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红杉、IMO Ventures争相抢投，「恒木兴」如何用“闲置算力”掘金？

百家作者：创业邦 2021-02-27 16:32:31

机器学习和人工智能近年来呈指数型发展，极大地提升了人们的生产生活质量。这背后所凭借的足量数据是训练AI模型的关键，而高精度的算法和强大算力更是数据跑通的必备条件。

拿生活中常见的网约车平台举例，Uber、滴滴等凭借人工智能和大数据技术，精准掌控车辆每时每刻的运行、载客、位置情况。大量数据不断汇入平台系统，工作人员搭建强大的底层架构、不断优化算法以实现及时、高效调度派单，让车子可提前预约、随叫随到、行程也能追溯。

类似的算法架构不止适用这一个领域，对于政府、科技企业而言，运用闲置算力来提高机器的利用率同样是业务开源的好办法。

2017年，同在Uber担任底层架构研发的几个清华人决定创立自己的公司，力图帮助企业在不需要扩容的情况下，从算法角度为企业挖掘更多价值。

值得一提的是，这家公司在成立之初就获得了红杉资本中国基金和硅谷投资基金 IMO Ventures 的超四千万美金投资，它便是国内高科技新秀企业——南京恒木兴信息科技有限公司。

南京恒木兴信息科技有限公司（以下简称：恒木兴）是一家专注于深度学习，人工智能和区块链的高科技公司，致力于为大数据，人工智能和区块链行业提供和搭建云计算数据中心和线上云平台。

自成立以来，已为多家人工智能及区块链公司搭建软硬件一体化系统，并与南京、贵州、新疆等多地政府展开合作，在当地发展算力中心与大数据平台，为客户提供专业安全、稳定、高效的数据中心运维服务。

其实不光是人工智能、大数据，很多传统行业对算力的要求也很高。比如石油地震成像领域，一个FWI算法需要100多台8核CPU，算6个月左右才能得到最后的结果，这不但要求分布式计算架构，共享算力也至关重要。

基于如此市场需求，恒木兴从入局即自主研发操作管理平台。“我们的平台软件架构能够承载非常大的容量，硬件的结构基本上是一个主从关系。”恒木兴CEO刘子轶向记者介绍，平台运用Master、Slave两层系统来实现机器监控、任务分发及验证回收，能够应对不同场景自动调整算力强度，满足了规模效应的同时帮助客户更高效地管理机器，保证算力平稳，并减少机器运行造成的电力损耗。

此外，公司还研发有专门的算力软件，参考Uber底层算法提升CPU使用效率，让机器算法跑得更快，帮助用户收益最大化。“我们的目的是做一家数据驱动的公司，基于足量数据基础之上，从数据分析的角度帮助客户做不止于平台、甚至包括动态定价等服务。”刘子轶如是说。