英伟达押注印度AI推理软件商Simplismart，参投1400万美元B轮

AI热潮让算力供给吃紧，英伟达在这个节点把筹码押向软件层。英伟达参投了印度初创公司Simplismart的1400万美元B轮融资，这家总部位于班加罗尔的公司，做的是让企业在现有GPU上更高效地运行AI模型。

本轮为全额新增资金的B轮，由Dallas Venture Capital领投，Accel、Shastra VC和Micromax跟投。交易对这家成立四年的公司给出的投后估值约为1亿美元。

企业为跑AI应用在GPU上的开支不断攀升，难点却不在买卡，而在调度。不同业务对速度、成本、性能的取舍并不相同，部署和运维往往还要大量手工调参。

Simplismart的软件位于AI模型与算力基础设施之间，自动调整模型的部署与管理方式。它优化的是响应速度、并发请求量和算力消耗这几个变量，让客户从已有的GPU集群里获得更多产出。

客户可以通过Simplismart的平台部署模型，也可以把它装进自有云或本地机房。软件还带有模型微调、按需自动扩缩容和性能监控工具。

云厂商同样能借这套软件，在GPU基础设施上搭建并运营自己的AI推理服务。印度云服务商Yotta就在其Shakti Studio平台的无服务器推理服务中用了Simplismart的技术。

“没有人真的需要最快或最便宜的推理。”联合创始人兼CEO Amritanshu Jain在采访中说。企业真正要的，是匹配自身业务的速度与成本组合。

Simplismart称，AI视频生成平台InVideo使用其软件后，GPU服务成本下降了56%。AI视频公司HeyGen、Higgsfield以及企业AI公司Ema也在客户名单上。

Jain透露，公司年化收入运行率过去六个月增长14倍，达到八位数美元规模。该数字基于近期客户实际用量计算，不含转付给基础设施提供商的收入，具体金额未披露。

超过一半的收入来自美国市场，尽管印度本土的客户数量更多。

投资之外，双方还在技术层面协作，涉及英伟达的Dynamo推理软件。Jain说，Simplismart的工程师与英伟达的解决方案架构师一同工作，英伟达也帮忙对接了潜在客户与合作伙伴。

这笔投资表面上有点矛盾：全球最大的AI芯片供应商，去投一家帮客户少买GPU的软件公司。Jain的解释是，推理效率提升会让硬件对客户更有吸引力，带动AI应用铺得更开。

这个逻辑在计算产业里并不新鲜。虚拟化把服务器利用率抬了上去，服务器市场没有萎缩，反而有更多业务有能力上云。数据库优化、编译器改进、云厂商的弹性调度，走的都是同一条路。

单位算力变便宜，总需求跟着变大。英伟达需要守住的，是软件层怎样优化，底层仍跑在CUDA生态里。投Simplismart，与其说是给GPU销量做减法，不如说是在推理这个新战场上加固默认选项。

推理软件赛道正变得拥挤。英伟达自己就有相关产品，亚马逊云科技、谷歌云和微软Azure等超大规模云厂商也在提供类似能力，另有一批初创公司开发让模型跑得更快更便宜的工具。

“我们通常赢在客户对SLA（服务等级协议）和TCO（总拥有成本）要求更严苛的地方。”Jain说。他指的是性能指标卡得死、成本算得细的场景。

与提供“更快”或“更便宜”预设档位的对手不同，Simplismart的做法是为每个客户找定制化的平衡点。这个定位务实，代价是交付更重，规模化更依赖工程团队。

Simplismart由前甲骨文工程师Jain和前谷歌工程师Devansh Ghatak于2022年创立，两人在比尔拉理工学院（BITS Pilani）读书时相识。公司源于二人搭建和部署机器学习系统的经验，目前有58名员工。

新一轮资金将用于拓展美国市场、扩充团队，并继续投入推理软件研发。Jain表示，美国仍是公司的关键市场。

印度《经济时报》此前报道称，Simplismart正洽谈以3亿至4亿美元估值融资4000万至5000万美元。Jain拒绝就此置评，只表示公司并未主动融资，本轮B轮已经关闭，不会扩大规模。

印度的AI创业公司走中间件和工具层，是一条比做大模型更现实的路径：不需要天量算力，靠工程能力切进全球客户的采购清单。

Simplismart过半收入来自美国，说明这条路跑得通，也说明它要在英伟达、云巨头和开源方案之间长期找缝隙。

推理成本往下走，受益的是真正在用AI的企业，压力落在靠算力稀缺性定价的环节上。芯片厂商、云厂商与软件优化商之间的博弈，会一笔一笔写在接下来的AI账单里。