李飞飞选择了曾经领导AI的Google Cloud作为World Labs的主要计算供应商

云服务提供商正在追逐AI独角兽，而最新的则是李飞飞创办的World Labs。这家初创公司刚刚选择了Google Cloud作为其主要计算供应商，用于训练AI模型。这笔交易可能价值数亿美元。不过，公司表示，李飞飞曾在Google Cloud担任AI首席科学家的经历并不是促成这笔交易的因素。

在周二的Google Cloud创业峰会上，双方宣布，World Labs将把其大部分资金用于在Google Cloud平台上许可GPU服务器，并最终用于训练“空间智能”AI模型。

一些资金充足、构建AI基础模型的初创公司在云服务市场上非常抢手。其中一些最大的交易包括OpenAI，该公司仅在Microsoft Azure上训练和运行AI模型；以及Anthropic，它则使用AWS和Google Cloud。这些公司定期支付数百万美元的计算服务费用，随着其AI模型的扩展，未来可能需要更多的计算资源。这使它们成为Google、Microsoft和AWS等云服务提供商早期建立关系的宝贵客户。

World Labs无疑正在构建独特的、多模态AI模型，并且对计算能力有巨大需求。这家初创公司刚刚筹集了2.3亿美元，估值超过10亿美元，由A16Z领投，旨在构建AI世界模型。Google Cloud的初创公司和AI业务总经理James Lee告诉TechCrunch，World Labs的AI模型未来将能够处理、生成和与视频及地理空间数据交互。World Labs称这些AI模型为“空间智能”。

李飞飞与Google Cloud有着深厚的联系，她在2018年曾领导该公司的AI工作。然而，Google否认这笔交易是这种关系的产物，并反驳了云服务只是商品的说法。相反，Lee表示，像其用于扩展AI工作负载的高性能工具包以及大量AI芯片供应是更重要的因素。

“李飞飞显然是GCP的朋友，”Lee在采访中表示，“但GCP并不是他们唯一考虑的选项。不过，正如我们所谈论的那样，由于我们的AI优化基础设施以及满足其扩展需求的能力，最终他们选择了我们。”

Google Cloud为AI初创公司提供了两种选择：其专有的AI芯片——张量处理单元（TPU），以及Nvidia的GPU（由Google采购，但供应较为有限）。Google Cloud正在尝试让更多的初创公司在TPU上训练AI模型，主要是为了减少对Nvidia的依赖。由于Nvidia GPU供应短缺，所有云服务提供商都受到了限制，因此许多公司正在开发自己的AI芯片以满足需求。Google Cloud表示，一些初创公司正在完全使用TPU进行训练和推理，但GPU仍然是业界首选的AI训练芯片。

在这笔交易中，World Labs选择了在GPU上训练其AI模型。不过，Google Cloud并未透露这一决策背后的具体原因。

“我们与李飞飞及其产品团队合作，在他们产品路线图的这个阶段，与我们在GPU平台上合作更为合适，”Lee在采访中说。“但这并不意味着这是一个永久性的决定……有时（初创公司）会转向不同的平台，比如TPU。”

Lee没有透露World Labs的GPU集群规模，但云服务提供商通常会为训练AI模型的初创公司提供庞大的超级计算机。Google Cloud向另一家训练AI基础模型的初创公司Magic承诺提供一个拥有“数万台Blackwell GPU”的集群，每台GPU的计算能力都超过了一台高端游戏电脑。

这些集群的承诺比实现更为容易。据报道，Google Cloud的竞争对手Microsoft正在努力满足OpenAI的巨大计算需求，迫使该初创公司寻找其他计算选项。

World Labs与Google Cloud的交易并非独家交易，这意味着该初创公司仍可能与其他云服务提供商达成合作。不过，Google Cloud目前承载了World Labs的大部分工作负载，并表示将努力维持这一业务关系。