云服务提供商正在追逐人工智能独角兽企业，最新的一家是李飞飞的 World Labs。这家初创公司刚刚选择 Google Cloud 作为其主要的计算服务提供商来训练人工智能模型，这笔交易可能价值数亿美元。但该公司表示，李飞飞曾在 Google Cloud 担任人工智能首席科学家的任期并非一个因素。

在周二的 Google Cloud 初创公司峰会期间，这些公司宣布 World Labs 将用其大量资金在 Google Cloud Platform 上租用 GPU 服务器，并最终训练“空间智能”人工智能模型。 在云服务领域，一些资金充足的正在构建人工智能基础模型的初创公司备受追捧。

一些最大的交易包括 OpenAI，它仅在 Microsoft Azure 上训练和运行人工智能模型，以及 Anthropic，它使用 AWS 和 Google Cloud。这些公司通常为计算服务支付数百万美元，并且随着其人工智能模型的扩展，有一天可能需要更多。

这使得它们成为 Google、Microsoft 和 AWS 早期建立关系的有价值客户。 World Labs 无疑正在构建具有独特性、多模态且计算需求巨大的人工智能模型。这家初创公司刚刚以超过十亿美元的估值筹集了 2.3 亿美元，这笔交易由 A16Z 领投，目的是构建人工智能世界模型。Google Cloud 初创公司和人工智能总经理 James Lee 告诉 TechCrunch，World Labs 的人工智能模型有一天将能够处理、生成并与视频和地理空间数据交互。

World Labs 将这些人工智能模型称为“空间智能”。 李飞飞与 Google Cloud 有着深厚的联系，她曾在 2018 年领导该公司的人工智能工作。然而，Google 否认这笔交易是这种关系的产物，并拒绝认为云服务只是商品的观点。相反，Lee 表示，诸如其用于扩展人工智能工作负载的高性能工具包以及其丰富的人工智能芯片供应等服务是一个更大的因素。 “李飞飞显然是 GCP 的朋友，”Lee 在一次采访中说。“GCP 不是他们考虑的唯一选择。但出于我们谈到的所有原因——我们经过人工智能优化的基础设施以及满足他们可扩展性需求的能力——最终他们选择了我们。”

Google Cloud 为人工智能初创公司提供在其专有的人工智能芯片张量处理单元（TPUs）和 Nvidia 的 GPU 之间进行选择，Google 购买 Nvidia 的 GPU 且供应更为有限。Google Cloud 正试图让更多的初创公司在 TPUs 上训练人工智能模型，这在很大程度上是为了减少对 Nvidia 的依赖。如今，所有的云服务提供商都受到 Nvidia GPU 稀缺的限制，因此许多公司正在构建自己的人工智能芯片以满足需求。

Google Cloud 表示，一些初创公司仅在 TPUs 上进行训练和推理，然而，GPU 仍然是该行业最受欢迎的人工智能训练芯片。 在这笔交易中，World Labs 选择在 GPU 上训练其人工智能模型。然而，Google Cloud 不愿透露这一决定的原因。 “我们与李飞飞和她的产品团队合作，在他们产品路线图的这个阶段，他们在 GPU 平台上与我们合作更有意义，”Lee 在一次采访中说。“但这并不一定意味着这是一个永久的决定……有时（初创公司）会转移到不同的平台，比如 TPUs。” Lee 不愿透露 World Labs 的 GPU 集群有多大，但云服务提供商通常会为训练人工智能模型的初创公司提供大型超级计算机。

Google Cloud 向另一家训练人工智能基础模型的初创公司 Magic 承诺了一个拥有“数万个 Blackwell GPU”的集群，每个 GPU 的性能都比高端游戏电脑更强。 这些集群说起来容易做起来难。据报道，Google 的云服务竞争对手 Microsoft 正在努力满足 OpenAI 巨大的计算需求，这迫使这家初创公司寻找其他计算能力选项。 World Labs 与 Google Cloud 的交易并非独家的，这意味着这家初创公司仍可能与其他云服务提供商达成交易。然而，Google Cloud 目前承载着 World Labs 的大部分工作负载，并表示将努力保持这一业务向前发展。