当前位置: 首页 > news >正文

法国AI初创公司ZML发布免费推理软件,支持多种AI芯片

英伟达的市场主导地位尚未终结,但来自各方的挑战者和替代选择正在不断涌现。

法国热门AI初创公司ZML获得图灵奖得主杨立昆背书,近日推出了一款推理性能软件,可让多款开源大语言模型在多种芯片上运行,涵盖英伟达、AMD、谷歌TPU、Apple Metal和英特尔Arc。

ZML创始人斯蒂夫·莫兰在接受TechCrunch采访时表示,公司新推出的大语言模型推理服务器ZML/LLMD,旨在打破现有的技术壁垒,让不同芯片以最高可用速度(有时甚至更快)支撑AI应用场景。

莫兰指出,随着AI逐步融入工作与日常生活,推理优化(即处理提示词的过程)的重要性已超越模型训练,但其背后往往存在诸多问题——软件与架构层面的障碍导致厂商锁定现象严重。

在AI成本压力持续上升的背景下,实现多种芯片的最优性能,不仅是技术层面的突破,也可能成为市场格局的颠覆因素。

ZML希望为企业和云服务商提供混合使用多种芯片的选择,其中一些芯片成本更低或能耗更少。"我们的理念是让用户重新掌握构建自身系统的主动权,实现真正的效率提升,让AI得以更广泛地普及,"莫兰说道。

莫兰观察到,这类软件支持有助于新兴AI芯片厂商,尤其是欧洲的一批企业,包括Axelera、Fractile、Kalray、OLIX、Q.ANT、SiPearl、SpiNNcloud和VSORA。不过在他看来,比地域更重要的是,ZML能与这些公司共同探索"全球前所未有的事情"。

这并不意味着莫兰看空英伟达。恰恰相反,部分原因在于英伟达现有的供应能力。他表示ZML与这家AI芯片巨头保持着良好关系,而英伟达也一直在为推理需求的爆发做积极准备。

推理领域的投资热度极高,业界甚至将这一趋势称为"推理淘金热"。因此ZML面临多方竞争,包括近期估值达130亿美元的Baseten、开源项目vLLM创始团队成立的Inferact,以及SGLang背后的商业公司RadixArk。

vLLM和SGLang与LLMD存在一定竞争关系,但莫兰对ZML的期望远不止于此。"我们已经到达参与芯片协同设计的阶段,"他说。他还表示,ZML这支仅有20人的精干团队,正是这家巴黎初创公司能够快速迭代、持续推出新产品的关键所在。

小而精的团队背后,资金实力同样不容小觑。凭借莫兰此前担任Zenly工程副总裁的成功经历——该公司于2017年被Snapchat以九位数价格收购——ZML从多家风险投资机构募得2000万美元,投资方包括哈里·斯特宾斯创立的20VC、>commit、AALVC、Drysdale Ventures、扎维尔·尼尔的Kima Ventures、Kindred Capital、LocalGlobe和Puzzle Ventures。

与ZML于2024年发布、2025年3月更新的首个公开项目(一款以推理为核心的机器学习框架)不同,ZML/LLMD并非开源,但以免费产品形式上线,初期目标是收集用户使用数据。"我宁愿先观察和衡量,再在最有效的地方实现变现,而不是一开始就因为过于贪婪而自断增长之路,"莫兰说。

ZML/LLMD何时转为付费产品、最终市场反响如何,目前尚无定论。但从股东名单来看,已有不少知名创始人给予关注,包括Dagger和Docker创始人所罗门·海克斯、Hugging Face联合创始人克莱门特·德兰格和朱利安·肖蒙,以及如今供职于AMI Labs的杨立昆。这也进一步印证了欧洲AI创业公司完全可以立足本土构建世界级产品的可能性。"ZML只能诞生在巴黎,"莫兰说。

Q&A

Q1:ZML/LLMD是什么?它能解决什么问题?

A:ZML/LLMD是法国AI初创公司ZML推出的大语言模型推理服务器,支持多款开源大语言模型在英伟达、AMD、谷歌TPU、Apple Metal、英特尔Arc等多种芯片上运行。它的核心价值在于打破软件与架构壁垒,消除厂商锁定,让不同芯片以最高可用速度支撑AI推理任务,帮助企业实现混合芯片部署,降低成本和能耗。

Q2:ZML/LLMD是免费的吗?什么时候会收费?

A:目前ZML/LLMD以免费产品形式上线,ZML的目标是先积累用户使用数据,再考虑在最合适的环节实现商业变现。创始人莫兰表示不希望因过早收费而阻碍产品增长。至于何时转为付费模式,目前尚无明确时间表。

Q3:ZML面临哪些主要竞争对手?

A:ZML在推理优化市场面临多方竞争,主要对手包括估值高达130亿美元的Baseten、由开源项目vLLM创始团队成立的Inferact,以及SGLang背后的商业公司RadixArk。不过ZML创始人莫兰表示,公司的目标比单纯的推理服务更为宏大,已延伸至芯片协同设计领域。

http://www.jsqmd.com/news/1151331/

相关文章:

  • 百考通智能任务书贴合你的选题,拒绝空话套话
  • 03.01.01.ComfyUI Ubuntu:环境搭建篇(集成 调用ComfyUI的API 使用Pythin 中间件方式)
  • VMamba VSSM 架构解析:4阶段VSS Block堆叠与SS2D模块的3步实现
  • 通过Semi Design思考前端组件AI化
  • 地月引力地震理论应用——四川高风险年份筛选
  • 测试转大模型:从排查路径看工程价值
  • DC SUPERMAN 超人美国商标维权全解析|S 盾图形 TRO 禁令应对教程
  • 一、三步搞定:在Creo/ProE任意位置自定义坐标系并导出
  • SolidWorks_装配体设计19_装配体动画与运动
  • Windows命令调用的神经反射弧:Run-Command智能启动器
  • 【单片机毕业设计】基于 51/STM32 单片机的温度监测声光报警系统设计与实现,基于 51/STM32 单片机的数码管温度采集报警装置开发(022801)
  • 杰理之旋转编码器【篇】
  • 2026智能写作工具深度测评|教育学习、文案创作、论文写作首选工具盘点
  • AGENTS.md / CLAUDE.md 到底写什么?给 AI 编程工具一份仓库说明书
  • HCIP--BGP基础实验
  • Seaborn vs Matplotlib vs Plotly:3种热力图方案性能与效果深度对比
  • JDK 1.8 已经装好,JDK 17 安装
  • 微信公众号原生Servlet开发零基础实战教程(附公众号主体变更迁移公证书办理流程及完整后端运行代码)
  • VSP One:走向统一的数据基础设施
  • 记一次使用 cloudflared tunnel 内网穿透
  • PCL 无序点云的快速三角剖分
  • 【单片机毕业设计】基于 51/STM32 单片机的超声波测距声光报警系统设计,基于 STM32/51 单片机的近距离测距预警装置开发(022901)
  • AI 眼镜不是下一台手机,而是 AI 终于长出了眼睛
  • 理解平衡树数据结构在数据库索引中的核心价值
  • 爱丁堡大学与MIT联手打造的AI科学家
  • 终极Armbian部署指南:将闲置电视盒子变身高性能Linux服务器
  • 倒装芯片封装 3 种凸块工艺对比:金/铜柱/锡凸块选型与 5 项关键参数
  • Scikit-learn 1.5实战:3行代码完成K-Means聚类与逻辑回归分类
  • 暗黑破坏神2存档编辑器完整技术指南:从入门到深度定制
  • HFSS 2024 R2 仿真分析:微带线与带状线在 20GHz 下的辐射与串扰差异