離2025年只剩十幾個小時，黃仁勛拿出50億真金白銀給大家發紅包了！

他剛花7億美金（51億RMB）收購了一家初創公司，專門做GPU管理工具的。

并且立刻就宣布：開源所有平臺和技術，買了英偉達GPU就能免費用。

不愧老黃，花“小錢”辦大事。

英偉達新收購

英偉達剛剛完成收購的這家公司，名字叫Run:ai，2018年成立，投資人包括著名的老虎基金、Insight Partners、紅杉資本等等。

創業7年時間，Run:ai做的產品全部圍繞一件事——怎么用GPU，當然不是個人PC，而是圍繞AI、工業領域的訓練計算任務，包括研發、管理、配置等等一系列工具。

簡單來說，Run:ai有一整套基于Kubernetes（谷歌的開源容器編排引擎）的開放平臺，提供GPU管理工具。

對于開發者來說，ai Dev提供從概念到部署的過程開發工具。比如提供各種集成開發環境的工具、內置W&B、Comet.ml、MLflow等等工具追蹤訓練結果、提供訓練數據集的管理工具…

所有這些功能，全都以最直觀最“傻瓜”式的方式，清晰呈現在操作面板，所見即所得：

另外，ai Dev還支持自動化分布式訓練，一個命令行就可以將訓練負載擴展到多個 GPU 節點…

其他的產品還包括ai Control Plane，也是可視化的面板，用來管理用戶本地的GPU設施、在不同任務間一鍵分配算力資源、記錄GPU的能耗成本等等功能：

當然，Run:ai還提供了AI 工作負載調度程序，用戶只用設置優先級和各項任務的配額，系統會自動優化資源分配。

目前Run:ai 的解決方案已經與NVIDIA DGX、NVIDIA DGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NGC containers和NVIDIA AI Enterprise軟件等等產品集成。

總的來看，英偉達花7億美金買的Run:ai，本質就是一個GPU的“數據產品經理”：提供業務看板、GPU權限分配、任務分配…等等直觀可視化操作工具。

在收購同時，英偉達還宣布開源Run:ai的所有平臺技術。

Run:ai的用戶，包括全球打印機巨頭斑馬技術、用端到端技術一鳴驚人的自動駕駛公司Wayve、倫敦醫學影像與人工智能中心等等。

舉個簡單的例子，Wayve通過Run:ai提供的工具，將原先不足25%的GPU集群效率，提升到80%以上。

對于有雄厚研發實力和AI積累的大公司來說，這樣的內部工具自研不是問題，但對于中小規模、非AI行業的用戶來說，Run:ai這一套不高深的技術，卻很關鍵。

英偉達收購Run:ai，好處有什么？

回想一下2018年時，深度學習技術才剛剛在落地應用方面嶄露頭角。那時的英偉達市值只有1000多億美元，主要產品還是20系列顯卡，AI計算硬件也是基于RTX游戲顯卡改的。

但就是在2018年，老黃第一次公開提出傳統GPU已經到達極限，英偉達今后要戰略轉向：“重新發明圖形處理器用于AI”，適應飛速增長的AI訓練、研發需求。

現在看來，老黃在2018年做出了一項重塑AI、科技，甚至千行百業的重大決策。

帶著英偉達突破3萬億美元市值，也讓技術沒那么高深，但眼光獨到的Run:ai水漲船高。

但問題是，老黃收購之后就立刻搞開源，有必要嗎？

直接和Run:ai合作，賺企業的錢不是更好？

所以說黃仁勛是花小錢辦大事呢~

現在的情況是，核心的GPU架構、性能本身，能威脅到英偉達的其實并不多。目前英偉達控制著高端芯片市場80%的份額，幾乎100%的AI計算份額。

但老黃一直在尋求構建產品+生態的立體優勢。

比如在 2019 年斥資 69 億美元收購了高性能計算公司 Mellanox，還收購了用于邊緣 AI 工作負載的 OmniML、用于數據存儲和管理的 SwiftStack 以及用于塊存儲的 Excelero。

另外英偉達還在硬件、軟件、數據中心管理平臺、機器人技術、安全分析和移動能力等方面進行了大量投資。

最廣為人知的案例，應該就是當年試圖以 400 億美元收購英國芯片設計公司 Arm，但因為反壟斷原因終止。

老黃一直在做的，就是AI行業的垂直整合，從芯片到工具再到軟件應用，打造一個能滿足任何AI用戶的一站式商店。

買英偉達GPU，現在直接送“開箱工具”。

讓AI創業公司更集中資源在主要業務，同時也給千行百業亟需被AI重塑的玩家掃除門檻。

移動互聯網時代，蘋果用這套打法登頂封神。

AI時代，英偉達直接Control C+V。