Hugging Face huy động 350 tỷ won trong vòng Series D từ Salesforce, Nvidia và nhiều bên khác

 (techcrunch.com)
1 điểm bởi GN⁺ 2023-08-25 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Trong bối cảnh nhu cầu với các nền tảng phát triển AI tăng cao, Hugging Face đã huy động khoảng 235 triệu USD ($235m) ở vòng Series D và được định giá khoảng 4,5 tỷ USD ($4.5b)
  • Google, Amazon, Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm, IBM, Salesforce và Sound Ventures đã tham gia; mức định giá này được cho là gấp đôi so với tháng 5/2022 và cao hơn 100 lần doanh thu thường niên hóa
  • Công ty đã trở thành một nền tảng machine learning xoay quanh hub kiểu GitHub để chia sẻ mô hình, bộ dữ liệu và mã nguồn, đồng thời cung cấp web app demo cùng các công cụ đánh giá và triển khai mô hình
  • Các sản phẩm trả phí tập trung vào tự động hóa huấn luyện, lưu trữ mô hình và cải thiện hiệu năng vận hành như AutoTrain, Inference API và Infinity, đồng thời hỗ trợ triển khai SaaS lẫn on-premises
  • Hiện công ty có 10.000 khách hàng, hơn 50.000 tổ chức trên nền tảng và hơn 1 triệu kho lưu trữ trên model hub; với khoản vốn này, công ty dự định mở rộng hỗ trợ cho nghiên cứu, doanh nghiệp, startup và tuyển dụng thêm nhân sự

235 triệu USD Series D và định giá 4,5 tỷ USD

  • Hugging Face đã huy động 235 triệu USD trong vòng Series D
  • The Information đưa tin đầu tiên, và có vẻ CEO Salesforce Marc Benioff đã xác nhận điều này trên X
  • Google, Amazon, Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm, IBM, Salesforce và Sound Ventures đã tham gia đầu tư
  • Với vòng này, công ty được định giá 4,5 tỷ USD
    • Gấp đôi mức định giá vào tháng 5/2022
    • Được cho là cao hơn 100 lần doanh thu thường niên hóa của Hugging Face
  • Mức định giá cao phản ánh nhu cầu mạnh mẽ đối với AI và các nền tảng hỗ trợ phát triển AI

Nền tảng phát triển trải dài từ chia sẻ mô hình đến triển khai

  • Sản phẩm cốt lõi của Hugging Face là hub kiểu GitHub dành cho kho mã AI, mô hình và bộ dữ liệu
  • Công ty cũng cung cấp web app để trình diễn các ứng dụng dùng AI và các thư viện hỗ trợ xử lý bộ dữ liệu, đánh giá mô hình
  • Phiên bản hub cho doanh nghiệp hỗ trợ triển khai SaaS và on-premises

  • Tính năng trả phí

    • AutoTrain giúp tự động hóa công việc huấn luyện mô hình AI
    • Inference API cho phép nhà phát triển lưu trữ mô hình mà không cần trực tiếp quản lý hạ tầng nền
    • Infinity được thiết kế để tăng tốc độ xử lý dữ liệu của các mô hình đang vận hành

Từ ứng dụng chatbot sang nền tảng machine learning

  • Clément Delangue cho rằng AI là cách thức mới để tạo ra mọi phần mềm và là sự chuyển đổi mô hình quan trọng nhất của thập niên này
  • Ông dự đoán làn sóng chuyển đổi AI sẽ lớn hơn và nhanh hơn chuyển đổi phần mềm vì phần mềm đã mở đường trước đó
  • Hugging Face hướng tới một nền tảng mở giúp hiện thực hóa sự chuyển đổi này
  • Hugging Face có trụ sở tại Brooklyn, được thành lập năm 2016 bởi Clément Delangue, Julien Chaumond và Thomas Wolf
  • Ba nhà sáng lập ban đầu tạo ra một ứng dụng chatbot nhắm đến thanh thiếu niên, nhưng sau khi công khai mã nguồn thuật toán của ứng dụng, họ đã chuyển hướng sang nền tảng tạo, thử nghiệm và triển khai machine learning

Quy mô khách hàng, thị trường MLOps và hoạt động mô hình mã nguồn mở

  • Hugging Face cho biết hiện có 10.000 khách hàng và hơn 50.000 tổ chức trên nền tảng
  • Model hub hiện có hơn 1 triệu kho lưu trữ
  • Mức độ quan tâm ngày càng tăng của doanh nghiệp với AI là một yếu tố thúc đẩy tăng trưởng
    • Trong khảo sát của HubSpot, 43% lãnh đạo doanh nghiệp cho biết họ có kế hoạch tăng đầu tư vào AI và công cụ tự động hóa trong năm 2023
    • 31% cho biết AI và công cụ tự động hóa là rất quan trọng với chiến lược kinh doanh tổng thể
  • Phần lớn những gì Hugging Face cung cấp thuộc nhóm MLOps, tức đơn giản hóa quá trình đưa mô hình AI vào môi trường vận hành cũng như duy trì và giám sát chúng
  • Một báo cáo ước tính thị trường MLOps sẽ đạt 16,61 tỷ USD vào năm 2030

  • Mô hình mã nguồn mở và hợp tác

    • Hugging Face đã khởi động BigScience vào năm 2021
    • BigScience là dự án do các tình nguyện viên dẫn dắt nhằm tạo ra một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở mạnh ngang GPT-3 của OpenAI nhưng ai cũng có thể sử dụng miễn phí
    • Thành quả là Bloom, một mô hình đa ngôn ngữ đã có thể được thử nghiệm trên model hub của Hugging Face trong hơn một năm
    • Bloom là một trong nhiều mô hình mã nguồn mở mà Hugging Face đã đóng góp tài nguyên phát triển
    • Công ty đã hợp tác với ServiceNow để ra mắt mô hình AI tạo mã miễn phí StarCoder, và mẫu tiếp theo là SafeCoder được công bố ngay trong cùng tuần
    • Cùng với tổ chức phi lợi nhuận LAION của Đức, công ty cũng cung cấp một phiên bản miễn phí của chatbot AI ChatGPT của OpenAI

Quan hệ đối tác đám mây và tổng vốn huy động

  • Các mối hợp tác của Hugging Face đã mở rộng sang những nhà cung cấp đám mây lớn, trong đó một số cũng là nhà đầu tư chiến lược ở vòng này
  • Với Nvidia, công ty đang thực hiện công việc mở rộng khả năng tiếp cận điện toán đám mây thông qua nền tảng tính toán DGX
  • Với Amazon, Hugging Face đã thiết lập quan hệ đối tác để mở rộng sản phẩm của mình tới khách hàng AWS và huấn luyện thế hệ Bloom tiếp theo bằng chip tùy biến Trainium của Amazon
  • Với Microsoft, công ty hợp tác về Hugging Face Endpoints, giải pháp chuyển các mô hình AI do Hugging Face phát triển trên Azure thành các giải pháp vận hành có khả năng mở rộng
  • Sau khoản đầu tư này, Hugging Face có kế hoạch tăng cường hỗ trợ trên nhiều lĩnh vực như nghiên cứu, doanh nghiệp và startup
  • Công ty hiện có 170 nhân viên và dự định tuyển thêm nhân tài trong vài tháng tới
  • Tổng số vốn Hugging Face đã huy động đạt 395,2 triệu USD, với khoản đầu tư đầu tiên đến từ Betaworks Ventures
  • Các startup AI trong cùng lĩnh vực đã huy động nhiều vốn hơn gồm:

Bài viết liên quan

1 bình luận

 
GN⁺ 2023-08-25
Ý kiến từ Hacker News

  • Có vẻ Hugging Face đang ở giai đoạn đầu của chu kỳ enshittification kiểu Thung lũng Silicon
    Hiện tại họ đang đốt tiền VC để đối xử cực kỳ tốt với người dùng, sau đó có thể sẽ chuyển giá trị đó sang phía khách hàng doanh nghiệp, rồi tiếp tục vắt tối đa ở đó cho đến khi suy sụp
    Dù nói chính xác thì cũng không rõ họ có phải là một nền tảng/chợ hay không. Dù sao thì lúc này cứ tận hưởng bia miễn phí do VC trả tiền đã

    • Hugging Face thực sự có thể trở thành một điểm nghẽn rủi ro trong hệ sinh thái AI, và từ góc nhìn nhà đầu tư thì đây cũng có thể là cơ hội
      Họ đã chiếm lĩnh đáng kể thị trường hosting mô hình và framework chạy mô hình, nên nếu sau này bắt đầu siết lại thì tình hình có thể sẽ rất khắc nghiệt
      Điều quan trọng là phải phân tán để không phụ thuộc vào một nơi duy nhất, và tránh kiến trúc phụ thuộc độc nhất vào Hugging Face
    • Cứ tận hưởng bia miễn phí đi, nhưng cũng nên có kế hoạch mang theo một thùng khi quán bar đóng cửa
    • Có lẽ sẽ đi theo con đường giống Docker
      Những nơi mà phần mềm quan trọng đang phụ thuộc vào sẽ phải trả tiền, còn những bên khác thì khi không còn miễn phí nữa sẽ chuyển sang dùng các lựa chọn thay thế tương thích
    • Tôi tò mò không biết Hugging Face thực sự làm gì. Theo những gì tôi hiểu thì có vẻ chủ yếu họ là nơi hosting file mô hình phải không
      Tôi biết họ cũng có một số sản phẩm tính toán và tạo, duy trì vài thư viện, nhưng có vẻ không phải thứ gì cũng được dùng cực kỳ rộng rãi, nên tôi không rõ họ định kiếm tiền bằng cách nào
    • Theo CEO Clement của Hugging Face thì họ gần như đã bù đắp được chi phí và có đường băng 10 năm: https://twitter.com/ClementDelangue/status/16947653579682861...

  • Nvidia đầu tư vào các công ty AI là một ý hay
    Dù sao họ cũng biết số tiền đó sẽ quay trở lại Nvidia, nên thực chất nó gần giống như khoản tiền cho vay kèm tiềm năng tăng giá dành cho các công ty sẽ làm điều gì đó bằng chip Nvidia

    • Thị trường đại chúng cấp vốn cho Nvidia, Nvidia lại đầu tư vào khách hàng của mình, các khách hàng đó tiếp tục kéo kết quả kinh doanh của Nvidia đi lên, và kết quả đó lại thu hút thêm đầu tư từ thị trường đại chúng — một cấu trúc khá thú vị
      Đây là chiến lược rủi ro cao, lợi nhuận cao, và Nvidia đang nuốt trọn AI
    • Nhờ đầu tư quy mô lớn vào khách hàng, Nvidia nhiều khả năng sẽ đạt 36–40 tỷ USD doanh thu trong năm nay và năm sau
      Chỉ riêng Meta thôi cũng đã chi 8 tỷ USD cho thiết bị và dự kiến năm sau cũng chi tương tự. OpenAI + Microsoft cũng rất có thể sẽ đổ hàng tỷ USD vào việc xây dựng máy chủ
      Tôi cũng tò mò liệu Google hay Apple có bổ sung số lượng lớn các hộp AI hay không
    • Nếu ý là tiền sẽ quay trở lại Nvidia, tôi cứ tưởng họ sẽ giao thẳng từng xe tải A100 luôn chứ
      Không ngờ giờ vẫn còn phải dùng tiền mặt
    • Nếu Nvidia không tận dụng vị thế thị trường hiện tại thì đúng là quá ngốc
      Có vẻ đây gần như là thời điểm bây giờ hoặc không bao giờ

  • Tôi từng có liên quan đến Hugging Face trước đây nên viết ẩn danh
    Hugging Face đã làm rất tốt trong việc xây dựng cộng đồng, phát triển thư viện transformers, và trở thành kho lưu trữ trung tâm cho mọi mô hình nguồn mở
    Nhưng họ vẫn còn rất xa với mức phù hợp sản phẩm-thị trường (PMF); dù có nhiều sản phẩm như dịch vụ, AutoTrain, lượng tử hóa, HF Hub cho doanh nghiệp, endpoint suy luận, v.v., có vẻ chưa có gì thành công về mặt thương mại
    Phần lớn doanh thu đến từ các quan hệ đối tác với SageMaker/Azure, theo mô hình được trả tiền để chuyển người dùng sang đó, nên có vẻ sẽ khó tiếp tục tăng trưởng
    Khả năng được một công ty như FANG mua lại thì luôn có, nhưng cá nhân tôi thấy khá bế tắc. Với mức định giá 4,5 tỷ USD, để IPO họ sẽ cần ít nhất 250 triệu USD ARR, nhưng hiện có lẽ đang mắc kẹt quanh mức 25 triệu USD ARR

    • https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2023/07/13/ai-startu...
      Ba nguồn tin nói rằng tốc độ doanh thu năm nay đã tăng vọt lên mức 30–50 triệu USD hiện tại, và một nguồn cho biết con số này đã tăng hơn ba lần so với đầu năm
    • Tôi cũng viết ẩn danh vì lý do tương tự
      Tôi thật sự không thể hiểu nổi chiến lược của Clem và đội ngũ. Ngoài việc cố gom càng nhiều tiền càng tốt thì tôi không thấy rõ điều gì khác
      Trải nghiệm với đội ngũ bán hàng thực sự tệ hại, và hoàn toàn không khiến tôi tin rằng họ có thể tăng ARR vào lúc cần thiết
      Họ gần như van xin chúng tôi mua, nhưng dường như chỉ tỏ ra quan tâm sau khi chúng tôi chắc chắn đã chuyển sang nơi khác
    • Có lẽ sẽ bị Google hoặc Microsoft mua lại
    • Đó cũng là điều tôi lo
      Công ty AI cũ của tôi trước đây cũng rơi vào tình cảnh tương tự: huy động quá nhiều tiền ở mức định giá quá cao, khiến số bên mua tiềm năng giảm xuống chỉ còn 3–4 nơi
      Giờ nó đã trở thành một công ty zombie: cổ phiếu phổ thông không còn giá trị, không có khả năng được mua lại, mà doanh thu cũng không đủ để IPO
    • Cuối cùng bị nVidia thâu tóm nhân sự (acquihire) cũng sẽ không khiến tôi ngạc nhiên
      Việc cung cấp mã nguồn và hạ tầng cho cộng đồng tự nó đã giúp tăng giá trị và doanh số phần cứng của nVidia rất nhiều
      Đây là ví dụ điển hình cho nguyên tắc chiến lược: “hãy biến các sản phẩm bổ trợ thành hàng hóa phổ thông”

  • Thật sự tôi khá tò mò, bán AI/ML thì thực chất là làm mô hình kinh doanh gì?
    Tôi không rành lĩnh vực này lắm, nhưng AI/ML có vẻ giống một tính năng hơn là một “sản phẩm”.
    Nếu vậy thì khi một công ty nói họ bán AI/ML, chính xác là họ đang bán cái gì? Giấy phép cho mô hình họ tạo ra, tính phí theo đầu ra, hay hạ tầng hosting?
    Nếu ví von thì bán AI/ML thuộc IaaS, PaaS, SaaS hay là một thứ hoàn toàn khác?

    • Đó là mô hình kinh doanh bán cuốc và xẻng.
      Trong lĩnh vực AI sẽ có một số ít kẻ thắng cuộc khổng lồ, khá nhiều người thắng ở tầm trung, và rất nhiều kẻ thua cuộc; còn họ thì chỉ cần bán công cụ cần thiết cho tất cả những ai muốn thử sức, bất kể ai thắng ai thua.
      Nếu có thể làm sản phẩm dễ dùng và giúp tạo ra giá trị kinh doanh, thì có thể bán được rất nhiều cuốc và xẻng.
    • Tôi nghĩ các vị trí khả dĩ đại khái là thế này:
      a) Nhà cung cấp phần cứng bán sản phẩm mà mọi bên tham gia đều cần, như Nvidia/AMD
      b) Các công ty như Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Adobe có thể bán giá trị gia tăng AI/ML cho tệp khách hàng mà họ đã giữ được
      c) Các công ty như Google/Facebook kiếm tiền bằng quảng cáo, và AI/ML giúp nhắm mục tiêu tốt hơn
      Còn lại thì phần lớn chỉ đang đốt tiền VC.
    • Trong ngắn hạn, một số use case AI/ML có giá trị nhất có vẻ gần với “tính năng” hơn là “sản phẩm”.
      Các incumbents đã có sản phẩm sẵn có thể gắn thêm tính năng này để tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn. Người mới thì khó hơn nhiều, vì không chỉ phải làm tốt tính năng AI/ML mà còn phải xây dựng được cả hệ thống cốt lõi có khả năng tạo ra hoặc chứa dữ liệu mà tính năng đó phụ thuộc vào.
      Ví dụ, nhiều tổ chức có thể sẵn sàng trả nhiều tiền cho tính năng “ChatGPT hiểu tài liệu nội bộ” gắn vào SharePoint/Confluence mà họ đang dùng, nhưng lại sẽ rất thận trọng với việc chuyển tài liệu nội bộ sang một hệ thống quản lý tài liệu mới của startup non trẻ.
    • Tôi không nghĩ ở lĩnh vực này có sự phân đôi rõ ràng.
      Ở bất kỳ tầng nào trong IaaS/PaaS/SaaS cũng đều có tiềm năng trở thành tính năng hoặc sản phẩm.
      Tìm các công ty bán AI/ML trên HN là sẽ hiểu ý tôi.
    • Thực ra chắc là thuộc cả ba.
      Càng tách người dùng xa khỏi việc huấn luyện và hosting thì càng rời xa các mảng đó trong kinh doanh.
      Dù vậy, có lẽ chỉ có ý nghĩa kinh tế khi bạn có thế mạnh nào đó trong việc hiện thực phần trừu tượng hóa ấy.

  • Tôi thích Hugging Face, nhưng lo là nó có thể trở thành Docker tiếp theo.
    Hào lũy ở đây là gì? “Chúng tôi chạy suy luận thay cho bạn” thì không thể là câu trả lời được.

    • Hào lũy là hiệu ứng mạng lưới.
      Nó gần với GitHub cho ML hơn.
      Ngoài ra, độ tin cậy cũng quan trọng. Trong việc hosting binary, niềm tin tuyệt đối không phải chuyện nhỏ.
    • Khi AWS EC2 ra mắt năm 2007, hào lũy của nó là gì?
      Ngay cả lúc đó cũng đã có hàng nghìn nhà cung cấp VPS nhỏ cho thuê box Linux ảo có quyền root với giá 15 USD/tháng.

  • Mô hình ML là ứng dụng mới.
    Có cơ hội lớn cho một không gian kiểu App Store nơi mọi người có thể mua mô hình, tích hợp vào sản phẩm của họ, và được xử lý giấy phép phù hợp.
    Sẽ còn tốt hơn nếu có thể chứng nhận rằng mô hình thực sự hoạt động đúng như quảng bá, và riêng việc đó thôi cũng có thể trở thành một ngành nhỏ.
    Hugging Face là ứng viên dẫn đầu rõ ràng để xây dựng điều này nhờ mức độ nhận diện trong cộng đồng.

    • Mô hình không phải ứng dụng. Nó gần với backend của ứng dụng hoặc một thư viện lõi hơn.
      Vì vậy khách hàng không phải là “tất cả những người có điện thoại/máy tính” như ứng dụng, mà là “tất cả những người làm ứng dụng” — một nhóm nhỏ hơn nhiều nhưng có thể rất có ảnh hưởng.
      Chúng ta vẫn chưa ở trong một thế giới nơi người không chuyên công nghệ lướt một model store trên điện thoại để tìm mô hình.

  • Từ góc nhìn của Nvidia, đây có thể không đơn thuần là đầu tư vào Hugging Face, mà là đầu tư vào chính hoạt động kinh doanh của họ thông qua hiệu ứng mạng lưới.
    Mong là như vậy. Vì nếu tiền VC cạn đi thì giá sẽ tăng vọt lên trời.

    • Ít nhất 100 triệu USD trong số đó sẽ được dùng để mua GPU nVidia.
      Đây là cách làm phổ biến khi công ty phần cứng đầu tư, và có thể sẽ mang lại kết quả khá tốt cho tất cả các bên.
    • Đây là một dịch vụ bổ trợ gắn với sản phẩm chủ lực.

  • Hugging Face là hiện thân theo đúng nghĩa đen của câu ngạn ngữ cũ “trong cơn sốt vàng, hãy bán xẻng”.

    • Cá nhân tôi nghĩ người bán xẻng là Nvidia.
    1. Họ định làm gì với chừng ấy tiền?
    2. Rốt cuộc họ định hoàn lại bằng cách nào?
      Có vẻ phải có một ý tưởng thật xuất sắc. Tổ hợp này trông rất dễ nổ tung như quả bóng bay.
    • Chào mừng đến với thế giới VC.
      1. Tăng trưởng
      2. Không hoàn lại. Đây không phải khoản vay. Thế giới VC không vận hành bằng các khoản vay. Muốn vay thì ra ngân hàng mà vay.
    • Họ đang bán cổ phần, chứ không phải vay nợ.

  • Chính sách giá khiến tôi bối rối.
    https://huggingface.co/pricing
    Có thể tôi đã bỏ sót điều hiển nhiên, nhưng một chỗ trên trang giá ghi Spaces Hardware từ 0 USD, còn chỗ khác lại ghi từ 0,05 USD.

    • Cấu trúc đó nhằm bao phủ nhiều use case. Tôi đồng ý là tên gọi chưa nhất quán.
      Lưu trữ repository là miễn phí, và có sản phẩm doanh nghiệp trả phí kiểu GitHub.
      Cung cấp ứng dụng demo là “Spaces Hardware” với chi phí tính theo giờ.
      Cung cấp mô hình production cho ứng dụng được host ở nơi khác cũng là tính phí theo giờ dưới tên “Inference endpoints”.
      Huấn luyện mô hình hiện tại là “AutoTrain”, đang miễn phí, và thành thật mà nói tôi vẫn chưa dùng thử cái này.
    • Toàn bộ chiến lược thâm nhập thị trường (GTM) đều gây bối rối.
      Hugging Face là chuyên gia về ML và cộng đồng, nhưng còn vụng về trong kinh doanh.
      Tôi biết HN hay xem nhẹ dân sales, nhưng HF cần những nhân sự sales giỏi càng sớm càng tốt.