27亿，黄仁勋买下AI公司

英伟达又一次出手，将一支含金量颇高的“小而美”团队收入囊中。

近日，据外媒The Information援引知情人士消息，英伟达已以至少4亿美元的价格，完成了对美国企业级定制AI模型公司Kumo的收购。这笔交易，约合软妹币近27亿元。

实际上，关于这笔交易的端倪早有显露。昨日，英伟达企业AI战略产品合作伙伴关系负责人Nima Badieyf在其领英账户曾发布了一则“欢迎Kumo加入英伟达团队”的帖子，首次“官宣”了此次收购。不过，这条动态很快就被删除了，这为交易本身增添了几分神秘的色彩。

那么，这家能让黄仁勋掏出数亿美金的新公司，究竟有何过人之处？

初创公司的巨头班底

Kumo是一家成立于2024年的初创公司，专注于向企业销售预测性AI软件。它的核心思路颇具巧思：通过融合来自模拟企业环境的合成数据与图形机器学习技术，来解决实际业务中的预测问题。其打造的KumoRFM基础模型，就是专为分析数据仓库中的业务数据而设计，特别擅长回答“接下来会发生什么”这类预测性问题。

尽管公司成立时间不长，但其创始团队堪称“全明星阵容”。这一点，从领英上的信息变化便可看出端倪：今年5月，Kumo的三位联合创始人已悉数加入英伟达。

他们分别是：首席执行官Vanja Josifovski，他曾是Airbnb的首席技术官和Pinterest的首席执行官；首席科学家Jure Leskovec，他是斯坦福大学的知名教授；工程主管Hema Ragha van，则是领英的前人工智能负责人。

这样的履历组合，意味着Kumo从诞生之初就拥有深厚的技术底蕴和丰富的商业产品化经验。对于正在全速构建AI帝国、且急需将技术更深层次融入企业核心流程的英伟达来说，这些顶尖人才或许比技术本身更具吸引力。

预测模型，能做什么？

目前，官方暂未明确披露英伟达将如何整合Kumo的模型与技术。但这笔收购的战略意图，其实有迹可循。

一直以来，英伟达在开放的AI模型上投入巨大，例如其领投的Mistral AI等。而Kumo的模型是专有的，并且直接针对企业最关心的结构化业务数据。这无疑会极大地丰富英伟达自身的AI模型组合，使其能为企业客户提供从底层算力到上层专用模型的一站式解决方案。

更重要的是，英伟达可以借助Kumo的研究团队，加速开发新的、以业务为核心的基础模型。对于志在成为“AI时代的台积电”的英伟达来说，建立更广泛、更深入的技术护城河至关重要。

那么，KumoRFM模型的能力到底如何？根据《财富》杂志去年5月的一份报道，这个模型可以处理多种复杂的业务预测，例如客户流失率、信用违约风险，甚至能预测出院患者在24小时内再次入院的概率。关键是，它能几乎实时给出结果，无需额外的训练。如果客户利用自己的私有数据进行微调，还能将预测准确率再提升约10%。

这种“开箱即用”且能持续优化的预测能力，正是企业数字化运营中梦寐以求的工具。也正因如此，截至去年5月，成立不久的Kumo就已获得了3700万美元的风险投资，团队规模约50人。

今年4月，Kumo还发布了升级版模型KumoRFM-2。其客户和合作伙伴名单同样亮眼，包括外卖巨头DoorDash、社交媒体平台Reddit，以及云数据公司Databricks和Snowflake等。这些头部企业的背书，进一步验证了其技术的实用价值。

英伟达的“买买买”策略

事实上，收购Kumo是英伟达近年来一系列“小而精”收购的延续。过去几年，英伟达收购了超过100家初创公司，其策略非常清晰：并非为了单纯的规模扩张，而是精准地填补技术拼图，完善其从芯片、软件到应用的全栈AI生态系统。

近期的例子就不少。去年12月，英伟达花费高达200亿美元，从美国AI芯片公司Groq手中收购了关键的技术资产和核心人才；今年2月，又收购了以色列数据语义公司Illumex，以增强其数据处理和理解能力。

每一次收购，都是英伟达对AI未来战场的一次精准卡位。收购Kumo，显然是英伟达在企业级预测分析和图机器学习领域落下的一枚重要棋子。

截至发稿前，Kumo的首席执行官以及英伟达官方均未就此次收购对外媒的置评请求作出回应。但市场的共识是，英伟达的“购物车”还远未装满，为了构建那个终极的AI生态，它的收购步伐不会停止。