Nscale, pemula pusat data AI Britain yang berkembang pesat, telah melantik Fidji Simo — bekas komandan kedua di OpenAI — ke lembaga pengarahnya, lapor TechCrunch. Pelantikan itu dibuat ketika syarikat bersedia untuk tawaran awam permulaan yang dijangkakan pada musim gugur ini.
Simo menyertai lembaga yang sudah termasuk beberapa nama yang paling dikenali dalam teknologi: bekas COO Meta Sheryl Sandberg, bekas eksekutif Yahoo Susan Decker, dan bekas ketua polisi Meta Nick Clegg. Langkah itu juga dilaporkan oleh Bloomberg dan The Wall Street Journal, dan disahkan oleh syarikat itu dalam kenyataan akhbar.
Siapakah Fidji Simo — dan Mengapa Nscale Mahukan Dia
Simo baru-baru ini merupakan Ketua Pegawai Eksekutif penempatan AGI di OpenAI, secara efektifnya adalah eksekutif nombor dua di makmal AI. Dia meninggalkan syarikat itu pada bulan Julai, memetik sebab kesihatan, dan terus menasihati OpenAI secara sambilan, menurut TechCrunch.
Resumenya dipadankan dengan baik dengan perniagaan Nscale membina dan mengendalikan infrastruktur fizikal di sebalik produk AI berskala besar. Sebelum OpenAI, Simo adalah pengerusi dan Ketua Pegawai Eksekutif Instacart, di mana beliau mengetuai syarikat penghantaran barangan runcit melalui IPO 2023nya. Dia menghabiskan lebih daripada sedekad di Meta, akhirnya menjalankan apl Facebook, dan kini duduk di papan Shopify.
Pengasas dan Ketua Pegawai Eksekutif Nscale Josh Payne membingkaikan pengambilan sebagai pertaruhan yang disengajakan pada pengalaman operasi pada skala planet. Simo, katanya, adalah "salah seorang daripada segelintir pemimpin yang memahami maksud skala produk yang digunakan oleh berbilion-bilion orang dan permintaan produk tersebut diletakkan pada sistem asas."
"Itulah yang kami sedang bina di Nscale," kata Payne dalam satu kenyataan. "Fidji menyertai lembaga yang telah kami bina dengan sengaja, dengan pengalaman menskalakan platform kepada yang terbesar di dunia, dan kebebasan, ketegasan kewangan dan kedalaman operasi yang syarikat pada skala ini dipegang."
Pecutan Dua Tahun Menuju Pasaran Awam
Penambahan papan adalah langkah terbaru dalam pendakian yang luar biasa. Nscale ditubuhkan hanya dua tahun lalu dan telah meningkatkan permintaan untuk pengiraan AI kepada penilaian yang dilaporkan sebanyak $14.6 bilion pada Mac, apabila Nvidia mengambil bahagian dalam pusingan pembiayaannya, menurut CNBC.
Pada bulan Julai, syarikat itu mengumumkan perjanjian muktamad untuk memperoleh Anyscale, pelayan komersial rangka kerja pengkomputeran diedarkan Ray sumber terbuka, dalam perjanjian bernilai $1.65 bilion — satu langkah yang dilaporkan oleh Bloomberg yang menambah lapisan perisian kepada perniagaan perkakasan pusat data Nscale.
Kini syarikat itu dilaporkan berusaha untuk mengumpul sehingga $3.5 bilion menjelang IPO yang dirancangnya, lapor Bloomberg minggu lalu, memetik sumber yang tidak dinamakan. Penyenaraian pada musim gugur ini akan menjadikan Nscale sebagai salah satu debut infrastruktur AI yang paling diperhatikan pada tahun ini.
Apa Yang Nscale Sebenarnya
Nscale mereka bentuk, membina dan mengendalikan pusat data AI — kemudahan khusus yang menempatkan kluster GPU yang digunakan untuk melatih dan menjalankan model sempadan. Tidak seperti pembekal awan tradisional, syarikat itu memberi tumpuan khusus kepada permintaan beban kerja AI: konfigurasi rak berketumpatan tinggi, penyejukan cecair termaju dan akses kepada kuasa grid pada skala pusat data konvensional tidak pernah direka bentuk untuk membekalkan.
Pemerolehan Anyscale menambahkan dimensi perisian pada mainan perkakasan itu. Anyscale mengkomersialkan Ray, rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang digunakan secara meluas untuk mengatur beban kerja AI, yang bermakna Nscale kini boleh menjual kepada pelanggan tindanan bersepadu — kapasiti fizikal serta lapisan perisian yang menjadualkan dan mengurus pekerjaan di seluruhnya. Infrastruktur penggabungan dengan perisian orkestrasi mencerminkan buku permainan awan yang mantap dan memberikan Nscale cerita pembezaan melangkaui rakaman persegi dan megawatt.
Mengapa Perlumbaan Infrastruktur AI Terus Mempercepat
Trajektori Nscale ialah kajian kes tentang seberapa cepat modal mengalir ke dalam substrat fizikal ledakan AI. Latihan dan penyediaan model sempadan memerlukan kumpulan besar GPU, kuasa berketumpatan tinggi dan kapasiti penyejukan — sumber yang kekal terhad walaupun pembangun model berlumba-lumba untuk menghantar produk.
Permintaan boleh dilihat di seluruh industri minggu ini sahaja: OpenAI menjeda pendaftaran $200 ChatGPT Pro baharu kerana permintaan Astra membebankan sistemnya, dan Pentagon dilaporkan sedang mempertimbangkan pinjaman $5 bilion kepada Fluidstack permulaan awan AI. Kapasiti pengiraan, dengan kata lain, adalah kekangan yang mengikat ekonomi AI 2026 — dan syarikat yang menambahkannya paling cepat diberi ganjaran dengan penilaian stratosfera.
Lembaga yang menggabungkan silsilah operasi Sandberg, pengalaman kewangan syarikat awam Decker, kelancaran pengawalseliaan Clegg dan rekod prestasi Simo yang menskalakan kedua-dua produk pengguna dan penyebaran AI sempadan berbunyi seperti senarai semak perkara yang dicari oleh pelabur pasaran awam dalam syarikat yang bersedia untuk bertahan dalam penelitian suku tahunan buat kali pertama.
Perkara Seterusnya untuk Nscale
Nscale mahupun Simo tidak mengulas di sebalik pengumuman itu, dan syarikat itu tidak mendedahkan saiz lembaganya atau sama ada pelantikan selanjutnya dirancang. Tarikh penting untuk diperhatikan ialah pemfailan IPO sulit dan saiz akhir kenaikan pra-IPO, yang akan menentukan jumlah modal baru yang boleh digunakan oleh Nscale terhadap saluran paip pusat datanya.
Bagi Simo, langkah itu menandakan kembalinya ke arena operasi hanya dua bulan selepas dia meninggalkan OpenAI — kali ini dalam lembaga pengarah jenis syarikat infrastruktur bekas majikannya, dan setiap makmal sempadan lain, bergantung kepada. Jika IPO mendarat seperti yang dirancang, dia akan memegang kerusi barisan hadapan ke fasa pembinaan AI yang seterusnya: perebutan siapa yang memiliki pengiraan yang semua perkara lain dijalankan.
---
Dapatkan berita, analisis dan penemuan terkini AI — semuanya di satu tempat.
Baca lebih banyak berita AI →
