文 | 融中财经
一位阿里出身的浙江老板，创业两年就要被英伟达收购了？
近日，英伟达有意收购知名 AI 创业公司 Lepton AI 的消息，引发了行业内外的广泛关注。Lepton AI 凭借其强大的技术实力与独特的商业模式，在 AI 基础设施领域崭露头角。此次收购不仅是英伟达在云计算和企业软件市场战略布局的关键一步，更预示着 AI 产业从硬件垄断向“ 软硬一体” 生态整合的深刻转型。
AI 基础设施生态的全栈革命
近日，有媒体报道英伟达即将达成收购知名 AI 创业公司 Lepton AI 的交易，后者是一家为 AI 时代构建新型基础设施的公司，由贾扬清等人创立。有未具名的消息人士称，这笔交易价值数亿美元。
此举被业界一部分人看作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。
如果这场交易能够完成，那将不仅是英伟达对抗亚马逊、谷歌等云服务巨头的关键布局，更标志着 AI 产业从硬件垄断向“ 软硬一体” 生态整合的深刻转型。
Lepton AI 由 AI 领域的技术传奇人物贾扬清于 2023 年创立。贾扬清是深度学习框架 Caffe 的创始人，曾在谷歌参与 TensorFlow 开发。2019 年 3 月，阿里巴巴达摩院宣布贾扬清已正式加入阿里巴巴，担任技术副总裁岗位，领导大数据计算平台的研发工作。当年 9 月，贾扬清还成为阿里巴巴开源技术委员会负责人。
据公开信息报道，Lepton AI 在 2023 年 5 月成功完成天使轮融资，投资方包括硅谷知名风投 CRV 和 FusionFund。
LeptonAI 的创始团队堪称技术领域的“ 梦之队”。除了贾扬清之外，另外两位联合创始人同样在技术界享有盛誉。李响是 Kubernetes 生态中关键组件 etcd 的创始人。而白俊杰则开创了神经网络交换标准 ONNX，这一框架极大地促进了不同深度学习框架之间的互操作性，在加入 LeptonAI 前，他还在阿里巴巴领导过全栈 AI 工程团队，拥有丰富的产业实践经验。
Lepton AI 虽然自身并不直接拥有 GPU，但凭借其独特的“ 云原生+多云整合” 技术，能够以极低的成本调度全球范围内的 GPU 资源。它的客户群体相当优质，包括月活用户达数十万的 AI 游戏公司 Latitude.io 以及科研平台 SciSpace。在 SemiAnalysis 对全球 GPU 云服务的评级中，Lepton AI 成功跻身第二梯队，并且获得了“ 唯一一个没有通过烧钱囤货就实现了高效运营的玩家” 的高度评价。
更让英伟达对其青睐有加的是 Lepton AI 强大的软件实力。Lepton AI 仅用 500 行代码就打造出了轻量级搜索引擎，并且提供了灵活且低成本的算力租赁方案。其方案的性价比之高，甚至能让开发者在使用时“ 每 GPU 小时仅多花几分钱” 就能享受到专业级别的平台服务。这与英伟达致力于构建“ 企业 AI 基础设施” 的战略方向高度契合。
“ 英伟达此次收购的逻辑可能源于多重战略考量”。科技领域投资人林宇 （化名） 分析道，首先，云服务巨头亚马逊 AWS 和谷歌云正通过自研芯片 （如 AWS Trainium、谷歌 TPU） 及低价租赁策略削弱英伟达 GPU 的垄断地位。例如，谷歌 2024 年以 320 亿美元收购云安全公司 Wiz，加速构建 AI 生态闭环。收购 Lepton AI 后，英伟达可直接提供“ 芯片+云平台” 端到端解决方案，减少对第三方云厂商的依赖，抵御“ 去英伟达化” 威胁。
其次，Lepton AI 的云原生工具链与英伟达硬件优势形成深度协同。其 Python SDK、HuggingFace 模型集成等能力可补强英伟达的软件生态，与 CUDA 框架、TensorRT 推理引擎等共同构建从芯片设计到应用落地的全链条控制。此外，Lepton AI 的“ 多云整合” 能力可帮助英伟达渗透中小型企业市场。
此次收购亦折射出 AI 基础设施领域的竞争升级。国际层面，亚马逊、谷歌或加速优化自研芯片性价比，英伟达则可能延续“ 买团队” 策略，瞄准工具链公司；国内层面，阿里云、华为云等企业或加速自研芯片与开发平台的协同，而深度求索、智谱 AI 等初创公司需在易用性与成本控制上突破，避免被国际巨头“ 截胡”。
政策层面，中国或进一步推动国产 GPU 与软件生态的联合攻关，强化 AI 算力自主可控。
从 Caffe 到 Lepton AI，贾扬清的创业轨迹始终围绕“ 技术民主化” 展开。在他看来，AI 工具链的进化逻辑不在于算法复杂度，而在于将尖端能力转化为开发者的触手可及。对英伟达而言，这场收购既是应对云巨头冲击的防御之策，也是从“ 硬件霸主” 向“ 全栈服务商” 转型的关键一跃。未来，AI 基础设施的竞争将不再局限于算力性能，而是生态整合效率、成本控制能力与开发者体验的综合较量。
多云整合会是主流吗？
Lepton AI 的技术优势主要体现在其独特的云原生与多云整合能力上。通过自研软件层整合 AWS 等云服务商的英伟达 GPU 资源，Lepton AI 能够以极低的边际成本向企业客户提供高效 AI 算力服务，直击当前 AI 开发中算力部署复杂、成本高昂的痛点。其云迁移方案采用模块化设计，能够灵活适配不同云平台，实现无缝迁移。同时，Lepton AI 设计了一套统一的 API 接口规范，兼容所有主流云平台，简化了跨平台交互的实现。
在轻量级与高性能方面，Lepton AI 仅用约 500 行 Python 代码就打造出了功能强大的对话式搜索引擎。该搜索引擎利用自然语言处理技术，能够更好地理解用户输入的语句意图，进行语义层面的分析。其推理处理速度超过每秒 600 个令牌，同时保持 10 毫秒的低延迟。Lepton AI 的平台支持多种英伟达显卡供选择，并具备集中的硬件管理工具，使得团队在训练多个模型时更加高效。
Lepton AI 还提供了简化的部署、训练和服务流程，使得开发者能够在短时间内构建和扩展到百万级用户的应用。其平台提供了多种开发工具，如 Dev Pods 支持运行交互式开发会话，包括 SSH、Jupyter 笔记本、VS Code 等。无论是界面还是功能，都可以根据不同的需求进行定制，满足了多样化的应用场景和用户需求。
在稳定性与可靠性方面，Lepton AI 的智能调度系统将 GPU 可用性提升至 99.9%，确保了服务的稳定性。平台还具备自动修复机制，进一步保障了服务的可靠性。Lepton AI 注重数据安全和隐私保护，通过多种安全措施确保迁移过程中的数据安全。其跨云数据同步机制通过分布式事务和一致性协议，确保跨云数据的一致性。
Lepton AI 的算力租赁方案极具性价比使得 Lepton AI 在市场中具有显著的竞争优势。Lepton AI 采用了先进的算法优化技术，以减少模型在训练过程中可能遇到的错误，提升输出质量。其还利用 vLLM 等开源工具，进一步加速推理过程。
近年来，国内 AI 基础设施市场呈现出快速增长的态势。2022 年，中国 AI 基础设施行业市场规模为 1117 亿元，与上年同期相比增长了 35.62%。2023 年，这一市场规模进一步增至 1513 亿元。头豹研究院预计，到 2027 年，该市场规模将达到 6008 亿元，2023-2027 年年复合增长率为 39.98%。
从发展趋势来看，技术创新与融合是未来的关键方向。AI 基础设施将朝着更高效的异构计算和深度学习技术融合发展，智算中心有望成为支撑数字经济和智能社会发展的关键信息基础设施。此外，定制化与低成本服务的需求日益增强，企业需要提供更深入的定制化服务来满足不同用户的需求。
这次，作为基础设施中的佼佼者，Lepton AI 是否会被英伟达收购也备受关注。
AI 基础设施的下一篇
随着 AI 的狂飙，基础设施市场的发展也走上了快车道。
技术创新与升级方面，随着 AI 技术的不断演进，对算力的需求将持续攀升，高性能芯片和先进架构的研发将成为关键。例如华为的昇腾 910B 芯片，其算力密度达到 384TFLOPS，支持 FP8 混合精度计算，性能较上一代提升 2.3 倍。未来，类似这样的高性能芯片将不断涌现，为 AI 基础设施提供更强大的动力。
同时，云原生技术将与 AI 深度融合，实现更高效的资源调度和管理，多云整合将成为常态，企业可以根据不同的业务需求灵活选择云服务提供商，这种模式不仅提高了资源的利用率，还降低了企业的运营成本。此外，边缘计算将在 AI 基础设施中扮演越来越重要的角色，通过将计算能力下沉到网络边缘，能够实现更快速的数据处理和响应，适用于物联网、工业自动化等对实时性要求较高的场景。
市场格局与竞争态势方面，云计算巨头如阿里云、百度智能云等将继续在 AI 基础设施市场占据主导地位，它们凭借强大的技术实力和广泛的用户基础，不断升级云计算基础设施以适应 AI2.0 时代的新要求，例如阿里云在云栖大会上宣布，将通过从底层算力到 AI 平台再到模型服务的全栈技术创新，升级云计算体系。
与此同时，一批新兴的 AI 基础设施企业将崭露头角，这些企业通常具有更灵活的创新机制和更专注的技术方向，能够在特定领域或细分市场中形成竞争优势，例如商汤科技通过打造新型人工智能基础设施—— 商汤 AI 大装置 SenseCore，打通算力、算法和平台，并在此基础上建立“ 商汤日日新 SenseNova” 大模型及研发体系。此外，AI 基础设施产业链将更加完善，上游的芯片制造商、服务器制造商与中游的云计算服务商、数据中心运营商，以及下游的 AI 应用开发商、企业用户和研究机构之间的协同合作将更加紧密，这种产业链的协同将推动整个行业的发展，形成互利共赢的局面。
产业协同与生态建设方面，国产芯片在 AI 基础设施中的应用将越来越广泛，随着技术的不断进步和市场的不断扩大，国产芯片将在更多领域实现突破，降低对进口芯片的依赖，例如天数智芯仅用一天时间便完成了对 DeepSeek R1 模型的适配工作，并正式上线多款大模型一体机。同时，开源将成为 AI 基础设施发展的重要趋势，开源不仅能够促进技术的共享和创新，还能加速整个行业的发展。
政策支持与投资趋势方面，政府将继续出台一系列支持政策，推动 AI 基础设施的发展，这些政策将涵盖技术研发、产业应用、人才培养等多个方面，例如 《新一代人工智能发展规划》《产业技术创新行动计划》 等政策将进一步促进 AI 基础设施行业的发展。与此同时，AI 基础设施行业将吸引大量的投资，预计在未来五年内，AI 基础设施产业，包括 AI 芯片和服务器等领域，将吸引超过 7500 亿元的投资，这些投资将为行业的发展提供强大的资金支持，加速技术研发和市场推广。综上所述，国内 AI 基础设施市场未来的发展方向将聚焦于技术创新、市场格局优化、产业协同和政策支持等多个方面，随着技术的不断进步和市场的不断扩大，AI 基础设施将在更多领域实现突破，为各行业的智能化转型提供强大的动力。
Lepton AI 是否会被英伟达收购，是整个行业关注的重点，这笔交易也会成为今年 AI 基础设施赛道浓墨重彩的一笔。
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