來源：投資界
一筆融資留給VC圈深刻印象。
投資界獲悉，潞晨科技近日完成數億元A++輪融資，投資方陣容豪華——北京市人工智能產業投資基金、石溪資本、Capstone Capital、領沨資本參與投資。值得一提的是，這已是潞晨科技成立三年來的第5輪融資。
這匹AI黑馬有何來頭？背後的掌舵者是一位90後教授——尤洋，他畢業於清華大學，後在UC Berkeley攻讀博士，並成為新加坡國立大學電腦系首位獲得「校長青年教授」殊榮的華人。2021年，他選擇回國創業，進軍AI Infra領域，三年時間帶領潞晨科技估值增長大約40倍。
這無疑是中國AI時代最生動的一抹寫照。
90後，從清華到大學教授
投身AI創業潮
潞晨科技的故事，要從一位超級學霸說起。
潞晨科技創始人兼董事長 尤洋
90後，尤洋就讀於清華大學電腦系時，曾斬獲該系數額最高的西貝爾獎學金，還獲得清華大學優秀畢業生、北京市優秀畢業生等榮譽。2015年，尤洋完成清華大學碩士學位後決定繼續出國深造，來到UC Berkeley（加州大學柏克萊分校）攻讀博士學位，師從該校電子與電腦學院院長James Demmel院士。
期間，尤洋的論文大獎拿到手軟。他是世界上唯一一位35歲以下，在4個頂會（AAAI, ACL, IPDPS, ICPP）上以領導者的身份（第一作者或通訊作者）獲得最佳論文/傑出論文的人，其中論文【Imagenet training in minutes】所提出的方法重新整理了ImageNet訓練速度的世界紀錄。
同時，他作為2020年全球高效能計算領域在 Google Scholar 上參照次數最高的博士畢業生，曾被 UC Berkeley 提名為 ACM Doctoral Dissertation Award 候選人，後者在81名博士畢業生中僅選取選2人，可見含金量之高。
博士畢業後，尤洋拿到包括常春藤在內的多個美國大學以及新加坡國立大學的校長青年教授教職offer 。經過一番衡量，他決定在2020年5月加入新加坡國立大學。至此，尤洋成為新加坡國立大學電腦系首位獲得「校長青年教授」殊榮的華人。
為何選擇創業？尤洋坦言，柏克萊電腦系的教授追求產研結合，而AI發展浪潮讓他看到了其中的創業機遇。「在這個時代，我們科研人提升自己的最好方式之一，就是創業。」
況且，擔任教授的經歷也為尤洋創業奠定基礎。在他看來，教授和普通科學家並不一樣，一方面教授需要高強度的溝通和表達；另一方面也需要具備管理團隊的能力，一個教授實驗室20到40人的團隊很常見，無異於是一家中小公司。
於是在2021年7月，尤洋決定回國創業，在北京正式成立潞晨科技，一家AI Infra（人工智能基礎設施）企業。什麽是AI Infra？業內有一個形象的說法，「如果把開發AI套用看成建房子，那麽AI Infra企業就是提供水泥鋼筋的施工隊」。
對此尤洋也十分認同，他認為建成房子可以用作商場，酒店，寫字樓，會議中心，廠房等等，正如AI模型的套用可以是金融，遊戲，社交，電商，能源，制藥等等。「AI Infra企業的本質價值就是幫助千千萬萬行業迅速部署大模型，並用於實際業務或套用中。」
在創立初期，潞晨科技主要面向B端企業提供分布式軟件系統，以及企業級雲端運算解決方案等服務。換言之是做一個雲上的外掛程式，套用到阿裏雲、騰訊雲、華為雲上，使用者付費來使用外掛程式。
但尤洋與團隊很快意識到，大型的雲廠商更強調一體化配套性，且對中小型企業不太重視。於是潞晨科技快速調整產品形態，轉為在垂直雲上把所有要素都連結好，再匹配潞晨科技的軟件最佳化能力，做成一個端到端的整體，去服務中小型客戶。
回顧這三年創業歷程，尤洋感觸最深的便是市場和技術變化太快，為了適應 AI時代對於基礎設施需求的變化，必須與時俱進，快速調整，「我們團隊也得以成長速度很快。」
一匹AI黑馬何以煉成？
進入到大模型時代，潞晨科技重點推出潞晨雲平台，包含大模型訓練推理系統Colossal-AI，致力於幫助企業降低大模型的落地成本，提升訓練、推理效率。
在尤洋的構想中，潞晨雲更像是算力版的「滴滴出行」，即打造一個自動化的平台，同時發揮出潞晨科技的算力最佳化能力，讓使用者用同樣的價錢訓練或部署AI模型快2至5倍，同樣的成本做成10倍參數的模型。「我們要構建一個真正的算力生態平台，讓需要算力的企業和開發者最快地找到性價比最高的算力。」
如果要從海外尋找對標公司，Together AI、CoreWeave、Lambda Labs或特許以算在其中，但實際上後者的模式可以看做是「算力鏈家」，更像是一個配備算力銷售的中介，不是一個標準化的產品或平台。
而潞晨科技是將中國民間已有的合法高端算力聚集起來，如各地的智算中心本身不具備最佳化能力，潞晨科技可以低價收購算力，或是直接放在潞晨雲平台上，進行最佳化之後為各類使用者提供服務。
在尤洋看來，潞晨科技要成為算力滴滴出行，最關鍵的一點在於使用者生態，是誰能觸達最多的終端客戶，而不是誰擁有最多的算力，這是下遊決定上遊的事情。換言之，算力最終會走向冗余，只有建立一個使用算力的使用者生態才能產生長期壁壘。
如此一來，潞晨科技的優勢凸顯——資料顯示，潞晨科技Colossal-AI系統的github生態指標MLSys（機器學習與系統）領域世界第一，開源社區大概有4萬到10萬量級的開發者在深度使用潞晨科技的產品。
同時，潞晨科技的技術能力已獲得一眾巨頭認可。早在2018年，團隊就曾幫助Google在世界上第一個千卡 AI專用集群上，把當時世界上最好的大模型從3天加速到76分鐘。除此之外，微軟、輝達、字節跳動等都使用了潞晨科技的關鍵技術。
影片大模型Open-Sora則是潞晨科技的另一個拳頭產品。放眼望去，國內同類別AI Infra企業自身打造大模型的鮮少看見，為何潞晨科技要邁出這一步？尤洋表示，首先潞晨科技有很好的影片大模型技術積累，之前獲得AAAI和ACL的傑出論文，並行表了50篇CVPR、ICLR、NeurIPS、ICML等頂尖AI影片大模型會議的論文。
他指出，影片大模型剛剛興起，國內還未出現領跑者，目前一些大廠推出的APP依賴於大量的短影片數據，並不是因為占據技術優勢，而影片大模型模型最終要比拼優質數據質素，因此潞晨科技可以快速趕上。
其次，潞晨科技長期看好這一方向，相信影片大模型比LLM（大語言模型）更具備長期的規模定律。因為影片大模型的訓練數據是客觀世界的真實寫照，而數據的最終制造者是造物主，大模型肯定能發現其內在的規律。LLM的訓練資料來源自互聯網和書籍，數據制造者的水平參差不齊，而且有很多歧義和垃圾資訊。
「最重要的是，未來對算力最佳化要求最高的領域很可能是影片大模型。影片大模型的超級APP最終需要比拼算力效率，這是我們的優勢所在。」
中國AI融資競賽背後
比拼商業化了
一路走來，潞晨科技留給投資人深刻印象。
時間回到2021年，彼時尤洋入選福布斯亞洲的一項榜單，創新工場創始人李開復則是評委之一，在看到尤洋的簡歷後，就推給創新工場投資經理，雙方建立了聯系。尤洋回憶，後來到創新工場與李開復老師面聊，很快就達成共識，從見面到打款僅花費了一周的時間。與此同時，真格基金也接觸到了尤洋，共同領投了種子輪。
「我當時是孤身一人，只有幾篇論文和程式碼。更讓我驚訝的是，那時在投資交易檔中沒有任何對賭條款，甚至連回購條款都沒有，這讓我感受到了他們對於創業者的支持和信任。」尤洋至今記憶猶新。
很快，潞晨科技又在2022年9月完成天使輪融資，由藍馳創投領投。進入2023年，「百模大戰」打響，一時間科技大佬們廣發英雄帖，一些大模型廠商也對潞晨科技表達出了收購意願。
毋庸置疑，這對於尤洋和潞晨科技而言是一個關鍵節點。但經過深思熟慮之後，尤洋認為AI大模型遠沒有到達終局，這麽早被收購是沒有前景的，風險會很大。同時，他也相信潞晨科技具備長期價值，可以獨立生存並完成上市，能夠成為AI時代的新DataBricks。
於是，潞晨科技最終拒絕了收購，並迅速獲得兩家知名美元VC的數億元A輪融資。此後，公司又在2023年年末完成了A+輪融資，由某世界500強科技巨頭領投，同時大灣區基金和新加坡電信投資公司 (SingTel Innov8)也參與了投資。
期間，估值也是水漲船高，公司較成立之初已增長約40倍。據悉，目前潞晨科技仍然手握幾個投資TS，但公司現金流還比較充足，會謹慎考慮接下來的融資節奏。「我認為要先把業務做起來，把公司提到一個新的高度。如果拿了很多錢，把公司估值頂上去了，但又做不出匹配的業務去支撐估值，到那時就很容易從高處墜落。」
眼下，AI江湖熱鬧。最新一筆震撼融資誕生——OpenAI在官網宣布，在最新一輪融資中籌集了66億美元（約460億人民幣），融資後估值達到1570億美元（超11000億人民幣）。
而將目光拉回至國內，大模型融資同樣瘋狂。7月底，百川智能宣布完成A輪融資，總融資金額高達50億人民幣。此外，「大模型五虎」中的另外4家企業——月之暗面、智譜AI、Minimax、零一萬物也在去年到今年間密集宣布融資，紛紛躋身獨角獸行列。
但融資熱潮之下，爭議也如影隨形。此前，Sequoia Capital（紅杉資本）投資人公開喊話，當前AI賽道的各家公司為購買輝達GPU就花費了超500億美元，但同期產生的收入卻僅有30億美元左右。言外之意，泡沫太大。
顯而易見，如何實作商業化落地才是AI創業公司的重中之重，僅僅依靠融資燒錢，不能夠自身造血，這條路勢必走不通。因此對於潞晨科技等AI Infra企業而言，選對行之有效的商業模式至關重要。
放眼望去，大多數AI Infra企業都采用MaaS模式，但並不適合。眾所周知，此類AI Infra企業提供的都是各種開源模型API呼叫服務，在自主研發的尖端模型方面存在短板，實際是在跟ChatGPT、Kimi、智譜等競爭。而在價格戰中，API價格甚至低至100萬個token/1毛錢，對應AI Infra公司的MaaS每日token呼叫量在1億至10億，換算成每日收入只有幾百元。所以，MasS模式在短時間內很難把營收做上去。
而開源模型在被私有數據微調後能發揮更大價值，同時潞晨雲提供的高效能GPU和豐富映像庫，讓使用者能高效地微調模型滿足業務需求，從這點來看，潞晨雲商業前景似乎更為明朗。
談及國產芯片異構集群模式，尤洋認為，在模型訓練環節，一個集群搞多種不同芯片，是對資源的浪費。「國產AI訓練芯片如果最終能發展起來，一定是符合市場化規律的，或許會像美國市場一樣，1到2種廠商的芯片占據了95%以上的市場。」
當然，尤洋也認可異構芯片集群對推理是有幫助的，因為服務不同的批次的使用者計算完全可以獨立，沒有技術難度，但恰恰因為技術門檻低，利潤也並不會可觀。「我發現聲稱相對TensorRT/vLLM/SGLang推理加速3倍以上的方案，基本都用了量化/剪枝/蒸餾，實質上是把一個大模型做小，沒有太多技術深度。」
行至今日，潞晨科技也交出了一份成績單——純軟件毛利率達到90%左右，包括4個世界500強企業在內的客戶已貢獻數千萬元營收；潞晨雲客戶數也預計到年底將達到10000。同時預計到2025年，營收（確收款）將達到1.5億元人民幣。
展望未來，他心中早已設定好目標，「我們會達到10億至30億元的收入，然後以300億到600億的估值上市。」言語間，中國AI創業潮正值風起雲湧，群雄並起。
