6月27日，著名数据和AI企业Databricks在官网宣布，以13亿美元（约94亿元）价格收购了类ChatGPT开源平台MosaicML。
收购完成后，MosaicML的所有团队包括研发、市场、销售等全部加入Databricks公司，将一起努力为全球客户提供预训练、微调、大语言模型等服务。
本次交易是全球生成式AI赛道第一笔超过10亿美元的收购。随着Meta、IBM、甲骨文、百度、阿里巴巴、Salesforce、SAP、埃森哲、亚马逊、普华永道、毕马威等科技、咨询巨头的陆续进场，这种“大鱼吃小鱼”的收购好戏还将继续上演。
这也标志着由微软、谷歌展开的“生成式AI大战”的影响不断加深、扩大，马太效应也越发明显，留给初创公司的窗口不断缩小。
Databricks原文收购价格
MosaicML曾在今年5月5日发布了类ChatGPT开源大语言模型MPT-7B。（开源地址：https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b）该项目具备可商业化、高性能、资源消耗低、1T训练数据、可生成代码等技术优势。MPT-7B 在MosaicML平台上进行了9.5天的训练，零人工干预，成本仅用了20万美元。
截至目前，MPT-7B开源项目的下载量超过300万次，AI2、Generally Intelligence、Hippocratic AI、Replit 和 Scatter Labs等知名客户皆使用其产品，开发各种生成式AI产品。Databricks表示，这也是收购MosaicML的重要原因之一。
性能方面，MPT-7B与LLaMA-7B、StablelM-7B (alpha) 、Pythia-7B 、Pythia-128、 GPTJ-68、GPT-Neox-208、Cerebras-7B、 Cerebras-13B、OPT-7B、OPT-138同类产品进行了比较，在6个项目中优于其他模型，基本与LLaMA-7B性能持平。
支持84k tokens超长输入，并用FlashAttention和FasterTransformer方法针对训练和推理速度做过优化。
训练数据方面，MPT-7B使用了混合数据源，包括C4、维基百科、CommonCrawl、arXiv、Books和StackExchange等数据集，并且该模型针对1万亿个标记进行了预训练。
为了使模型具备代码生成的能力，MPT-7B还使用了The Stack的6.4TB的代码数据集，删除了包含的2.9TB重复数据。
该代码数据集包含358种编程语言，例如，C、C++、Java、Ruby、Scala、Scheme、Shell、Python等。
此外，MosaicML还提供大语言模型微调和预训练服务，支持云部署和完整数据隐私控制等。
通过此次收购，MosaicML将其高性能开源项目与Databricks的平台进行深度融合，为客户提供简单、易用、安全、稳定和可解释的生成式AI服务。
同时提供大语言模型训练、资源整合等服务，企业使用其平台可将训练速度提升2.7倍左右，数十亿参数的模型可在几个小时就能完成，训练费用仅需几千美元，而不是上百万美元，极大地降低了生成式AI的开发成本。
Databricks联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi表示，每个组织都应该能够从AI中受益，并对其数据的使用方式有更多的控制。Databricks 和 MosaicML 拥有实现AI民主化的绝佳机会，并为全球企业提供安全、可靠的大语言模型服务。
关于Databricks
Databricks创立于2013年，总部位于美国旧金山，在全球多个国家、地区设有办事处。其企业客户超过9000家。
Databricks提供了统一的分析平台，该平台是为大规模数据处理和机器学习而设计的。Databricks 平台简化了数据处理和机器学习工作流程，使数据科学家、数据工程师和商业分析师能够更轻松地协作和实现他们的目标。
Databricks已经在多个行业中得到了应用，包括金融服务、医疗保健、媒体和娱乐、零售、科技等。