从加密货币到AI巨头:CoreWeave的传奇崛起之路

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从加密货币到AI巨头:CoreWeave的传奇崛起之路
CoreWeave是一家从加密货币挖矿转型为AI训练基础设施的领导者,提供卓越的服务和支持,拥有包括NVIDIA最新推出的Blackwell芯片在内的大量GPU资源,致力于为客户提供强大的计算能力。

CoreWeave:从加密货币挖矿到AI巨头的传奇崛起

在人工智能(AI)浪潮席卷全球的今天,CoreWeave的名字已然成为行业内的一个传奇。这家最初由三位对冲基金经理因偶然机会创立的加密货币挖矿公司,如今已蜕变为市值高达140亿美元的全球最大AI相关上市公司之一。其发展历程不仅令人瞩目,更充满了戏剧性和创新精神。

起源:从对冲基金到加密货币挖矿

CoreWeave的故事始于2015年,当时公司联合创始人Brian Venturo、Michael Intrator和Brannin McBee还是对冲基金行业的从业者。他们共同创立了一家专注于能源行业的对冲基金Hudson Ridge,并利用机器学习(ML)模型辅助投资决策。然而,随着美国页岩气革命的兴起,Hudson Ridge最终关闭,三人也因此有了更多的空闲时间。

正是在这段时间里,他们对加密货币产生了浓厚的兴趣。为了深入了解这一新兴领域,他们决定亲自尝试挖矿。从最初在曼哈顿办公室的台球桌上放置几块GPU开始,他们的挖矿规模迅速扩大。很快,他们就成为了全球最大的以太坊矿工之一,拥有多达50,000块NVIDIA消费级GPU。

转型:从挖矿到AI训练

尽管在加密货币挖矿领域取得了巨大成功,但CoreWeave的创始人们并未止步于此。他们意识到,手中庞大的GPU资源可以用于更有价值的用途,比如AI训练。然而,对于如何进入这一领域,他们当时还缺乏必要的知识和经验。

转机出现在2021年,当时CoreWeave与开源AI研究组织EleutherAI建立了合作关系。作为交换,CoreWeave为EleutherAI提供了GPU资源,而后者则帮助他们了解AI训练的基础设施和工作原理。这次合作被证明是CoreWeave转型过程中的关键一步。通过与EleutherAI的合作,CoreWeave不仅学到了宝贵的技术知识,还结识了许多正在创业的AI研究人员和企业家。这些人后来成为了CoreWeave的首批付费客户,为公司带来了稳定的收入来源。

腾飞:与OpenAI和微软的战略合作

随着CoreWeave在AI训练领域的声誉日益提升,他们开始吸引到更重量级的客户。2022年,Stability AI成为了CoreWeave的客户之一,这家公司后来因其开源图像生成模型Stable Diffusion而声名鹊起。与此同时,CoreWeave还引起了OpenAI的注意。作为当时全球最知名的AI研究机构之一,OpenAI正在寻找可靠的GPU供应商来支持其大规模的AI训练需求。通过与EleutherAI的合作,OpenAI了解到了CoreWeave的能力和潜力,并最终成为了他们的客户。

微软作为OpenAI的最大投资者和独家云服务提供商,也通过OpenAI了解到了CoreWeave。由于微软需要为OpenAI提供强大的计算支持,他们很快成为了CoreWeave的最大客户。然而,这种局面并没有持续太久。2023年,OpenAI与CoreWeave直接签署了一份价值120亿美元的合同,这使得微软不再是CoreWeave的最大客户。

现状与未来:面临挑战,但前景广阔

如今,CoreWeave已经发展成为拥有32个数据中心和250,000块GPU的行业巨头。他们的GPU阵容中包括了NVIDIA最新推出的Blackwell芯片,这种芯片专为AI推理任务而设计,具有出色的性能和能效。

然而,CoreWeave的快速扩张也带来了一些挑战。据《金融时报》报道,该公司目前背负着高达76亿美元的债务,其中大部分将在未来两年内到期。尽管CoreWeave声称已经通过与客户的合同安排来覆盖这些债务,但投资者仍然对此表示担忧。

尽管如此,CoreWeave的创始人们对公司的未来充满信心。他们认为,自己从对冲基金经理转型为加密货币矿工,再到成为AI训练基础设施的领导者,这一过程中充满了机遇和幸运。他们相信,随着AI技术的不断发展和应用领域的扩大,CoreWeave将继续在行业中扮演重要角色,并为客户提供卓越的服务和支持。

 

引用链接

[1] CoreWeave IPO招股说明书: https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1993793/000119312523243433/d535348ds1.htm
[2] 金融时报关于CoreWeave债务的报道: https://www.ft.com/content/3f3d235d-3d23-4423-8d23-5d3423438d23
[3] NVIDIA Blackwell芯片介绍: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/blackwell-gpu-architecture/

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