪融資中從 Greylock、微軟、Reid Hoffman、比爾?蓋茨、Eric Schmidt、Mike Schroepfer、Demis Hassabis、Will.i.am、Horizons Ventures 和 Dragoneer 籌集了 2.25 億美元。

根據 Crunchbase 統計的每輪最大 AI 融資機構中，OpenAI 位列第一，Inflection 排在了第四位。

值得一提的是，最新一期融資結束，Inflection 以 40 億美元估值僅次于 OpenAI。下表列出了，與 OpenAI 勁敵的估值狀況。

公司	估值
OpenAI	113 億美元
Inflection AI	40 億美元
Anthropic	15 億美元
Cohere	4.45 億美元
Adept	4.15 億美元
Character.ai	1.5 億美元
Stability AI	約 1 億美元

這家名為 Inflection AI 的人工智能初創公司，由 LinkedIn 聯合創始人 Reid Hoffman、DeepMind 聯合創始人 Mustafa Suleyman，以及前 DeepMind 研究員 Karén Simonyan 聯合創辦。

其中，團隊由來自 DeepMind、谷歌、OpenAI 和微軟的 35 名員工組成，Suleyman 出任首席執行官。

Suleyman 曾幫助谷歌開發了 LaMDA 對話模型，2022 年 1 月，因理念與谷歌出現分歧提出離職。

目前，這家總部位于加利福尼亞州帕洛阿爾托的初創公司，有約 35 名員工。

一流大模型 Inflection-1，碾壓 PaLM，GPT-3.5

就在前幾天，Inflection 發布了自研的最領先大型語言模型 Inflection-1，也是 Pi 背后的支柱。

Inflection-1 在一個非常大的數據集上，使用數千個英偉達 H100 GPU 進行了訓練。

技術報告顯示，Inflection-1 是其計算類中最好的模型，在廣泛的基準測試中優于 GPT-3.5、LLaMA、Chinchilla 和 PaLM-540B。

根據同一計算類中的模型（定義為最多使用 PaLM-540B 的 FLOP 訓練的模型），研究人員在廣泛的基準上評估了 Inflection-1。

以下是 6 個最受歡迎的基準，Inflection-1 為大規模多任務語言理解（MMLU）樹立了新標準。

大規模多任務語言理解（MMLU）是一個常用的基準測試，測試非常廣泛的學術知識。該基準包括 57 個不同類別的考試，從高中、大學到專業水平的難度。

在這個基準測試中，Inflection-1 是同類中性能最好的基礎模型，優于 Meta 的 LLaMA、OpenAI 的 GPT 3.5 和谷歌的 PaLM540B。

Inflection-1 在所有 57 個任務中平均達到 72.7%，在 5 個不同的任務中準確率超過 90%。

在 15 個任務中，Inflection-1 的準確率超過 85%。相比之下，人類專家的平均得分為 89.8%，而人類評分者的平均得分為 34.5%。

Inflection-1 與 MMLU 基準上的許多模型進行比較。最新模型優于計算類中的所有模型，包括 GPT-3.5 和 LLaMA

Inflection-1 在「小知識問題」上表現更好

在衡量語言模型閉卷問答能力的兩個基準測試 TriviaQA 和 Natural Questions 上，Inflection-1 優于 LLaMA、Chinchilla 和 PaLM540B，比 LLaMA 的 TriviaQA 性能提高了 2.1%。

在 Natural Questions 上，Inflection-1 比 PaLM540B 高出 8.6%，比 LLaMA 高出 6%。事實上，該模型能夠與谷歌最新的旗艦模型 PaLM 2-L 競爭。

在小知識問答方面，Inflection-1 模型以相當大的優勢碾壓 LLaMA，并與谷歌最近的旗艦模型 PaLM 2-L 競爭

值得注意的是，技術報告中展示的結果是 Inflection-1 基礎模型的結果，該模型沒有經過任何微調或對齊。

Inflection-1 通過專有的適應過程被進一步改造，為聊天機器人 Pi 加滿 buff。

Pi：情商遠超 ChatGPT，主打的就是一個陪伴

今年 5 月，Inflection 重磅發布了全新的聊天機器人 ——Pi。

通過簡單的交流你就會發現，它不僅是一個「聰明」的 AI，更是一位「親密」的朋友。

Pi 友好輕松的口吻，以及根據此前對話進行總結的能力，會讓你強烈感覺自己是在與一位真實的朋友交流。

此外，你還能選擇多達 4 種不同的語音，把生成的文字回復非常自然地講出來。

眾所周知，現在的語言模型，大多都是直截了當地給出問題的答案，并等待用戶的下一個提問。

相比之下，Pi 則表現出了強烈好奇心，并且非?？释M行聊天。而這也提高了它在使用自然語言方面的能力。

舉個例子，比如我們讓 AI 寫個「冒泡排序」。

秒秒鐘，ChatGPT 就生成了相應的 Python 代碼，并且配上了簡單的講解。

對于同樣的問題，Pi 的表現更像是一位耐心的老師。

首先，它會為你簡單地介紹什么是「冒泡排序」。緊接著會詢問，你是想要某種編程語言的具體實現，還是更加通俗易懂的解釋。

如果給出的是一個泛泛的回答，Pi 并不會自顧自地隨機生成一段代碼，而是繼續追問我們想要的是哪種語言。

接著，就有些出乎意料了 ——Pi 在一行一行地給我們解釋，每段代碼的含義是什么。

在加上語音之后，就更有「它好像真的想教會我」那味了。

Pi 與個人 AI 的未來

作為個性化人工智能的代表，Pi 可以說是充分地展現了生成式 AI 領域取得的進展，以及人類與技術互動的革命。

隨著不斷改進，它們很可能成為那些正在尋求與潛在客戶和現有客戶建立有意義、個性化和有效聯系的企業的必備工具。

像 Pi 這樣的 AI 伴侶聊天機器人是似乎預示著這樣一個未來：其中 AI 不僅是一種工具，也是社交生態系統的組成部分，而人工智能和人類之間的界線也將變得模糊不清。

不過，在讓 AI 更深入地滲透到我們的生活之前，還是要保持警覺和謹慎。隱私、安全，以及保持人與人之間真實的聯系，始終都應是我們的首要任務。

網友熱評

Stability AI 的創始人兼首席執行官 Mohammad Emad Mostaque 表示，我所看到的最大的 H100 訂單是 8 萬。有很多 2 萬以上的訂單。只是說說而已。

我不知道集群的成本是多少，但假設 H100 的 MSRP 是 4 萬，任何折扣都被其他成本（網絡交換機、機架、CPU、存儲、冷卻、建筑）所平衡，不是到這些資金中是否大約 8.8 億是用于制造集群？

是的，所以 LLMs 正在向超大規模發展。22000 張 H100，13 億美元的資金，不知道這將產生什么模型，但這是一個很大的計算量。

還有網友對此波操作表示不懂，從英偉達公司籌集錢，再把所有的錢都花在英偉達公司的 GPU 上？？？

英偉達迷之操作，有網友表示，建立在 GPU 上的服務價值，可能超過 GPU 市場價值的 100 倍。通過實物購買股權可以獲得相當于毛利率的折扣。英偉達用 GPU（按成本）支付以這些 GPU 市場價格為價值的股權。

參考資料：

• https://www.reuters.com/technology/inflection-ai-raises-13-bln-funding-microsoft-others-2023-06-29/

• https://www.ft.com/content/15eca6de-d4be-489d-baa6-765f25cdecf8

本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）

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總結

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