新一代云厂商以及各类推理服务商 ，面向应用开发者提供开源模型运行服务 ，正在竞争白热化的市场中寻求差异化优势。
举例来说 ，Prime Intellect 就是这类新云厂商 。该公司在 7 月的一轮股权融资中投后估值达 10 亿美元 。如今它收购了一家初创企业 ，目标是让开源模型能够在自家英伟达服务器上，相比竞争对手跑得更快、成本更低。
Prime Intellect 总部位于旧金山 。据公司联合创始人兼首席执行官文森特・魏瑟介绍 ，公司收购了初创公司 Moondream ，这家企业规模很小，员工不足十人 。（魏瑟并未披露本次交易具体条款；Moondream 此前累计融资 450 万美元。）
Moondream 总部同时设在旧金山与西雅图 ，最广为人知的成果是一款开源多模态图文大模型 ，可用于解析理解图像内容，例如识别仓库图片中的货箱 、直播画面里的广告 。但魏瑟表示 ，Prime Intellect 收购这家公司 ，主要看重的是其团队编写高效模型运行软件的技术能力 。
魏瑟称，Moondream 团队精通巨内核（megakernel）技术：该技术将 GPU 上大量分散的数学运算合并为一套连续运算，以此加速 AI 推理 ，减少 GPU 在任务间隙的空闲等待时间。
Moondream 自研了一款专用编译器 ，能够为大量模型自动生成巨内核 。魏瑟表示，这款编译器 ，以及 Moondream 用于模型高速推理的专有技术 Photon ，都将整合进 Prime Intellect 的技术体系 。
巨内核并非新概念，Together AI 等其他推理服务商也对外公布过相关技术成果。但工程师表示 ，过去编写巨内核基本依靠人工开发；而 Moondream 称自家编译器可以实现大部分自动化生成 。
魏瑟还谈到 ，当下行业绝大多数资源都投入文本大模型，Moondream 在图像等非文本模态模型优化方面积累的经验就显得尤为稀缺 。Prime Intellect 希望吸纳这批人才 ，更好服务机器人 、智能体等 AI 客户。
近来 其他新云厂商、推理服务商对这类客户的支持并不完善 ，这有望成为 Prime Intellect 新的收入来源。该公司 7 月曾披露，年化营收突破 1 亿美元 ，折算当时月营收略高于 800 万美元 。和同行相比 ，这个体量偏小：例如 Fal 年化营收超 8 亿美元，Together AI 年化营收超过 10 亿美元 。
魏瑟介绍，除了为开发者提供模型运行环境 、AI 训练与推理算力之外 ，Prime Intellect 还提供配套软件 ，帮助开发者根据用户反馈对模型做调优，也就是后训练与强化学习。公司也自研模型以及 AI 软件 ，例如代码智能体 、AI 科研智能体 。
上周 OpenAI 营收数据风波过后 ，外界会怀疑这类年化营收数字的可信度；消息确认 Prime Intellect 披露的数据属实 。不过正如我们多次报道，绝大多数推理服务商都要把很大一部分营收分给持有、运营服务器的公有云厂商。而 Prime Intellect 情况不同 ，它自有硬件设备 。
AI 深度访谈：Goodfire 的汤姆・麦格拉思称 ，AI 将实现可解释性研究自动化
AI 如今已经能够批量求解大量公开数学难题 。但还有一个研究领域可能会更快被 AI 改写 ——机制可解释性，该方向致力于搞懂 AI 模型内部的决策逻辑。专精该赛道的初创企业 Goodfire AI 首席科学家汤姆・麦格拉思提出上述观点 。
“在所有科学领域中 ，可解释性理应是被 AI 变革最彻底 ，或是最先被 AI 颠覆的领域 。” 麦格拉思在访谈中表示。
纯数学的研究大多落在纸面上；而可解释性更接近生物学这类自然科学，需要大量做实验 、采集数据 ，以此提炼新理论 。麦格拉思认为 ，AI 科研智能体完全可以自主完成其中大量实验 。
“我们可以组建一支规模远超现有机制可解释性领域研究人员的‘研究大军’，投入到模型研究当中。真正会颠覆可解释性研究的，是部署大规模智能体集群 ，产出数量级倍增的实验数据 ，再依托这些实验数据，深化我们底层的科学认知。 ”
