目前，GPU芯片紧缺成为AI行业面临的问题，另一方面，因为传统云服务计算架构与AI计算负载的不匹配，大量GPU计算资源没有被充分利用。

为了解决这些问题，Foundry应运而生，它希望最大化AI计算能力与AI计算效用的匹配。近期，它获得了Lightspeed Venture Partners、Sequoia Capital领投，Conviction VC、 M12、NEA、Redpoint参投的8000万美元种子+A轮合并融资，投后估值达3.5亿美元。

它的天使投资人和顾问还包括：Jeff Dean（谷歌首席科学家）、Eric Schmidt（谷歌前CEO）、George Roberts（KKR联合创始人）、Paul Milgrom（诺贝尔奖得主）、Matei Zaharia（加州伯克利教授和Databricks联合创始人）、Jure Leskovec（斯坦福大学教授和图神经网络先驱）、Alexandr Wang（Scale AI的创始人）、Liam Fedus（ChatGPT创造者）Mario Gabriele（The Generalist）、David Vélez（Nubank CEO）等。

Foundry表示，其收入已超过八位数，客户包括LG、KKR、斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学，以及Arc Institute、Poolside和Captions等。

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懂商业的科学家，从自身痛点出发创业

Foundry成立于2022年，它的创始人Jared Quincy Davis在创立Foundry之前，是DeepMind的研究科学家，管理着核心深度学习的50人团队，这个团队专注于ML理论和分布式系统挑战，例如把深度学习扩展并应用于如数据中心设计和打包、工业HVAC、机器人导航和控制等复杂应用问题。 他还获得了ML/STEM领域获得顶级奖项： Open Phil AI奖学金、赫兹奖，是可扩展深度学习创新方法的先锋。

Foundry的团队具有跨学科背景，其专业知识涵盖AI/ML、分布式系统设计、硬件、传统软件、产品、财务和业务。很多成员来自DeepMind、Microsoft，OpenAI和Meta的基础设施团队以及斯坦福大学未来数据系统小组。

在斯坦福大学攻读机器学习博士学位期间，Jared Quincy Davis遇到了一个问题：获取他需要训练模型的GPU计算时间非常困难。他和其他需要硬件访问的学生必须在Google表格上预订一个时间段，才能独占地使用一块硬件，然后在下一个学生的时间窗口到来之前完成使用。

当时，Jared与多位学者合作，每位学者都有自己的GPU集群，他认为，如果他能同时使用这些各不相同且分散的集群，并有效地协调计算资源和分配工作负载，就能更快地训练模型。但当时没有可行的技术方法能够做到这一点。

Jared在BCG和KKR工作时，工作内容包括数据中心项目，因此他不仅懂得AI模型训练，还理解传统云环境下分布式系统与AI所需之间的差异，以及AI计算范式在硬件方面的变化。

2022年9月，Jared创立了Foundry，获得红杉资本的种子轮融资，2个月后，OpenAI推出了ChatGPT，AI计算需求爆炸式增长。Foundry在恰当的时间进入了市场。

更符合AI计算范式，更高性价比的云平台

当前的公有云基础设施的一个主要挑战是，无论是软件还是硬件都是为web时代的应用和服务构建的，它没有很好的为AI/ML的负载进行重构和优化，它仍然是以CPU为核心组建，配套的软件堆栈也没有考虑到SLO（服务等级目标）、工作负载结构、基础设施异质性、集群多租户性、容错性和弹性，也没有很好的满足AI工作的需求（节点到节点、数据和用户本地性）。

所以现在很多AI公司自己购买GPU芯片来搭建自己的AI基础设施，这需要专门的团队和人才，他们要花时间进行能力规划，思考哪些芯片适用于哪些工作负载。

另外，由于持续的芯片短缺，企业被迫从超大规模云提供商那里预留GPU容量，有时长达数年之久，有时花费高达数亿美元。对于技术先进的AI公司来说，计算能力的成本现在是他们最大的运营开销，超过了人力资源。

Foundry意识到AI计算生态系统的瓶颈不在于供应不足，而在于利用不足。Foundry的目标是建造一种新型的公共云，通过一个协调平台，使访问AI计算资源像开灯一样简单。