奇点财经综合媒体报道。最近，英伟达（Nvidia）以超过4亿美元的价格，收购了这家这家由多伦多大学副教授根纳季・佩希门科（Gennady Pekhimenko）与华人 95 后王尚（Shang Wang）等人联合创办的AI初创公司CentML。一封发给客户的电子邮件在社交媒体曝光，称公司运营将于 2025 年 7 月 17 日正式结束。同时，CentML 更新了公司注册信息、董事名单及通信地址。Linkedin信息显示，几位CentML创始人已将主页归属公司改为英伟达。
根据《The Logic》获得的消息，这笔交易的基础金额超过3亿美元，若加上基于业绩目标的earn-out条款，总价值可能突破4亿美元。对于一家总融资额仅3090万美元的初创公司而言，这意味着早期投资者获得了超过10倍的回报，其中Radical Ventures作为孵化方，从2022年6月投入的350万美元种子前资金中收获了惊人收益。
消息人士透露，这家芯片巨头在与多家收购方的竞逐中最终胜出。这场竞购战的核心，在于CentML开发的核心技术：一套能够在AI模型与底层芯片之间建立智能连接的软件系统，通过挖掘未被充分利用的硬件算力，使AI系统运行效率提升数倍。
CentML的技术突破体现在两个维度：其一是硬件利用率优化，通过水平融合训练阵列（HFTA）等创新算法，将分布式AI训练任务整合至单一加速器进行并行处理。根据王尚等人在2021年《Machine Learning and Systems》期刊的研究，其训练吞吐量最高提升15.1倍。这一突破对需反复超参数调优的AI研究场景具有显著价值。
其二是跨平台适配能力，其软件可兼容英伟达GPU、谷歌TPU等多种硬件平台，并与亚马逊AWS、微软Azure等云服务商达成分成协议（revenue-sharing）。这种开放性策略契合英伟达需求——既强化自有生态，又避免与潜在硬件伙伴形成竞争关系。
2020年，当时还是微软研究员的根纳季・佩希门科发现了一个行业痛点：企业采购的GPU常常处于低负载运行状态，有时利用率甚至不到20%。这位毕业于卡内基梅隆大学的计算机架构专家意识到，软件层的低效正在吞噬硬件投资价值。
2021年，佩希门科加入多伦多大学任教，随即组建了研究团队专攻AI系统优化。团队核心成员包括当时正在攻读博士学位的王尚——这位1995年出生于青岛的华人学生，本科阶段就以优异成绩获得多伦多大学Adel S.Sedra金奖。王尚主导开发的BPPSA算法，通过将反向传播重构为并行扫描操作，使循环神经网络训练速度提升2.75倍。
2022年7月，在Radical Ventures的孵化下，CentML正式成立，佩希门科担任CEO，王尚出任CTO，另外两位多伦多大学博士生Anand Jayarajan（首席架构师）和Akbar Nurlybayev（COO）共同组建了核心团队。
公司成立后的发展轨迹堪称教科书级的初创企业成长案例。2022年6月完成350万美元预种子轮融资，2023年10月获得2700万美元种子轮投资，投资方包括谷歌Gradient Ventures、英伟达自身以及德勤风投等产业资本。
CentML的商业化策略清晰而务实，它不直接向企业销售软件许可，而是采用订阅制+云服务商分润模式。一方面，企业可以按月付费使用其优化平台；另一方面，该技术被集成到云服务商的AI服务中，按使用量进行收益分成。这种模式帮助CentML积累了包括Wordcab在内的标杆客户，其客户Wordcab证实，采用技术后推理速度提升1.5-2倍。
在CentML的四位创始人中，王尚的经历尤为引人注目。这位出生于青岛的95后，从青岛二中毕业后赴加拿大留学，在多伦多大学完成本科到博士学业，期间发表的三篇AI系统优化领域学术论文。
王尚的研究兴趣始终聚焦于一个核心问题——如何让AI模型更"节俭"地使用计算资源。"现在的ML/DL工作负载消耗着疯狂数量的计算资源。"他在个人主页上写道，"我喜欢新奇想法，也喜欢让事物高效运行。"这种理念贯穿了他的学术与职业生涯。
2020-2022年，王尚曾在英伟达担任深度学习软件工程师，参与开发了NVIDIA Deep Learning Examples项目。回归学术界后，王尚与导师佩希门科合作的HFTA技术成为突破性成果。
传统上，AI研究者进行超参数调优时，会反复启动多个相似模型训练任务，这些任务各自占用独立GPU却都处于低负载状态。HFTA算法通过数学等价转换，将这些并行任务"水平融合"为单一计算流，在不影响结果准确性的前提下实现硬件资源的集约化利用。这项技术后来被整合到CentML的核心产品中，成为吸引英伟达的关键因素之一。通俗来说，传统AI研究者调参数时，就像开了一堆只坐满30%乘客的公交，每辆车代表一个GPU。HFTA技术干了件聪明事，通过数学方法把所有这些半空的车合并成一班满员地铁，用同样油耗运送更多乘客，还保证准时到达。
随着收购完成，王尚已以AI系统软件经理的身份加入英伟达，其个人主页显示，他将领导原CentML技术团队继续推进相关优化技术的研发。
英伟达收购CentML的消息传来时，正值加拿大科技界对"人才流失"的讨论升温。6月初，另一家加拿大AI芯片初创公司Untether AI在融资失败后，将工程团队转移至AMD（不涉及知识产权收购）——这种"人才收购"（acquihire）与CentML的全资产收购形成对比，却共同反映出美国科技巨头对加拿大AI人才的渴求。
多伦多作为北美AI研究重镇，拥有多伦多大学、Vector Institute等学术机构，培育了包括深度学习先驱Geoffrey Hinton在内的众多顶尖人才。但近年来，该地区的AI初创企业频频被海外巨头收购。2024年，谷歌收购了专注于医疗AI的Cohere Health；2023年，微软买下了量子计算公司Xanadu部分资产。
这种人才流动在CentML团队中尤为明显。除四位创始人外，至少18名技术人员已通过收购加入英伟达，其中包括多位在MLSys、ASPLOS等顶级会议发表过论文的研究人员。
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奇点财经综合媒体报道。最近，英伟达（Nvidia）以超过4亿美元的价格，收购了这家这家由多伦多大学副教授根纳季・佩希门科（Gennady Pekhimenko）与华人 95 后王尚（Shang Wang）等人联合创办的AI初创公司CentML。一封发给客户的电子邮件在社交媒体曝光，称公司运营将于 2025 年 7 月 17 日正式结束。同时，CentML 更新了公司注册信息、董事名单及通信地址。Linkedin信息显示，几位CentML创始人已将主页归属公司改为英伟达。
根据《The Logic》获得的消息，这笔交易的基础金额超过3亿美元，若加上基于业绩目标的earn-out条款，总价值可能突破4亿美元。对于一家总融资额仅3090万美元的初创公司而言，这意味着早期投资者获得了超过10倍的回报，其中Radical Ventures作为孵化方，从2022年6月投入的350万美元种子前资金中收获了惊人收益。
消息人士透露，这家芯片巨头在与多家收购方的竞逐中最终胜出。这场竞购战的核心，在于CentML开发的核心技术：一套能够在AI模型与底层芯片之间建立智能连接的软件系统，通过挖掘未被充分利用的硬件算力，使AI系统运行效率提升数倍。
CentML的技术突破体现在两个维度：其一是硬件利用率优化，通过水平融合训练阵列（HFTA）等创新算法，将分布式AI训练任务整合至单一加速器进行并行处理。根据王尚等人在2021年《Machine Learning and Systems》期刊的研究，其训练吞吐量最高提升15.1倍。这一突破对需反复超参数调优的AI研究场景具有显著价值。
其二是跨平台适配能力，其软件可兼容英伟达GPU、谷歌TPU等多种硬件平台，并与亚马逊AWS、微软Azure等云服务商达成分成协议（revenue-sharing）。这种开放性策略契合英伟达需求——既强化自有生态，又避免与潜在硬件伙伴形成竞争关系。
2020年，当时还是微软研究员的根纳季・佩希门科发现了一个行业痛点：企业采购的GPU常常处于低负载运行状态，有时利用率甚至不到20%。这位毕业于卡内基梅隆大学的计算机架构专家意识到，软件层的低效正在吞噬硬件投资价值。
2021年，佩希门科加入多伦多大学任教，随即组建了研究团队专攻AI系统优化。团队核心成员包括当时正在攻读博士学位的王尚——这位1995年出生于青岛的华人学生，本科阶段就以优异成绩获得多伦多大学Adel S.Sedra金奖。王尚主导开发的BPPSA算法，通过将反向传播重构为并行扫描操作，使循环神经网络训练速度提升2.75倍。
2022年7月，在Radical Ventures的孵化下，CentML正式成立，佩希门科担任CEO，王尚出任CTO，另外两位多伦多大学博士生Anand Jayarajan（首席架构师）和Akbar Nurlybayev（COO）共同组建了核心团队。
公司成立后的发展轨迹堪称教科书级的初创企业成长案例。2022年6月完成350万美元预种子轮融资，2023年10月获得2700万美元种子轮投资，投资方包括谷歌Gradient Ventures、英伟达自身以及德勤风投等产业资本。
CentML的商业化策略清晰而务实，它不直接向企业销售软件许可，而是采用订阅制+云服务商分润模式。一方面，企业可以按月付费使用其优化平台；另一方面，该技术被集成到云服务商的AI服务中，按使用量进行收益分成。这种模式帮助CentML积累了包括Wordcab在内的标杆客户，其客户Wordcab证实，采用技术后推理速度提升1.5-2倍。
在CentML的四位创始人中，王尚的经历尤为引人注目。这位出生于青岛的95后，从青岛二中毕业后赴加拿大留学，在多伦多大学完成本科到博士学业，期间发表的三篇AI系统优化领域学术论文。
王尚的研究兴趣始终聚焦于一个核心问题——如何让AI模型更"节俭"地使用计算资源。"现在的ML/DL工作负载消耗着疯狂数量的计算资源。"他在个人主页上写道，"我喜欢新奇想法，也喜欢让事物高效运行。"这种理念贯穿了他的学术与职业生涯。
2020-2022年，王尚曾在英伟达担任深度学习软件工程师，参与开发了NVIDIA Deep Learning Examples项目。回归学术界后，王尚与导师佩希门科合作的HFTA技术成为突破性成果。
传统上，AI研究者进行超参数调优时，会反复启动多个相似模型训练任务，这些任务各自占用独立GPU却都处于低负载状态。HFTA算法通过数学等价转换，将这些并行任务"水平融合"为单一计算流，在不影响结果准确性的前提下实现硬件资源的集约化利用。这项技术后来被整合到CentML的核心产品中，成为吸引英伟达的关键因素之一。通俗来说，传统AI研究者调参数时，就像开了一堆只坐满30%乘客的公交，每辆车代表一个GPU。HFTA技术干了件聪明事，通过数学方法把所有这些半空的车合并成一班满员地铁，用同样油耗运送更多乘客，还保证准时到达。
随着收购完成，王尚已以AI系统软件经理的身份加入英伟达，其个人主页显示，他将领导原CentML技术团队继续推进相关优化技术的研发。
英伟达收购CentML的消息传来时，正值加拿大科技界对"人才流失"的讨论升温。6月初，另一家加拿大AI芯片初创公司Untether AI在融资失败后，将工程团队转移至AMD（不涉及知识产权收购）——这种"人才收购"（acquihire）与CentML的全资产收购形成对比，却共同反映出美国科技巨头对加拿大AI人才的渴求。
多伦多作为北美AI研究重镇，拥有多伦多大学、Vector Institute等学术机构，培育了包括深度学习先驱Geoffrey Hinton在内的众多顶尖人才。但近年来，该地区的AI初创企业频频被海外巨头收购。2024年，谷歌收购了专注于医疗AI的Cohere Health；2023年，微软买下了量子计算公司Xanadu部分资产。
这种人才流动在CentML团队中尤为明显。除四位创始人外，至少18名技术人员已通过收购加入英伟达，其中包括多位在MLSys、ASPLOS等顶级会议发表过论文的研究人员。
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