Run:ai 的技术核心在于通过动态调度、GPU池化和分片等技术优化AI计算资源的使用效率据报道，其平台能够将GPU资源利用率从不足25%提升至80%以上。这种能力对英伟达来说至关重要，因为AI模型训练和推理的算力需求正在迅速膨胀，而算力效率直接影响整体成本。


 

英伟达DGX云副总裁Alexis Bjorlin指出，Run:ai 的技术为生成式A1、推荐系统和搜索引擎等复杂工作负载的管理提供了关键支持。这种优化能力不仅提升了英伟达产品的吸引力，也为其AI硬件生态提供了更强的竞争壁垒。
 

英伟达长期以来在GPU硬件领域处于统治地位，但仅靠硬件已无法满足不断扩展的AI市场需求。通过收购Run:ai，英伟达不仅强化了软件能力，还能够更深入地整合硬件和软件，从而提供一站式解决方案。
 

这种垂直整合的战略，与其此前收购Mellanox°、OmniML等公司的布局一脉相承。AI基础设施的复杂性使得许多中小型企业难以高效利用高端硬件资源，Run:ai提供的可视化管理工具和调度技术，降低了AI开发的技术门槛，使得英伟达可以更好地服务中小型AI开发者和非AI行业用户，扩大了客户基础，还进一步巩固了其市场领导地位。
 

Run:ai在被英伟达收购后宣布将其软件开源，不仅出人意料也具有深刻的战略考量。

应对反垄断监管的压力:英伟达收购Run:ai之所以受到欧美监管机构的审查，正是因为外界担忧此举可能进一步巩固其在GPU志