近日，一條融資消息引起了我的關注，一家將機器學習(ML)引入數據庫的開源機器學習(ML)初創公司，成功獲得英偉達旗下NVentures的投資。至此，這家被英偉達、Benchmark，以及Mayfield等眾多機構投資的種子輪，總額達到5410萬美元（近4億元）。

這家公司叫MindsDB，成立于2017年，總部位于美國舊金山，由Adam Carrigan（首席運營官）和Jorge Torres（首席執行官）聯合創立。MindsDB是一個低代碼的機器學習平臺，它將流行的Machine Learning框架作為“AI表”自動集成到數據棧中，以簡化AI在應用程序中的集成，讓所有技能水平的開發人員都能使用。

不僅如此。隨著信息技術的發展，很多行業逐漸從基于歷史數據分析的“發生了什么和為什么發生”，開始向機器學習預測模型的“預測會發生什么和怎樣使其發生”轉變，而MindsDB就是實現這一目標的一個產品。

使用MindsDB快速創建AI應用，向該應用提出有關數據的預測性問題就能獲得準確的答案，這一功能讓MindsDB具備無可限量的商業價值。根據官網數據，MindsDB的開源產品已經有超過15萬個安裝部署，MindsDB Pro Cloud被超過100家新興初創公司和中小型企業使用。

優秀的技術構建，良好的商業價值，讓MindsDB被《福布斯》評為最有前途的人工智能公司之一，并被Gartner評為“數據和人工智能酷炫供應商”，同時獲得多家投資機構的青睞，其中就包括今年的顯眼包英偉達。

MindsDB是英偉達今年投資的第10家AI公司了。自從收購ARM失敗，英偉達就像憋了一口氣，不到一年時間里接連出手投資AI公司，被投企業涵蓋了B端與C端應用、大模型與應用、AI與視頻的結合、AI與生物醫藥的結合，甚至包括更底層的云服務。

GPU能夠提供的強大算力，是英偉達的立身之本。但很顯然，英偉達并不認為不斷提升算力就能夠永保無虞。從今年英偉達一系列的投資動作可以看出，英偉達瞄準了AI下游應用進行布局，不斷完善自身已有的AI軟硬件生態體系，以確保英偉達作為AI產業鏈上的絕對頂端角色。

8家機構投了4億元，公司卻沒有辦公室

先回到MindsDB。早在2009年，Adam和Jorge在澳大利亞學習期間就成為了好朋友。Adam本科畢業于澳大利亞昆士蘭大學經濟學專業，碩士從澳大利亞國立大學金融學畢業后，前往英國劍橋大學學習哲學專業，在劍橋大學賈吉商學院擔任研究員，之后成為德勤的管理顧問。

Jorge碩士畢業于澳大利亞國立大學，主攻機器學習。畢業后前往美國，成為加州大學伯克利分校的訪問學者。2015年-2017年，兩人首次聯手創業，公司名稱為Real Life Analytics，這是一家使用AI技術幫助企業實現廣告精準投放的公司。Real Life Analytics只獲得了25萬英鎊的投資，最后無疾而終。

MindsDB是Adam Carrigan和Jorge Torres合伙創立的第二家公司。從發心上看，MindsDB的初衷更純粹——致力于推廣和簡化機器學習的使用，讓AI更普惠。但是從結果看，無論在技術還是商業上，MindsDB都更成功。

比較有意思的是，從創立的第一天開始，MindsDB就是一家完全遠程的國際公司，團隊成員分布在美國、英國、哥倫比亞、北馬其頓、羅馬尼亞、新西蘭、德國、智利、加拿大、烏克蘭、俄羅斯和埃及。

在查閱資料的過程中我發現，MindsDB的融資歷程比官網公布的情況更復雜。

官網顯示，其種子輪分三次完成，分別是今年2月份來自Benchmark的1650萬美元，今年6月份來自Mayfield領投的2500萬美元，和剛剛宣布的來自英偉達的500萬美元。另據公開信息，從公司成立到2021年，MindsDB曾陸續獲得來自Walden Catalyst Ventures、YCombinator、OpenOcean、SpeedInvest和加州大學伯克利分校SkyDeck基金共計760萬美元的種子輪融資。如果加上這筆錢，MindsDB在種子輪的總融資金額達到5410萬美元，將近4億人民幣。

融了這么多錢，卻沒有傳統公司的辦公室成本，那么錢花哪了呢？從MindsDB的業務模式推斷，開銷主要應該是花在人才成本與算力支持上。這對于日后技術創業公司來說是一個啟發，MindsDB提供了一種新的公司運營范式，以技術創新為公司立身之本，最大程度將資金成本投入在技術創新上。

不到1年，英偉達連投10家AI公司

2023年是英偉達行大運的一年。2022年年末，以ChatGPT為首的生成式人工智能走進大眾視野，龐大的算力需求推高GPU行情，推動英偉達于2023年實現萬億市值。

作為芯片設計企業，英偉達站在算力供給端最頂端的位置。目前的GPU能夠滿足通用型內容自動生成的需求，但是隨著AI技術對各行各業的滲透創新，產生越來越多專業技術垂直領域的數據，這是相對更為封閉和復雜領域，有待開發出更多的專用模型和專用的算力芯片去訓練推理。英偉達不想放棄這塊蛋糕。

所以，英偉達不僅向下游應用行業提供設備、算力以及技術支持，也在不斷成為下游新銳企業的投資者，通過包括投資在內的多種合作方式，將軟硬件生態推廣到“應用”的層面，主動挖掘、主動對接下游應用企業的需求，加速自身的生態滲透，以實現業務框架的延展。

在這樣思路的指導下，就不難理解今年的英偉達在AI投資領域“殺瘋了”的狀態。算上MindsDB，英偉達今年已經連續投出了10家公司。