智东西作者   陈骏达编辑   心缘
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智东西作者 陈骏达编辑 心缘

又一家ARR突破1亿美元的AI创企诞生了!

智东西1月21日报道,近日,由华人CEO领衔的美国AI云创企RunPod对外披露,其年化收入已达到1.2亿美元(约合人民币8.35亿元),平台累计开发者用户数超过50万。

在竞争激烈、资本密集的AI云赛道中,能够跨过1亿美元ARR门槛的公司并不多见。而RunPod仅凭借两年前完成的2000万美元(约合人民币1.39亿元)种子轮融资取得这一成绩,更显得罕见。

RunPod由Zhen Lu和Pardeep Singh于2021年底创立,Zhen Lu担任CEO一职,Pardeep Singh则担任CTO。与许多AI云创企一样,RunPod最初也是从“挖矿”起家的,随着效益的递减,两位创始人决定将矿机改造为AI服务器。

在改造过程中他们发现,真正的挑战不是硬件,而是软件。彼时主流GPU开发工具对开发者极不友好,环境配置繁琐、调试成本高。意识到这一问题后,RunPod决定将自身定位为面向个人开发者和中小团队的AI应用托管云平台,试图从工具链层面降低GPU使用门槛,而非简单兜售算力。

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▲Zhen Lu(左)和Pardeep Singh(右)(图源:RunPod)

在成立初期,RunPod没有融资,没有市场经验,创始人也没有知名度,只能用最笨的方式进行冷启动:去Reddit发帖,送免费算力,换用户反馈。两位创始人既写代码,又做客服,亲自教艺术家和研究者怎么跑模型。不过,也正是靠这种方法,九个月后,这个平平无奇的项目做到了100万美元营收,还获得了投资人的关注。两位创始人决定辞职,全职创业。

如今,RunPod已经成为一个全球性的AI云平台,还获得戴尔、英特尔的投资。其客户涵盖个人开发者到年支出数百万美元的财富500强企业团队,知名客户包括OpenAI、Perplexity、Replit、Wix和Zillow等。

时至今日,RunPod也没有像其他新型AI云厂商那样大额举债或融资并自建数据中心,而是通过与现有数据中心建立收益分成合作关系扩大算力容量,还坚持自造血,产品始终维持着一定利润。这一模式不仅让RunPod实现了稳健增长,也为业内提供了一种轻资产、高效率扩张的参考路径

一、创业动因是“GPU云太难用了”,0融资9个月做到百万营收

RunPod的两位联合创始人,其实都不是正统的AI科班出身。Zhen Lu本科毕业于匹兹堡大学化学系,获得科学学士学位,紧接着前往天普大学修读计算化学,并获得博士学位。

毕业后,他先是在匹兹堡大学担任了两年助理教授,然后加入有线电视和互联网服务提供商Comcast担任软件工程师。

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Pardeep Singh没有分享自己的教育背景。步入职场后,他一直在Comcast工作,直到与Zhen Lu联合创办RunPod。

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2021年底,Zhen Lu和Pardeep Singh用5万美元资金在他们各自家中的地下室建立了加密货币矿场。不过,此时加密货币行业正在经历巨大变革,算力能带来的收益不断减少。

这对创业伙伴需要找到一个新的出口来释放GPU硬件的潜力。他们意识到,尽管加密货币热潮消退,但AI领域的算力需求正在攀升。

Zhen Lu称,创立RunPod时他们看到了GPU云的痛点——“在GPU上开发软件的实际体验简直是垃圾”。RunPod想为开发者想打造更好的工具,几个月后,初代RunPod平台发布了,这一平台可用于托管各类AI应用,在速度、配置便捷度上有优势,并提供API、命令行界面等集成。

有了产品后,RunPod的下一步就是找到客户。由于此前没有任何创业经历,RunPod采取了最原始的营销方式:在美国贴吧平台Reddit上发帖子,提供免费AI算力,然后获取用户反馈。

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▲RunPod在Reddit“强化学习”社区发布的试用帖子

当时,AI领域占据主流的是图像生成类任务或是科研相关用途,而非后来以ChatGPT为代表的对话式AI。RunPod的许多早期用户并不是开发者,而是数学家、艺术家。两位创始人亲力亲为地花了大量时间,教会创意工作者如何利用RunPod提供的算力批量化地完成AIGC工作流。

最终,这一营销策略奏效了,RunPod先是获得了大批测试客户,进而拥有了付费客户。九个月内,RunPod的营收已经达到了100万美元。两位创始人决定,辞掉他们在Comcast的工作,全职投入创业。

这些营销还给RunPod带来了融资机会。戴尔科技资本的合伙人Radhika Malik刷到了RunPod在Reddit上发布的帖子,关注到这家企业。而天使投资人、Hugging Face联合创始人Julien Chaumond则成了RunPod的早期用户,并通过客服联系上RunPod的两位创始人。

二、聚焦核心开发者群体,获得戴尔、英特尔押注

在成立初期,RunPod对用户类型几乎不设门槛,创意工作者、研究者和工程师都被欢迎进来。但随着用户规模扩大,Zhen Lu意识到,平台必须变得更加聚焦:“这不是要拒绝别人,而是必须专注,才能为目标用户提供卓越体验。

Zhen Lu等人最终明确了RunPod的核心受众——需要写代码的开发者,尤其是希望将AI项目从实验阶段推向生产的小型开发团队。

在RunPod团队看来,AI应用领域真正的价值不在底层基础设施,而在开发者的“品味”、模型组合能力以及对应用场景的创造力,这也是RunPod平台建设背后的核心逻辑之一。

比如,RunPod会在其提供的服务中减少重复、机械的模板化代码,让开发者把精力放在真正的业务逻辑上;他们还对基础设施和网络的复杂性进行了封装处理,使从实验到生产的迁移更加便捷。

2022年底ChatGPT上线后,AI行业热度持续攀升,开始有RunPod用户提出,希望用RunPod的算力直接支撑真实业务,而不仅仅是跑一些研究和试验。

然而,当时RunPod的服务器还在两位创始人的地下室里,随着需求增长,这种模式显然无法持续,他们需要进一步扩容。Zhen Lu称,RunPod希望成为一个既支持开发者“摸索”,又能顺畅过渡到交付价值的环境。

在扩容过程中,RunPod选择了一条与大多数新兴AI云服务厂商(如CoreWeave、Nebius等)截然不同的路径——他们没有依靠大额举债或引入风险投资以获取资金并自建数据中心,而是通过与现有数据中心建立收益分成合作关系来扩大算力容量。

商业化运营后,RunPod基本不提供免费套餐,尽管利润不多,但是一直保持着自给自足的状态。

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▲RunPod部分算力的定价

这种模式的优势显而易见:RunPod可以轻装上阵,无需承担巨额债务或自建基础设施的高昂成本。然而,它也带来挑战:数据中心的容量并非随时可得,平台必须提前精准判断市场需求,才能确保及时为客户预留足够算力。

在此基础上,RunPod推出“双轨架构”:社群云(Community Cloud)强调开放与灵活性,适合探索和实验;安全云(Secure Cloud)则提供更高等级的硬件、网络和安全保障,运行在T3/T4级别的数据中心里,可用性超过99.98%,可满足生产环境的严格要求。

软件方面,RunPod逐步完善了团队协作能力,包括团队账户、基于角色的访问控制(RBAC)以及API密钥权限范围管理等功能。这些改进既提升了系统的安全性与可控性,也避免因功能堆叠而造成的复杂性,满足了RunPod向服务个人开发者到服务企业团队过渡时的需求。

2024年,随着AI应用热潮的蔓延,RunPod已拥有超过10万名开发者。当年5月,RunPod首次引入一笔2000万美元的种子轮融资,由戴尔英特尔的风投部门领投,Nat Fridman、Julien Chaumond等知名个人投资者参与。

三、拥有50万开发者用户,OpenAI、Cursor都是客户

RunPod如今拥有50万开发者用户,涵盖个人到年支出数百万美元的财富500强企业团队。他们的云覆盖全球31个地区,知名客户包括Replit、Cursor、OpenAI、Perplexity、Wix和Zillow等。

目前,RunPod主要向企业提供三类产品:云GPU、无服务器GPU API端点、按需调用的GPU集群

此外,该公司也提供开源AI的部署平台RunPod Hub。平台中,像是Whisper、ComfyUI、vLLM这样的常用AI模型、工作流和工具都被封装成标准件,点击后即可快速部署。

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▲RunPod Hub平台

在Zhen Lu看来,当下许多云平台要么只提供原始算力,把一切问题留给用户;要么过早给出强约束的“标准答案”,限制了探索空间。通过提供多种类型的产品,RunPod实际上选择了一条中间道路。Zhen Lu说:“我们更希望提供的是指引,而不是命令。”

在用户增长方面,RunPod使用通过可规模化的方式吸引广泛用户,如创业积分计划和技术指南;同时,RunPod也与一小部分高度契合的客户保持深度合作。

Zhen Lu将这种关系比作投资:“我们在客户的未来上投入精力。他们成功,我们才成功,这些一线洞察最终会沉淀为产品能力,反哺更广泛的开发者社群。”

不过,AI云的竞争也非常激烈。开发者可以选择主流云厂商,比如AWS、微软Azure、谷歌云等等,还有许多新选择,比如CoreWeave、Crusoe和Nebius等。与主流云厂商相比,RunPod拥有一定的价格优势,但其算力价格并不是新兴云厂商中最便宜的一档。

在Zhen Lu眼中,RunPod真正的差异化竞争力是“以开发者为中心”的定位。AI的出现并不会让编程消失,而是在改变编程,程序员将成为AI Agent的创建者和操作员,而RunPod的目标就是成为下一代软件开发者成长的平台。

结语:面向Agent优化基础设施,即将开启新融资

在AI应用加速落地,Agent快速兴起的当下,RunPod计划继续在其云平台上为开发者打造便捷的基础设施。面向新兴的Agent部署需求,他们已经推出了预配置模板、记忆和状态管理工具等等。

两位创始人透露,最近RunPod计划开启新一轮融资,他们认为,凭借现有的业务,应当能够获得一轮可观的A轮融资。

资料来源:戴尔风投企业科技播客、The Data Exchange播客、RunPod官网、TechCrunch