不知常往舊金山城裡跑的小夥伴，有沒有在路邊看過這樣的廣告：“按週、天或小時租用H100晶片。3.2TB /s InfiniBand 高速網絡，k8s / Slurm開源系統，就是這種東西。

作為全世界生成式人工智慧的火熱據點，舊金山街道遍布的各類AI廣告早已成為它的「城市特色」。但即便如此， 這個「出租算力」的概念仍然很酷，而且是把高高在上的英偉達H100變得如此接地氣，在AI圈內引起了一陣小波瀾。

半年多過去，這家做算力生意的新創公司「San Francisco Compute」從名不見經傳的「Underdog」來到台前。上週，Sam Altman親弟弟Jack Altman主理的Alt Capital領投其1,200萬美元種子輪融資，讓它的估值來到約5億人民幣（7,000萬美元）。

AI算力市場的“Airbnb”

我們知道，能否及時取得足量運算資源可能會決定一家AI新創公司的成敗。而通常只有規模最大、資金最充足、關係最廣的大公司才能確保獲得所需算力。高性能AI晶片不僅成本高昂，還需要簽訂長期合同，這對資金有限、業務需求多變的中小企業構成了巨大障礙。

SF Compute就是為了解決這個難題而生。它專注於為早期公司提供經濟實惠、短期靈活的超級運算資源存取權限，幫助它們更有效率、更經濟地開發和訓練AI模型。有點類似Airbnb在住宿領域的做法：透過共享和按需租賃，讓用戶以較低成本獲取所需資源，短時間內使用大量運算能力。

具體是透過以下兩種服務模式：

1. 短期計算資源租賃

與需要簽訂長期合約（通常為1-3年）的傳統提供者不同，SF Compute提供按週、按天、甚至按小時計費的短期算力租賃服務。同時具備可擴展的集群，讓使用者根據實際需求來動態調整其運算資源使用量，完全實現「GPU客製化自由」。

你可以租768個H100使用一周，也可以藉8個H100運行2小時。 SF Compute也為512 – 4096個GPU 的大規模預訂提供有競爭力的定價。例如租賃512個H100兩週只需50萬美元，遠低於在其它提供者那裡一年1200萬美元的花費。

這種以實惠價格「爆發式」存取巨大算力的靈活選項，特別適合需要高效能運算但不想承擔長期財務負擔的用戶。包括資金有限、業務可能快速變化的AI新創公司，以及實驗室或研究員需要強大算力支持的短期專案等。

根據SF Compute官網資訊（下圖）：目前GPU 使用價格為2.85 美元/小時，下一個可用時段是8 月4 日。從現在到明年1月5日的可用容量正在逐步增加，到年底達到912個H100 GPU。

目前三個公共算力集群部署中：Angel Island 集群有192 個H100 GPU，於去年11月上線。 Bay Bridge 和Coit Tower分別有512 和1024 個H100 GPU，計劃明年春季上線。

2. 運算能力交易平台

除租賃服務外，SF Compute還在開發一個運算能力交易平台，以使用戶更便捷地按需買賣運算資源，進一步降低算力獲取難度和成本。透過允許小型AI 公司與大企業競爭來民主化高效能運算的存取。

據悉，該公司已經獲得了相當於8000個H100的資源來支持這項計畫。剛籌集的1200萬元資金也將投入平台建置。

座標舊金山腦谷，16人團隊裡三分之二當創辦人

SF Compute總部位於矽谷舊金山，辦公室就設在AI公司紮堆密集、被稱為「腦谷」的Hayes Valley。 2023年由Alex Gajewski（右）與Evan Conrad（左）共同創立。

Alex Gajewski任公司CEO，畢業於哥倫比亞大學數學系。在開始舊金山運算公司之前，Alex曾創立Metaphor，主導訓練了一個涵蓋十億頁的大型對比模型和一個神經搜尋引擎。他還在公司加速器AI Grant第一批項目中發揮了重要作用。職業生涯致力於減少創建最先進AI模型的障礙和促進多樣化的公司生態系統。

Evan Conrad在科技業擁有豐富的職業生涯。曾在OpenAI的ChatGPT Enterprise部門短暫工作過，擔任過八個月的AI Grant董事。之前聯合創立了Quirk和Moder LLC並分別工作近四年。他也曾擔任Segment軟體工程師，有Amazon和AppDetex的實習經驗。

兩人創立SF Compute的淵源也很有趣。

因成為合租室友而相識後，Alex和Evan本來打算成立AI音樂新創公司。為了擴展音樂生成模型並向潛在投資者展示成果，他們聯繫了當時的每個GPU供應商，以尋求1個月的算力存取權。結果被所有人告知最少購買期限是一年，費用100 萬美元起步，而他們根本就拿不出100 萬。

「沒人願意只賣一個月的使用權。這很好理解：如果你經營一個大型集群，最好是以1到3年的合約出售並預先支付所有費用。這樣風險更小，利潤更高。為什麼要把集群賣給Junelark 這種幾乎沒有資金的兩人音樂新創公司，況且他們可能在合約結束前就倒閉了？這種情況。

“如果你不是那些’神聖的少數’之一，實際上就被市場定價排除在外。 沒有重大資金支持，你根本沒得選擇。”

尋求GPU受挫的兩人於是嘗試聯繫其他同樣需要運算能力的創辦人，認為如果有十幾家新創公司一起加入，他們就能共同負擔得起一份年度合約。

沒想到短短幾週內，就吸引來170家AI公司簽約。看到這個龐大的市場需求後，兩人果斷放棄了AI音樂夢想，決定成為一個專門為大規模訓練任務提供超級運算資源靈活存取的GPU雲端供應商。

不僅是“淋過雨後方知給他人撐傘”，在算力民主化、資源共享、扶持小型實體與大企業競爭這些備受矽谷科技社區推崇的理念背後，SF Compute也正中大量AI公司創始人苦於拿不到算力推進專案的痛點。

五個月前Evan Conrad在演講中表示，SF Compute每個月都在把算力賣給學術實驗室、研究人員、新創公司，這是其他人永遠不會重視的客戶。

當時他們的營運利潤約為100萬美元，預計在兩個新集群上線後將增加10倍，達到每年1000萬美元。該公司的早期客戶還包括哈佛大學和普林斯頓大學的研究實驗室，以及PlayHT Inc.、Phind和Liquid AI Inc.等新創公司。

目前SF Compute在LinkedIn的關聯員工為16個人。 Evan在X發文透露，其中有10名員工都是前創辦人。他們也正在招募核心基礎設施工程師、機器學習系統工程師和產品工程師職位（有興趣的可以關註一下）。

公司風格頗有《矽谷》電視劇裡的感覺。員工編程累了，就會解物理題目來「放鬆」。

也用文章開頭那種樸實無華的方式打了許多本地硬廣。

再看幾個，例如路邊公告牌：

候車大廳：

以及下面這條，“為你的下一個H100賬單立省2000萬美元。”

用戶Micheal Black說，“只有在舊金山有這樣的sense。廣告的關鍵是了解你的客戶。我在想，是的，我確實想在H100上省2000萬！”

矽谷這片科技熱土，歷來盛產充滿冒險精神的創業家和想創業的人。通常現在一場前沿AI活動的觀眾裡，一半以上都是人工智慧相關公司創辦人。

這些人對存取大量高效能AI運算資源有著迫切的渴求，卻總被財大氣粗的成熟企業擠到一邊，可能手握出色的想法、技術卻無法到現實世界驗證和呈現。而今San Francisco Compute的出現，讓雙方得以互相成就。

市場競爭與未來發展

當然，SF Compute並不是唯一一家提供部分運算能力存取的公司，在市場中也面對幾家相當強大的同儕對手。

例如Lambda Inc，最初是一家臉部辨識公司，後來轉向為包括英特爾公司和國防部在內的頂尖機構提供按需的GPU工作站、伺服器和雲端運算資源。更知名些的有」英偉達小弟「CoreWeave，起初是一家加密貨幣挖礦公司，也轉型成GPU加速雲端運算服務供應商，專注於支援生成式AI和其他需要高效能運算的任務。最近它完成了11億美元融資，估值已達190億美元。另外還有提供低成本算力租賃服務的Vast.ai 公司，和擁有全球分佈GPU雲端及無伺服器端點的RunPod公司等。

雖然競爭激烈，但SF Compute在短至小時的租賃時間和集群使用量上的靈活度、更具競爭力的價格和專注中小企業甚至個人等方面，還是拉攏了屬於自己的特定客戶群。而未來即將推出的運算資源交易平台，也將成為它下一大致勝優勢。

SF Compute稱，接下來會把團隊主要工程人員翻倍至30人，進一步增強服務能力，提升市場地位。

身為投資人，Jack Altman預計會有越來越多的用例出現：「創投公司和其他鎖定長期GPU交易的公司都可以利用這個平台來買賣存取權。許多群體可能成為客戶。」Jack Altman說， “San Francisco Compute已經展開了許多合作洽談，我認為這是一個非常值得看好的方向。”