一家初出茅庐的初创公司正立志成为欧洲首批“AI 计算”超大规模企业之一，可再生能源在其面向潜在客户的推介中起着关键作用。
AI 的淘金热潮激发了对“计算”前所未有的需求，这里所说的“计算”指的是运行算法、执行机器学习模型以及处理数据等任务所需要的处理能力、基础设施和资源。
这一需求的一大受益者是英伟达，凭借对其 GPU（图形处理单元）及相关 AI 硬件的需求，它已成为一家价值 3 万亿美元的巨头企业。
与此同时，在英伟达的带动下，一个云基础设施提供商行业迅速崛起，在这个过程中筹集了大量资金。
在美国，我们已经看到像 Lambda 这样的公司以及CoreWeave 获得了数十亿美元的高估值，从而扩大其数据中心业务。
DataCrunch 由首席执行官鲁本·拜伦于 2020 年创建，和同行一样，DataCrunch 以“即服务”的模式销售 GPU，承诺降低 AI 处理成本。
虽然对于一家处于种子阶段的初创公司而言，以债务的形式筹集如此大比例的资金有些不同寻常，但是 DataCrunch 这么做的原因和该领域的其他公司（比如 CoreWeave）筹集大量债务的原因完全一样。
这样获得大量资金也更有效，因为如果 DataCrunch 经营不善，银行可以直接拿走 GPU。对于那些掌握资金控制权的人来说，这比投资一家纯 SaaS 初创公司风险小得多，例如。
“鉴于我们所处的业务，我们扩张的主要支出受资本支出驱动，”Bryon 告诉 TechCrunch。“这是合乎逻辑的做法，随着我们的发展，会有更多获得这种融资的机会。”
这一轮新融资使 DataCrunch 自成立以来的总融资额达到 1800 万美元，并将在很大程度上帮助其建设基础设施，以支持 Nvidia 的最新服务器和集群，包括闪亮的新 H200 GPU。反过来，这将帮助它扩大客户群，不仅包括索尼等企业客户，还包括在 OpenAI 等公司工作的个人 AI 研究人员。
“这对我们来说一直是一个重要的市场，我认为这个‘个人’市场被许多人所忽视，”Bryon 说。“对我个人来说，这很重要——周末的时候，我经常使用我们自己的服务，从一开始就是这样。”
的确，灵活的按需计价方式对于那些可能只需要为个人或大学项目进行少量计算的独立研究人员和开发人员来说，是一项更具吸引力的方案。
“正在攻读硕士学位或博士学位的人——这是我们想要保持联系的一个群体，因为通常这些人距离做出真正伟大的事情只有几年的时间，”拜伦说。
现在吸引他们，等他们成功时再收获回报。这大致就是要点所在。
但无法回避的是存在于房间里的那头大象，所有云公司都不得不应对的问题：为这场人工智能革命提供动力所需的巨大能量。
绿色机器
DataCrunch 的“优势”之一在于其数据中心位于芬兰首都赫尔辛基和冰岛——这个国家多年来一直依靠 100%可再生能源运行。
“在赫尔辛基，我们可以从电网订阅绿色能源，”拜伦说。“目前，在我们的两个芬兰数据中心中的一个，废热被收集起来给赫尔辛基本身供暖。在冰岛，我们的优势是环境气温总是很低，而电网中的能源组合已经是 100%绿色。所以冰岛在世界上几乎是开展此类业务最环保的地方之一。”
这将是公司未来发展的一大重要焦点。虽然它计划为全球任何公司提供服务，但仍将主要扎根于北欧和冰岛。“也许未来，如果我们能找到合适的地点，我们会考虑加拿大，在那里我们在运营的碳足迹方面也能有类似的优势，”拜伦说。
正是这些“绿色”资质，DataCrunch 希望能使其与其他欧洲竞争对手区分开来：像法国的 FlexAI，最近凭借 3000 万美元的种子资金退出隐身模式；以及Nebius，它最近从俄罗斯互联网巨头 Yandex 的衰败中崛起，刚刚再次成为一家上市公司。
不过，这里存在一种权衡取舍：虽然低延迟通常是人工智能计算提供商的主要卖点之一，但 DataCrunch 未必属于此类，这意味着它更适合特定类型的工作负载。
“我们的策略是，由于我们分布在全球 100 个地点，所以我们不会成为延迟绝对最低的提供商，”拜伦说。“我们更关注对延迟要求没那么严格的计算。不过，我们仍然可以有足够好的延迟，可能不是 10 毫秒，但仍会是 100 毫秒左右。”
还值得注意的是，DataCrunch 的数据中心目前处于共享的“托管”设施之中，但该公司表示计划在 2025 年开始建立自己的数据中心——这需要更多的大量资金。
“我希望能让这家公司走上上市之路，我们需要获得更多的资金来继续扩大公司规模，”拜伦说。
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