2024年4月，AI芯片制造商英伟达宣布收购Run:ai，这是一家以色列初创公司，开发用于管理和编排GPU集群的软件。这笔交易估值约为7亿美元，在获得监管批准后于2024年下半年完成。此次收购凸显了英伟达将其主导地位从硬件扩展到软件层的努力，该软件层优化了AI模型（尤其是大型语言模型）在基于GPU的基础设施上的训练和部署方式。
Run:ai由奥姆里·盖勒和罗南·达尔博士于2018年创立，两人均为特拉维夫大学的前研究员。该公司迅速在运行需要大规模计算的Generative AI工作负载的企业中获得了关注。其旗舰平台提供了一个抽象层，使组织能够池化GPU、高效调度作业并动态分配资源，解决了模型训练和Inference (AI)时代的关键瓶颈。在被收购之前，Run:ai已通过风险投资筹集了约1.18亿美元，投资方包括Insight Partners和Tiger Global。
背景与商业案例
在过去几年中，大型神经网络的训练对计算需求呈爆炸式增长。Transformer架构的兴起（为GPT-4和OpenAI的模型等系统提供动力）将GPU利用率推到了运营效率的前沿。许多组织发现其昂贵的GPU集群未被充分利用，有时因作业调度效率低下或资源碎片化而闲置。英伟达作为硬件供应商，观察到了这一痛点，并寻求提供完整的解决方案以吸引和留住客户。
英伟达的软件业务，包括CUDA编程模型及其快速增长的AI Enterprise套件，已成为重要的收入来源。通过收购Run:ai，英伟达旨在整合一个调度器，该调度器可以跨集群甚至跨不同供应商（如Microsoft Azure、Amazon Web Services、Google Cloud和VMware环境）联合GPU。此举将英伟达定位为不仅仅是芯片制造商，更是AI计算编排者。
Run:ai的产品与技术
Run:ai的核心产品包括基于Kubernetes的稳健性，可处理GPU分区、动态虚拟GPU实例，以及支持基于策略触发作业的调度器。它支持多种常用于Deep learning的框架，包括PyTorch和TensorFlow，并与MLflow和Kubeflow等流行工具集成。处理多GPU作业并带有Batch Normalization或其他模型优化的技术不得不被撤销，但该平台提供每GPU多路复用，在许多客户部署中将利用率从典型的40%提高到80%以上。
此外，Run:ai推出了一项名为“AI控制平面”的功能，允许数据科学家和工程师将硬件与运行的工作负载解耦，自动扩展计算资源。这将作业提交时间等指标从数小时缩短至数分钟，并为负责人提供了跨部门的成本和用量可见性。
财务细节与估值
最初，有报道称交易价值为7亿美元，但随后几周多家媒体称该数字接近10亿美元。英伟达拒绝就具体数字置评，但根据美国证券交易委员会的监管文件，最终成交价为7亿美元，包括现金和股票。该交易的结构使得Run:ai员工将被整合到英伟达的以色列研发中心，这是该公司在美国以外最大的研究基地之一；截至交易完成时，最终有数百名Run:ai员工加入。
该交易在无重大条件的情况下获得批准，尤其是在AI调度器市场中，两家公司均未占据主导地位以扣留GPU。此前，Run:ai拥有约100家企业客户，包括知名公司如英伟达合作伙伴Etsy和金融机构。
对行业的战略影响
在AI基础设施层面，此次收购标志着整合趋势。英伟达的竞争对手和客户都对此关注。AMD和Intel推出了对应产品，如AMD的开源ROCm堆栈。此举加剧了AI处理领域的平台战争，其中软件与硬件同样关键。它还促使Amazon Web Services等超大规模云服务商加大对其定制芯片（如AWS Trainium和Inference (AI)芯片）的投入，以差异化其产品。
此次收购还推动了关于私有云和公有云中GPU资源抽象化的讨论。企业IT团队对此表示欢迎，希望在云和本地环境之间实现更无缝的扩展，这可能减少供应商锁定，尽管由英伟达运营的效果仍有待观察。
监管与竞争审查
欧洲监管机构根据标准反垄断规则审查了此次合并。2024年12月，欧盟委员会批准了该交易，未要求任何让步，并指出Run:ai在编排市场的份额有限。英伟达在硬件方面继续领先，但软件市场仍处于新兴阶段。同样，美国联邦贸易委员会决定不对此合并提出异议，尽管科技巨头在芯片和AI生态系统控制方面面临更广泛的审查。
IBM和Graphcore等竞争对手迅速采取行动，深化自身的调度器能力。例如，Graphcore推出了PopGrid，而英特尔的oneAPI集合一直在构建开放生态系统。
整合与未来路径
在2024年11月完成交易后，英伟达开始将Run:ai的技术整合到其现有工具中，如NVIDIA AI Enterprise和NVIDIA Base Command。收购后的首批发布之一是将资源管理功能与vGPU许可统一的“Run:AI on Nvidia AI Stack”。在交易完成后的第一个季度，英伟达表示Run:ai平台已向所有DGX客户提供，使他们能够以最优资源调度运行工作负载。
对于未来，英伟达已宣布计划开放该平台，以支持GPU之外的加速器，包括定制ASIC，用于运行卡内基梅隆式研究框架的集群。
竞争对手的回应
AMD在2024年底宣布了自己的“无限光纤”调度软件。SambaNova Systems扩展了其云服务，提供自己的虚拟GPU控制，而Groq原生实现了多个动态调度器。围绕AI计算编排的整体竞争加剧，迫使英伟达与第三方建立更强大的生态系统。
此次收购不仅巩固了英伟达在以色列的业务版图（截至2025年，当地员工超过1000人），还引发了生态系统内其他软件层初创公司的多项投资，例如此前已被Microsoft (AI)（2024年前）收购的deepspeed。
对Run:ai客户的影响
Run:ai的客户最初对迁移到英伟达云堆栈持怀疑态度。然而，英伟达提供了长期权利和连续性计划，向合作伙伴保证了技术支持。截至2025年年中，该平台仍被大规模提供AI服务的设施和公司广泛使用，如huggingface和商业应用。
总体而言，英伟达收购Run:ai是一个战略里程碑，进一步巩固了英伟达不仅在GPU领域，而且在充分发挥AI计算潜力所需的软件领域的核心地位。
参见
- NVIDIA-based AI芯片
- cloud-computing
- k8s（Kubernetes）