英伟达正在收购总部位于特拉维夫的Run:ai，该公司致力于帮助开发及运维团队更轻松地管理和优化AI硬件基础设施。交易条款未公开披露，但两位知情人士向TechCrunch透露，交易价格为7亿美元。
CTech报道称，今早两家公司正处于“高级谈判”阶段，英伟达可能为Run:ai支付超过10亿美元的费用。显然，除可能存在的价格变动外，谈判进展顺利。
英伟达表示，将继续以“相同的商业模式”提供Run:ai产品，并将其作为DGX Cloud AI平台的一部分进行投资。该平台为企业客户提供用于训练生成式及其他AI模型的计算基础设施和软件。此外，Nvidia DGX服务器、工作站及DGX Cloud客户也将获得Run:ai能力，以支持跨多个数据中心的生成式AI部署工作负载。
Run:ai联合创始人Omri Geller在声明中表示：“自2020年以来，Run:ai一直是英伟达的紧密合作伙伴，我们共同致力于帮助客户充分利用其基础设施。我们很高兴加入英伟达，并期待继续合作之旅。”
Geller与Ronen Dar多年前在特拉维夫大学Meir Feder教授（第三位联合创始人）指导下共同创立了Run:ai。三人希望构建一个能将AI模型“拆分”并在本地、公共云或边缘计算环境中并行运行的平台。
虽然Run:ai的直接竞争对手寥寥无几，但Grid.ai等公司也在将动态硬件分配概念应用于AI工作负载，允许数据科学家在GPU、处理器等硬件上并行训练模型。
在发展早期，Run:ai便成功建立了庞大的Fortune 500企业客户群，吸引了包括Insight Partners、Tiger Global、S Capital和TLV Partners在内的投资者，累计融资1.18亿美元。
英伟达DGX Cloud副总裁Alexis Bjorlin指出，客户的AI部署正变得越来越复杂，各公司越来越希望更高效地利用AI计算资源。ClearML近期调查显示，截至2024年，扩展AI面临的最大挑战是计算资源的可用性和成本限制，其次是基础设施问题。
Bjorlin表示：“管理和编排生成式AI、推荐系统等工作负载需要复杂的调度机制，以优化系统及底层基础设施性能。”Nvidia加速计算平台与Run:ai平台将继续支持广泛的第三方解决方案生态系统。通过与Run:ai合作，Nvidia将帮助客户构建统一网络架构，实现随时随地访问GPU解决方案。
自2019年3月以69亿美元收购Mellanox以来，Run:ai成为Nvidia最大的收购案之一。