NVIDIA收购Run:AI后立刻开源，到底意图为何？商业巨头全球战略再掀波澜！

1 月 05

Luke Fan英伟达，NVIDIA，黄教主，GPU , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , NVIDIA收购Run:AI后立刻开源，到底意图为何？商业巨头全球战略再掀波澜！已关闭评论

英伟达收购了一家软件公司，叫RunAI，转手就把它收购的软件公司产品直接开源了。这到底是想要干什么呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

还记得前面英伟达接受中国反垄断调查那个事吗？就是当时他收购了一个网络相关的公司。当时收购的时候，大家提出了条件，说你收购了以后不可以去进行捆绑销售，不可以说你必须要选择英伟达家的产品，选择你们家收购的这个网络产品，必须要有这样的承诺。但是最后承诺并没有实现。所以呢，现在英伟达在遭到很多国家的反垄断调查。

那么这一次呢，整了个RunAI，一个以色列的软件公司，上手就开源了。他到底想干嘛？是不是为了避免这种反垄断调查，还是为了什么呢？这个咱们今天解释一下。

首先要说一下RunAI是干嘛的。他呢是以色列的一个公司，专门做GPU调度的。你说我一个GPU都没有，或者只有一个GPU，有啥可调度的？对，这事跟你没关系。你说我这个机房里头有1万块GPU，我需要对这个GPU进行调度。这回你去算这个任务，下一回你去算另外一个任务，他要干这件事情。

那你说这玩意还需要个软件吗？我们把GPU插上使不就完了吗？可没这么简单，GPU调度呢，还是非常有必要的一个工作。首先大家要思考一下，1万块GPU搁一块到底是怎么使？它不是说搁盒子里，你得把它插电脑里，插在服务器里头以后，我们在每一个服务器上装软件嘛，肯定这玩意是不行的。

跟大家举一个稍微形象一点的例子吧，这个算例中心的服务器有点像拍戏的摄影棚。拍戏摄影棚长什么样？给他搭各种各样的布景。你这边拍完戏以后要干嘛？赶快把这布景拆了，换下一场戏的布景上去，再去拍下一场戏。张三，你要拍《霸王别姬》，你到哪去拍去？后边一个你要拍什么什么东西？《霸王别姬》那个一会拍完了，你上他那去，把那个影棚拆了，然后去把你的东西布上。这个玩意就叫做演播室调度，或者摄影棚调度。GPU调度其实干的也是类似这样的一个活。

就是每一个人说：“我现在要上算力平台，去训练我的模型了，去微调模型了，或者做推理去了。”这个时候要干嘛呢？也是一样的，就是我们有一个环境，我应该先去部署什么操作系统、什么数据库、什么样的大模型、哪些数据。部署完了以后呢，说“123，开跑”。那怎么能够让它跑得快些呢？很简单，就跟刚才咱们讲的这个摄影棚的故事一样。

首先呢，你要写一个大的本子，这个脚本是说我们应该先部署这个操作系统。部署完了操作系统以后，再去做什么什么事情。你要照这个本执行下来。对于这个算力服务器来说，他也是干这么个活。你说我们现在要去部署一个新的任务了，怎么办？先找一台空的服务器，这个服务器是现在啥都没有的。然后上来说：“这是一个明朝的戏，咱们现在赶快把明朝的布景都放上。”这个是个卧室，咱们把这个床、桌子、椅子什么都放上，这是应该是结婚的戏，赶快铺上红的。他就是这样的一个过程。

铺好了以后，说“321，咔，开始跑”。他就是整个的调度。你说我现在拍摄的这个房间现在不用了，那我需要把东西收起来，也不是说咔嚓都给人砸了就完了，还是要做正确的数据回收。哪些东西我们要回收回来？这次这个演员拍戏的时候写了个字，我们得把这字收好了，下回再拍戏的时候得把这字铺在这，你可以接着写，还是怎么怎么样。

还有很多这样的事情，像我们去训练大模型也是这样的。我这头环境部署好了，任务开跑，跑完了以后呢，你要正确的把信息回收回来，然后呢再说：“OK，现在这个服务器归还到池里边去，重新清空。”下回你谁在用的时候，可以直接在这个服务器的基础上继续去使用它，是这样的一个过程。

GPU调度呢，实际上也是干类似这种事情。GPU调度呢，他自己还做了一个叫AI control panel的东西。像我们使用云服务或者使用各种云端服务的时候， 经常会遇到这种叫control panel，叫控制板。什么意思呢？就是一大堆开关，一大堆状态，相当于是我们，比如说开飞机。

面前是一大堆的开关，一大堆的仪表。使用GPU云服务，或者说算力中心的云服务的时候，它也是这么一大堆东西。你要去说这个任务需要在什么时间点上线，什么时间点下线。上线之前部署哪些东西，下线之前回收那些数据。然后，下一个任务怎么去排队，你要搞一大堆这样的事情进去。

你要设置很多的开关，设置很多的仪表，说这个数据跑到什么样的程度了，GPU的温度怎么样，GPU占了多少百分比了，CPU占什么样了，硬盘什么样，内存什么样。也有一大堆的图表在那看着。这呢，叫control panel。RunAI呢，就做GPU调度，提供这个AI的控制面板，这就是他们干的活。

目前，RunAI只支持英伟达的显卡。你说我Intel的显卡，或者是AMD的显卡，或者咱国内说升腾910的显卡，这个人家不支持。就是这样的公司，被英伟达好几亿美金给买下了。具体钱其实没有公开出来，因为里头有很大的一部分是英伟达的股票。而英伟达的股票呢，又快赶上比特币了，非常不稳的那个价格，上蹿下跳的，但最近主要在蹿。

所以呢，他这个具体花了多少钱买，这个不确定，肯定是几亿美金了。而且呢，这公司只有150人，这帮人肯定是年前吃了鸡腿了。那你说英伟达这样的一个公司，他为什么要买RunAI这么一个项目呢？他是不是也跟咱们前面讲英伟达垄断案里头那个网络设备供应商，他有巨大的垄断地位，占了非常非常高的市场份额呢？

这个事呢，其实RunAI在整个的算力市场里的占的份额是非常小的，并不大。这个可能跟很多人的想象是不一样的。GPU调度这个事呢，重要吗？肯定重要，因为这玩意儿贵。而且GPU随着英伟达快速的升级，你一旦买回来以后，哪怕你不用，它的这个价值也会在快速下跌。所以大家都希望说买了GPU以后，你一定要把他们都排满了，都给我干活去，家里的这个大牲口不能让他闲着。所以GPU调度这个事本身是很重要的。

RunAI市场上占有率又这么低，那英伟达你买它的原因是什么呢？大家要注意，现在我们去做这个算力中心，去做这个GPU调度，其实是有两个大的阵营的。一个阵营是什么呢？就是传统的云计算厂商，比如谷歌、微软、亚马逊、Oracle，国内的什么百度、腾讯、阿里、华为，这都属于大的云计算中心。他们自己是有很多的算力卡的。那么这些人呢，他是不会使用RunAI的，他们一定会自己去写一套这种系统，去管理自己的这个算力卡。为什么呢？就是你在这种云计算中心里头，他自己需要对自己的机房进行统一的控制，进行统一的镜像上架，或者是这个服务器怎么下架，他一定会统一的有一个规范来管理这事。

有点像什么呢？还是像刚才咱们讲这个拍电影的故事。你这是一个横店影视中心，你说你会去用一个外边人来去管理，说我给你提供一套规范，我们来管理这个所有的拍摄棚？不会的，人家一定会自己整一套的。所以大的这种云计算中心是用不着这玩意了。

云计算中心还有一个问题是什么呢？就是他们呢，都在尝试逃离英伟达的控制。谷歌自己研发了自己的TPU，Tencent Flow的处理核心，它叫TPU。微软自己也跟ARM一起做了一些自己的算力卡，亚马逊也做了类似这种东西。国内那就更是五花八门了，还有升腾910这种奇怪的东西在里头。云计算服务商呢，他们就会尝试把这些乱七八糟的卡都运行起来。而你像RunAI这种，就是我只支持英伟达的，你肯定就没法使了嘛，他就是这样的一个情况。

除了这些云计算中心之外，还有谁干这个事呢？就是需要整大量的算力卡来进行调度呢？就是还有一些银行、保险公司，或者是一些做自动驾驶的这种创业公司，比如说Mobile I，那也是一个以色列的公司，他也需要大量的算力卡自己去处理。因为对于他们来说呢，你去买云计算中心的这个算力，他比较贵。大家要知道云计算中心的逻辑是什么？它逻辑是说，我的所有设备是有开机率的，比如说开机率70%。

那我向大家去收钱的时候，我就一定要把这个空闲的、那个机器的钱收回来。如果我现在只是临时用一下，我又并不是说自己长期使用这些机器的话，那我自己去买一台机器这个事是不划算的。我租云计算服务中心的这个，是划算的。但你如果说我自己买了一堆显卡，我每天24小时、一周7天，我都不让它闲着，都好好干。那这种情况的话，你去租赁预算中心的那部分，就不划算了。因为你要为这个空闲的这部分去付钱。哪怕说我这个付完钱以后，一直都在一天24小时开机在算，但是云计算服务商还是会找你收这个空闲钱的。

所以很多的这种自己有密集运算需求的，这些甭管是创业企业，还是传统的企业，他们都会自建算力中心。但这些人，他们主要就要用这个RunAI了。英伟达现在希望呢，就是在这种自建GPU算力中心里头，可以提高占有率，可以一统江湖。这就是他去收购这个RunAI的一个原因。说在这个云计算公司里头，谷歌里头肯定也买了大量的这个GPU英伟达的，但是谷歌肯定自己也去找AMD去定制，也会去找其他人去定制，它是很不忠诚的。

但是这些小一点的自营的算力中心的话，他们要求的是什么？他们要求的是简单、省事、稳定、可靠。所以这种情况下一定是买英伟达的，绝不会去买一些奇奇怪怪的。你比如说我去买AMD，AMD你说算奇奇怪怪吗？但是你要去做AMD部署，做AMD的整个的调优协调的话，你肯定遇到的问题，要比使用英伟达那个多得多的。因为英伟达都给你设计好了，而且大部分人都在用，百分之七八十的占有率。

所以在这种情况下的话，哪怕是说你一时半会搞不定，你找人问去，你都能问得来。你要用AMD的，你出了点什么问题，你都不知道该问谁去。所以云计算中心之外的公司，他们会尽量尝试使用英伟达的系统。云计算公司的话，他们就有用英伟达，但是也都会有些三心二意，能够便宜点，咱肯定还是便宜点，能够自己整一个GPU，咱就自己整一个，自己写一套软件，把所有的这些。

甭管是GPU、TPU什么这些东西，都给你统合起来，让它能跑起来。这是这个云计算公司的一个想法，我们解释清楚了英伟达为什么要去买RunAI。那你说收购了以后就开源了，这是一什么神仙操作呀？你收购了以后，咱卖这东西呢，还卖便宜点，咱们慢慢的一统江湖，跟人打不就完了吗？你这开源了，你这个几亿美金不就白扔了吗？对于很多中国的老板来说，你图啥呀？

大家要注意，第一个，英伟达现在肯定树大招风，他们呢，现在去做任何的收购都会受到全世界各个国家的审查。你说我开源了，这事你就没什么可查的了吧？我保证英伟达把他买下来以后，不会用RunAI来去捆绑任何用户，这个也是让他能够顺利完成收购的一个前置条件了。而且呢，在开源以后，别人就可以在系统上搭建AMD和Intel的这些支持。

RunAI一开源，虽然它原来只支持英伟达，但是现在呢，大家拿着原代码就可以去改去了。说我现在把AMD的、把昇腾910的、国内摩尔线程的，把这些模块都接上去。我觉得这个真的是针对中国的，怎么说呢，算是个胡萝卜吧，这个糖衣炮弹。我们以后就可以把自己的什么升腾910、什么摩尔线程，把这些东西通通都挂到RunAI上面去进行管理和调度。在这种情况下，RunAI就可以快速的干掉其他的竞争对手。

原来比如说我们使用摩尔线程，我搞不定，RunAI不支持，那我就要自己去写这个东西。其实你也是到套用一些其他的开源系统，在这上面再修修改改，这事就比较费劲。但你说我使用RunAI整套的，我只需要把摩尔线程的驱动挂上就完了，那我就可以在国内用这玩意了。

那在这样的一个情况下呢，英伟达公司买下来的RunAI跟其他竞争对手比起来，有一个巨大的优势是什么呢？就是你对英伟达的显卡肯定支持的更好。因为你一旦成为自己的公司了，很多内部的代码、内部的这些协议就可以看到了。你跟这种在外面的、不是英伟达内部的公司去比较起来，你肯定更了解英伟达的显卡怎么回事。

RunAI再去跟其他的公司进行竞争的时候，或者就是同样的做GPU调度的这种产品进行竞争的时候，它就具备了巨大的优势。即使你使用一些其他显卡，比如像中国公司这样的，你也可以用RunAI把它跑起来，没问题，一起调度。哪怕，比如说我们买了一堆的H20，在英伟达禁令下来以后，现在允许往中国卖的这些显卡是H20嘛。我买了H20，然后再加了一堆升腾910，再加了点摩尔线程，凑了一个机房，这个也可以。你现在用RunAI可以统一来管理了。而且这一部分呢，比其他的软件对于英伟达显卡的支持还更好一些，这个肯定是可以一统天下的了。

而且呢，这种最终的捆绑肯定是可以提升显卡的占有率的。为什么？虽然他现在说我支持Intel了，支持AMD了，支持升腾910了，但还是大家公认的英伟达最好使的。像中国，我们以前就干过这种事情，什么呢？去打盗版。打完盗版以后说，我们这公司里头装的Linux，装的这个WPS，有一套是这样的，你来检查的时候我们是这样的，但我们自己干活的，还是Windows和Office，为什么？这玩意好使。

所以他有可能会让中国很多的厂商继续大量的去买他的H20、A20，什么这种奇怪的显卡。买完了以后呢，说你这有没有支持国产，支持了，你看我这有两块升腾910，还有几块摩尔线程，但剩下的大量的可能就都是英伟达的卡了。它会成这样。

那你说英伟达买了RunAI以后，对这些云计算厂商的选择有什么改变吗？也是有影响的。为什么呢？云计算厂商刚才我们讲了，他一定是有最大的动力，自己是造显卡的。但是呢，像Mobile I，像什么银行，他们用了RunAI了，用了大量的英伟达的显卡了，他们会遇到另外一个问题是什么呢？就是很多的这种算力的公司，他们会使用叫混合云结构。什么意思呢？就是我这个比较稳定的任务，我就自己建个机房，自己买显卡把它跑起来，但呢，会有很多临时性任务，临时性任务呢，我就要到云端去租算力。

那在这个时候呢，你就遇到一个新问题，是什么呢？叫做兼容性的问题，或者说叫迁移成本的问题。咱们举这么个例子，刚才咱们还是讲这个拍电影影棚的事情。我从某个小的影视中心，把这些道具、这些用的东西都拆下来了。那你说，拆下来完了以后，我现在送到横店影视中心去了，这大影视中心去了装不上，这事不行。横店影视中心看了说：“那我得跟你兼容一下，让你迁移过来的成本降低一下，效率提高一些。”所以呢，我们要把这个拍摄的房间尺寸都给你量好了，我们尽量让你从那边拆下来的东西在我这就可以用。

所以呢，英伟达去买RunAI，如果能够把云计算中心之外的这些人基本上一统江湖，全都变成英伟达的客户，而且都使用RunAI把它跑起来了，对于云计算服务商来说呢，也算是有一个绑架作用。你以后为了让你的客户可以平顺地迁移回来，还是得老实去给我买英伟达的显卡。哪怕你不用RunAI，你也要给我提供接口，让我能够把RunAI里的这些镜像也好，或者是这些服务器的模块、脚本也好，可以顺利地迁移过来。我还可以把你这些上的东西再给我顺利地迁移回去，这个事情他们肯定还是要去考虑的。

我们来讲一个稍微有点题外的话，是什么呢？你说英伟达买了RunAI以后，对于在中国使用到底有什么好处？很多人都讲，英伟达会不会摁个按钮，就是让咱们偷偷走私进来的这些H100，包括后边的什么D200，这些东西就都跑不了了呢？现在有了RunAI，GPU调度软件英伟达一起都提供了，是不是它就可以更好地知道你在干什么了？只要摁个按钮，你就不能跑了。我就马上就知道，你这个里头有一些设备是禁运的，不能在中国出现的。你一旦在RunAI上运行起来，就不能动了，是不是会出现这样的情况呢？跟大家讲，关系不大。为什么呢？因为中国的这些大型云计算公司，阿里、百度、腾讯、华为，也都是自己写的系统，自己做的调度系统，不会用你的RunAI，原来他们这能跑，现在还能跑。

第二个呢，RunAI现在是开源了。开源了以后，就会有一些小公司使用它。但是呢，它可以在国内找一些系统集成商或者是部署服务商。你帮我改一改，把它改成离线的版本，不要动不动就回去报告。这个事呢，是完完全全可以做到的，因为所有的原代码都给你了嘛。所以这件事呢，就不用太担心。

有没有人担心说，英伟达摁个按钮，中国走私进来的这些H100就都摊菜了呢？这个事也不用担心。为什么呢？因为现在英伟达最新的A系列、H系列，以及再往后的什么Blackwell，这种黑井系列的显卡驱动也都是开源的，都是给你原代码的。为什么会做成开源的呢？原因也很简单，就是各个云计算厂商，包括各个算力中心，他们使用的Linux版本很多都是经过魔改的。他们在使用的各种CPU或者其他的这种硬件环境呢，也都是有一定的区别。有些是Intel的，有些是AMD的，还有一些就是ARM的，甚至还有很多这种ARM CPU，干脆就是这些云计算厂商自己定制的，外边就没有。

那么在这样的情况下，你想要去挂一个驱动，能够把显卡挂上的话，他怎么办呢？他就需要去拿原代码进行本地编译，把本地的兼容性和依赖性的问题都解决掉。那这个事是什么意思？咱们接着讲。刚才这个影视中心拍摄基地的故事，如果进来的是一整套的房子和这个布景，是不能拆开的，那你到了人家的那个影视基地的拍摄中心里头，就没法布。那怎么办呢？你一定是能拆散了的，拆散了你才能到这边去布这个景。

这个影视中心，房门是朝东的，那个影视中心窗户是圆的，下一个影视中心，这个床是弹簧床还是古代的这种木床。你才能够说，我们这个被子应该这么去摆，窗帘应该怎么挂，窗花应该怎么贴，才会有整个这样的一套布置。你不能说，我这都给你设计好了，一点都不能改进去，这事搞不定。这就是为什么现在的这个英伟达的显卡驱动都是开源版本，你都是有全套原代码，你需要到本地来去编译。我一进来一看，哦，这房子是这么设计的。

这个窗户这样，床那样。然后我就把各种各样的零部件到这摆起来，一看布景摆着还挺好看。再挂几个灯，就很可以去拍摄电影去了。

所以呢，既然是开源的，就可以进行离线安装、更新以及升级。在本地呢，你还可以改一改，改完了以后再去安装、升级、测试、使用，都没毛病，不需要连线。

他们使用的Cuda，也就是英伟达这个看家本领，也是完全支持离线工作的。数据中心的主机的工作状态呢，大家用这个影视基地的方式去理解算力中心，是没有任何问题的。就是你影视基地里拍任何的片子，外边人是不知道的。你只要不说，通过所有审批拿出来放的话，谁都不知道他们在拍什么。

所以你也不要想着说，英伟达就可以知道每个人在干嘛，然后就可以把你这个机器给你停掉，或者说我监控你的数据，没这个想都甭想。如果有人跟你讲这种故事，那么他唯一的原因是什么呢？就是国产替代信创，他们想让人去买他那个比较烂的卡，想让人去用他比较烂的系统，他才会给你讲这故事呢。这种故事都是骗傻子的。

最终结论就是，英伟达虽然开源了RunAI，但是依然是为了继续垄断做努力。这公司嘛，在商言商，我觉得没毛病。RunAI这样的软件的加入呢，对于中国公司或者在中国境内继续使用英伟达的设备，其实是有帮助的。而且对于英伟达的设备在中国，即使是禁运设备，在中国的使用也不会有任何的限制。

好，这就是今天跟大家讲的英伟达收购RunAI这家以色列的公司，到手就直接开源的一个故事。英伟达到底图啥，跟大家讲清楚了。好，这期就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

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