[CEO专访]SambaNova 后人工智能时代，比互联网更大的蓝海(图文)

数据中心人工智能芯片设计和系统初创公司SambaNova最近刚刚融到了高达6.76亿美元的巨额资金，并且成为全球人工智能新兴独角兽还一度登上了头条。据悉这家新兴的独角兽公司拥有100多名员工其估值超过50亿美元，虽然SambaNova在2020年底才崭露头角，但是该公司已经成为世界上资金最充足的AI芯片设计公司之一。

本文将与SambaNova首席执行官Rodrigo Liang面对面一同探讨公司的未来发展战略和路线规划。 SambaNova CEO Rodrigo Liang（图源：SambaNova）

首先，为何SambaNova可以在众多的竞争对手中脱颖而出，吸引到了如此巨量的投资资金？此次融资的资金是因为行业太过烧钱需要这么多，还是投资者看好这一市场的一种狂热表现？

众所周知，芯片设计是一个资本极度密集的行业，对于一家小型公司来说，10亿美元是一个很大的数字，Rodrigo Liang认为，该认知多半反映的是人们对于市场的看法。

随着人工智能专用处理能力需求的增加，数据中心人工智能硬件和软件系统的市场也在迅速增长。“我认为，整个世界都在经历这种转变——人工智能领域全面转为后人工智能时代，虽然目前还比不上互联网，但是对于不同客户来说，后AI时代会带来难以想象的巨变，其变化的巨浪将携裹着各家公司一同拥抱这项技术，这样公司才得以在后人工智能时代生存下来。”Rodrigo Liang谈到。

“当然这并不是某些人在特定行业中的应用，而是每个人都需要它（AI），目前我们正处于不去拥抱AI就要付出巨大代价的时代，你的竞争对手都在将业务转向人工智能，而你或者你的企业必须做点什么，否则就会落后。目前拥抱互联网的公司都一跃成为各自行业的翘楚，可以说世界上最大的公司都是基于互联网的，那么人工智能就是接下来的“互联网”。当然对于SambaNova来说，客户群可不仅仅是财富二十强的企业，而是“每一个人”，每一个需要AI的人或者企业，无论客户规模多大，我们都会为其提供最先进的人工智能服务。”

SambaNova起源

SambaNova公司起源最早可以追溯到2000年，当时Liang和斯坦福大学教授 Kunle Olukotun 在 Afara Websystems 公司相遇（这家公司由Olukotun教授创立，专门为数据中心开发多核处理器）。后来Afara被Sun Microsystems收购，然后又成为Oracle的一部分。而Olukotun则回到了斯坦福，Liang在Afara公司为Sun Microsystems开发CPU。

而Olukotun回到斯坦福后遇到了麦克阿瑟天才奖的得主Chris Ré教授，二人一拍即合开始思考和研究如何更好地设计大规模机器学习。当时，他们的结论是需要能够提供很高维度的软件，因为超大规模机器学习太大了，人类大脑难以针对它进行优化，这时就需要一个硬件系统来有效地运行数据流应用程序；而当时并没有适合的数据流处理器，所以拥有一个可以重构的系统可以跟上整个行业的发展潮流。 SambaNova 的用于人工智能加速的 DataScale 系统(图片: SambaNova)

既然决定了需要这种芯片，就需要设计这种芯片的团队，Liang在Sun的团队拥有制造高性能处理器的经验，于是在时机和技术的完美结合下，Liang、Olukotun 和 Ré 于 2017 年正式创立了 SambaNova。在2020年12月之前公司一直处于蛰伏状态，直到推出了用于数据中心和高性能计算应用的系统级加速器DataScale。DataScale 基于SambaNova的 Cardinal SN10可重构数据流单元芯片，可以高精度运行大规模自然语言处理(NLP)模型；除了系统级的DataScale，SambaNova还对外租赁硬件设备，这种商业模式被称为“Dataflow-as-a-service”。

“SambaNova的使命是简化大规模人工智能的硬件部署，构建人工智能实践的过程可能是漫长而艰难的，即使对于大公司也是如此，这包括雇佣大量越来越稀缺的数据科学家，然后弄清楚他们需要的技术基础设施，收集哪些数据和开发哪种人工智能模型，同时跟上模型领域的最新研究，这些研究进展非常迅速。所以，设备部署和弄哪些数据都是他们不擅长的，而SambaNova找到了一种方便快捷的方法，我们可以给你提供迅速转型的能力，不必全部自己做。SambaNova可以提供硬件和软件系统，保证以最高精度来训练培训模型。

那SambaNova是如何防止竞争对手也效仿着来做这件事呢？

Liang回答道，“没有多少玩家能够在整个平台上解决上述所有问题，你会看到人们设计芯片只是为了对某一个特定的应用服务，但对于一个通用平台，没有多少玩家能够做到。”

客户和未来路线

SambaNova 的策略包括基于同一硬件为多个不同的垂直市场构建解决方案，这些垂直领域包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉、推荐系统和科研AI。在科研AI领域，SambaNova宣布美国阿贡国家实验室和劳伦斯利福摩尔国家实验室都采用了SambaNova的方案，不仅如此SambaNova的客户还包括超级云服务供应商和各行各业的本地数据中心。

 SambaNova 的 Cardinal SN10可重新配置的数据流单元处理器(图片: SambaNova)

有了上文提到的为“每一个人”服务的景愿，每个解决方案都是可以无限延伸拓展的，但真的适合所有可能的用例吗?不同模型之间的人工智能工作负载本质上存在巨大差异，随着更多行业采用AI，工作负载无疑将继续往差异化方向发展。

Liang提到SambaNova的硬件拥有可重构的特性，使得其可以在所有垂直领域竞争，因为SambaNova允许在一个高性能微处理器的核心部分重新配置数据通路，以满足模型的需要。如果你要手动完成重新配置，其难度无异于登天，所以SambaNova还拥有非常智能的编译器堆栈，这个堆栈会知道我们需要什么，所以在硬件本身SambaNova的创新领先于其竞争对手很多。

随着软硬件不断迭代发展，SambaNova产品发展到了什么地步了呢？

Liang认为其公司目前还处于高速发展阶段，在与客户的众多合作中，SambaNova越来越不用自己去构造模型，都是通过客户的数据来提取模型。而SambaNova能提供所有的前期准备工作，并且公司还在持续深耕这个领域，以后会有更多的解决方案来满足整个市场的需求。所以我们现在需要知道人们真正想要这些系统做什么，目前我们已经运行了全球最大的人工智能模型，并且还在不断突破极限。

行业形态和未来

SambaNova是数据中心AI芯片行业的一家独角兽，整个行业拥有很多竞争者（如Graphcore，Groq，Cerebras 等），和众多企业一样，SambaNova也想从Nvidia和Intel手中分夺一杯羹。Liang认为，尽管人们都在讨论哪家公司或哪种技术将“赢得”这个市场，但人工智能最终普及，所以在整个产业链终将会有一席之地。

就像互联网大潮会创造许多赢家，人工智能就是后互联网时代，但是不仅是万物互联，人工智能还能推动网络、存储和其它很多新兴事物。现在我们只关心当今基础设施中存在的一系列非常具体的东西，但是AI是一个无处不在的行业，将会有许多不同的公司参与这些细分市场的竞争。

Liang相信 SambaNova 可以开拓这个市场的一部分——但是有了如此巨大的市场机会，再加上一支经验丰富的团队和11亿美元的资金，谁又会不相信呢?

责编：我的果果超可爱

（参考原文： SambaNova CEO: Pre- to Post-AI Transition Will Be ‘Bigger Than the Internet’）