581亿,北大校友又干出一个AI独角兽

AI观察员热度: 4324

Together AI作为成立仅4年的AI云平台,凭借聚焦开源大模型生态、自研ATLAS推理引擎及低成本算力服务,实现年度预订额两年暴涨38倍至11.5亿美元,投后估值达83亿美元(约581亿元)。其核心团队由北大校友张策与斯坦福教授珀西·梁等华人技术专家领衔,获英伟达、沙特阿美等巨头持续加注,成为AI算力基础设施关键服务商。

摘要由 Mars AI 生成
本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

AI算力“卖水人”的造富神话仍在继续。

近日,AI云平台Together AI宣布完成8亿美元C轮融资,投后估值飙升至83亿美元(合约581亿元)。本轮融资由沙特阿美旗下Aramco Ventures领投,英伟达(NVIDIA)、Vista Equity Partners、General Catalyst等明星机构跟投。

当前,在大模型竞争激烈之下,这家成立仅4年的AI云平台服务商,为何能吸引巨头们争相入局?答案,或许藏在“开源模型”与“华人技术天团”的两个关键词里。

一年估值上涨1.5倍,开源AI成吸金利器

Together AI成立于2022年,几乎与ChatGPT同期诞生。成立时,公司就明确定位——做一家 “AI原生云”公司 ,核心业务是向企业出租基于英伟达GPU集群的算力,让开发者能以极低成本运行开源大模型。

发展初期,以OpenAI为首的闭源模型,曾一度占据主导地位,但很快市场发现,企业端落地的AI业务面临一个残酷的事实:闭源前沿模型Token费用高昂,无情地吞噬了AI应用们的利润空间。而随着 DeepSeek 等高性能开源模型的强势崛起,行业现状正在发生改变。

在从“闭源”向“开源”转型的过程中,Together AI直击这一痛点,通过整合 DeepSeek MiniMax Kimi 等主流开源模型,为企业级客户提供Serverless推理、专属基础设施及批量推理等多元化服务,成为这波开源模型生态爆发中,最大的受益者。

依托完善的开源模型生态布局,Together AI打造出极具性价比的开源模型“平替”方案。数据显示,在同等甚至更优性能表现下,企业接入Together AI算力服务后,推理成本可降低6倍至60倍。

以其AI客服平台Decagon为例,当工作负载全部迁移至Together AI后,推理成本直接缩减6了倍。强大的成本优势,直接转化为真实的业绩订单:最新一季年度预订额显示,Together AI的订单量较上个季度,强势突破11.5亿美元,即从最开始的2024年初3000万美元,暴涨到现在的11.5亿美元,涨幅达38倍。

两年暴增38倍的年度预订额,彻底引爆了Together AI在开源AI领域的商业潜力。一是,随着AI Agent的爆发,企业AI已不再需要简单的问答机器人,而是能够处理复杂工作流的数字员工,这从中催生了海量的Token调用量。二是,Together AI自身也通过底层技术的创新,打破算力成本的物理瓶颈。

其通过自主研发的自研ATLAS推理引擎,以及推测解码(Speculative Decoding)等前沿技术,将部分推理工作负载速度最高提升400%。这种全链路的技术优化,使得Together AI能够以远低于传统云厂商的成本,交付出企业级所需的推理服务,构筑起技术壁垒。

也正因如此,Together AI估值持续攀升。2025年2月,在由General Catalyst领投的B轮融资中,Together AI的估值仅33亿美元。然而,16个月之后,其投后估值就达到83亿美元,这相当于一年内上涨了1.5倍。

北大校友与斯坦福教授坐镇,一支“华人技术天团”浮现

Together AI的快速崛起,除了踩准开源AI的产业风口,背后还有一支“华人核心技术团队”浮现。

翻看Together AI的官网,不难发现,其创始人团队堪称“学霸天团”,且华人占比较高。

英伟达

首先作为这支技术天团的核心代表之一,联合创始人兼CTO的张策(Ce Zhang)来自于北京大学。履历显示,他拥有扎实的顶尖学术背景,2008年张策本科毕业于北大数学系,随后在威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位,且担任过苏黎世联邦理工学院计算机科学系的助理教授。

在研究中,他始终围绕如何让机器学习更便宜、更可信、更容易被更多人使用的这一主线,认为AI不应当只是巨头们的专属工具,而是通过系统层、调度层、分布式架构的创新,把训练和推理的算力成本打下来,让个人、初创公司、传统行业都能低成本地使用开源大模型。

基于这一核心理念,张策主导了Together AI在底层算力调度与推理引擎上的创新,带领团队研发自研的ATLAS推理引擎,并深度集成了NVIDIA Dynamo等先进的分布式推理技术。这一系列的创新,让Together AI实现了上下文感知的智能路由与KV缓存管理,有效避免了大规模算力部署中的冗余计算问题,进而在商业上成功斩获年度预订额突破11.5亿美元的亮眼成绩。

其次,张策之外,公司联合创始人珀西·梁也是一名深耕AI领域的顶尖华人学者。身为斯坦福大学计算机科学系的教授,珀西·梁是斯坦福基础模型研究中心(CRFM)的主任。在自然语言处理与机器学习领域,他专注于开源基础模型的研发、模型评测体系的搭建等。

在团队合作上,如果说,张策在底层架构方面,为Together AI搭建了一条高效、低成本的算力“高速公路”,那么珀西·梁则凭借深厚的学术积累与行业认知,成为公司技术落地的“导航仪”。他通过严谨的评测基准,帮助Together AI在纷繁复杂的开源模型生态中,持续筛选出最优方案,确保底层技术的可靠性与前沿性。

在张策与珀西·梁的领衔下,他们与公司首席科学家特里·陶(Tri Dao),共同撑起了公司的底层竞争力,合力将Together AI的“算力成本”实现指数级下降,并从多个维度夯实Together AI的底层算法与系统能力,让公司在算法迭代、模型选型、系统架构、算力调度等方面持续领跑。

英伟达的“阳谋”:扶持生态卖更多GPU

再来看英伟达的出手,实际上,背后也暗含巨头布局AI算力生态的渴求。作为跟投方,英伟达不是第一次入局Together AI。

早在2023年11月,A轮融资时,英伟达就参与了其早期融资。彼时,英伟达也作为跟投方,投资该公司,而本轮融资中,领投方为Kleiner Perkins(凯鹏华盈)和沙特阿美旗下的 Prosperity7。

英伟达之所以持续布局这家公司,目的也很明确。截至目前,被英伟达看中的Together AI,已不是一家简单的AI云服务商了,而是英伟达庞大算力帝国中不可或缺的“生态节点”。简单来说,就是通过投资,英伟达直接锁定了巨额的硬件订单。

披露显示,Together AI的商业模式是建立在英伟达的H100、H200乃至最新的Blackwell GPU之上。而Together AI年预订额突破11.5亿美元之后,势必也将对海量的GPU集群有更刚性的需求。英伟达的注资,刚好为自家芯片的持续消耗“铺路”。

除此之外,英伟达也正试图通过这类“新云”(Neocloud)服务商,打破传统云计算巨头的垄断,构建起更为广泛的算力分销网络。这对于英伟达来说,相当于通过扶持Together AI等服务商,将中长尾的AI开发者和企业需求打包,进而转化为更稳定、更可预期的采购曲线。

当然,更深层次的原因在于,英伟达正在从“卖硬件”的角色向“分收入”转型,做AI基础设施的合伙人。7月1日,英伟达已正式推出AI Compute Partnership(AI 算力合作计划),并明确其“产业链共建伙伴”的定位。这意味着,英伟达将不止卖硬件,还将提供信用支持和收益共享机制,让Together AI等这类企业无需承担巨额的前期资本支出,就能快速扩张算力规模。

在这一模式和新定位下,英伟达已和Together AI之外的AI云服务商,如Sharon AI、Firmus等建立合作,他们将共建基于NVIDIA DSX AI Factory架构的“AI工厂”。

最新一季财报显示,英伟达交出了一份令人瞩目的成绩单:单季营收高达816.15亿美元,同比大增85%;归母净利润更是同比飙升211%,达到583.21亿美元。

这一数据不仅刷新了英伟达季度营收的纪录,还助力英伟达站上5万亿美元市值,充分印证全球市场对AI算力基础设施的旺盛需求。而仔细翻阅这份绩单,不难发现,客户的多元化是此次英伟达业绩大增的一股力量之一。

财报显示,在数据中心业务中,英伟达的业绩增速需求,不仅来自超大规模云厂商(Hyperscaler),还广泛来源于AI云、工业、企业及主权AI客户,客户结构的分散化,降低了英伟达对单一大客户的依赖,让其构建起更具韧性的增长盘。同时,随着全球大模型迭代的加速,以及AI应用的快速落地,又进一步带动了全球AI工厂、数据中心的扩容,让下游云厂商、AI原生企业及政企的算力采购需求旺盛,增强了英伟达业绩向上的预期。

在英伟达的这场“阳谋”之下,Together AI也放话称,计划在未来五年内将公有云容量,也就是“算力”规模扩大50倍。这意味着,当算力成本不再是行业瓶颈时,属于开源大模型的时代或将真正到来,对于AI开发者而言,届时将是真正意义上的“Together AI”。

而这家由华人技术力量主导的AI独角兽,也将乘着全球AI基础设施建设的东风,继续向前奔跑。

本文来自微信公众号“东四十条资本”(ID:DsstCapital),作者:陈美,编辑:王庆武

声明:本文为入驻“火星财经 专栏”作者作品,不代表火星财经官方立场。
转载请联系网页底部:内容合作栏目,邮件进行授权。授权后转载时请注明出处、作者和本文链接。未经许可擅自转载本站文章,将追究相关法律责任,侵权必究。
提示:投资有风险,入市须谨慎,本资讯不作为投资理财建议。
本内容旨在传递行业动态,不构成投资建议或承诺。