A | AI算力“卖水人”的造富神话仍在继续。 近日，AI云平台Together AI宣布完成8亿美元C轮融资，投后估值飙升至83亿美元（合约581亿元）。
阿里云优惠券 先领券再下单 想做好电商需要掌握哪些东西呢？我来数数，要懂作图，懂平台规则，懂市场，懂用户，懂开车等等。 在座的各位想把电商做好，那么成为全能型人才是必须的，厉害的电商运营都是精通各个模块的。其他模块本文先不提，本文咱来讲讲这些模块中的：测品，这个环节。本轮融资由沙特阿美旗下Aramco Ventures领投，英伟达（NVIDIA）、Vista Equity Partners、General Catalyst等明星机构跟投。 当前，在大模型竞争激烈之下，这家成立仅4年的AI云平台服务商，为何能吸引巨头们争相入局？答案，或许藏在“开源模型”与“华人技术天团”的两个关键词里。 测品是每个电商运营都会接触到的，不管是新公司老公司，新牌子老牌子，测品永远是电商运营要做的一件事。 你可能会说了，我们产品都卖了十几年了，哪还需要测品呢？这样说吧，大家见过哪个品牌方不思进取一直吃老本的，就连苹果这样的公司，每年还推出不少新品，更何况咱们这种还算不上大而不倒的。 一年估值上涨1.5倍，开源AI成吸金利器 Together AI成立于2022年，几乎与ChatGPT同期诞生。成立时，公司就明确定位——做一家 “AI原生云”公司 ，核心业务是向企业出租基于英伟达GPU集群的算力，让开发者能以极低成本运行开源大模型。 发展初期，以OpenAI为首的闭源模型，曾一度占据主导地位，但很快市场发现，企业端落地的AI业务面临一个残酷的事实：闭源前沿模型Token费用高昂，无情地吞噬了AI应用们的利润空间。
B | 而随着DeepSeek等高性能开源模型的强势崛起，行业现状正在发生改变。
C | 在从“闭源”向“开源”转型的过程中，Together AI直击这一痛点，通过整合DeepSeek、MiniMax、Kimi等主流开源模型，为企业级客户提供Serverless推理、专属基础设施及批量推理等多元化服务，成为这波开源模型生态爆发中，最大的受益者。 依托完善的开源模型生态布局，Together AI打造出极具性价比的开源模型“平替”方案。数据显示，在同等甚至更优性能表现下，企业接入Together AI算力服务后，推理成本可降低6倍至60倍。 因为每个企业一直走在开新品的路上，于是，测品就成了你我电商运营的日常工作。本文的问题来了，咱们做拼多多的，如何利用好这个平台进行测品呢？
01 测品首选拼多多 没有哪个平台比拼多多更适合测品了，做某宝和某东的运营，有没有见过不出单完全不扣车费的平台，没错，拼多多就是。
D | 以其AI客服平台Decagon为例，当工作负载全部迁移至Together AI后，推理成本直接缩减6了倍。强大的成本优势，直接转化为真实的业绩订单：最新一季年度预订额显示，Together AI的订单量较上个季度，强势突破11.5亿美元，即从最开始的2024年初3000万美元，暴涨到现在的11.5亿美元，涨幅达38倍。 自从平台更新了极速起量高级版，我测品那真是放开了手脚大胆开测，极速起量高级版是什么意思呢？相当于平台兜底，只要没订单就不扣车费，大家说是不是很适合测品。 要知道垃圾品不管给多少曝光和点击都不会有单的，要是其他平台，拿到测品需要的曝光和点击量，不花个大几百是不可能的。 两年暴增38倍的年度预订额，彻底引爆了Together AI在开源AI领域的商业潜力。一是，随着AI Agent的爆发，企业AI已不再需要简单的问答机器人，而是能够处理复杂工作流的数字员工，这从中催生了海量的Token调用量。 更绝的是系统会帮咱们去筛选该品潜在的成交人群，这样测品的效率会极大提升，我可以一次性铺几十条链接一起开测，两分钟内设置完所有的推广，如果是其他平台，那时间就久咯。
02 拼多多测品节奏 当我们拿到一个品时，就要定好测品的节奏。
E | 说下我目前的测品节奏，大家可以参考下。二是，Together AI自身也通过底层技术的创新，打破算力成本的物理瓶颈。 其通过自主研发的自研ATLAS推理引擎，以及推测解码（Speculative Decoding）等前沿技术，将部分推理工作负载速度最高提升400%。这种全链路的技术优化，使得Together AI能够以远低于传统云厂商的成本，交付出企业级所需的推理服务，构筑起技术壁垒。 首先我是有几个店就会铺到几个店，也就是如果该品我手里有五个店，就会五个店都上架该品，因为平台讲的是命中，如果这是个好品，一个店测不一定跑的出来数据，这样得出该品不行的结论，容易扼杀掉潜在好品，多一个店测，少一些误判的概率。 也正因如此，Together AI估值持续攀升。
F | 2025年2月，在由General Catalyst领投的B轮融资中，Together AI的估值仅33亿美元。 五个店我是这样上架的，每天每个店铺2条链接，连续铺一周，这样单店该品的在售链接在10条左右，总共在售链接50多条，然后停止铺货，未来一周看数据。然而，16个月之后，其投后估值就达到83亿美元，这相当于一年内上涨了1.5倍。 北大校友与斯坦福教授坐镇，一支“华人技术天团”浮现 Together AI的快速崛起，除了踩准开源AI的产业风口，背后还有一支“华人核心技术团队”浮现。 翻看Together AI的官网，不难发现，其创始人团队堪称“学霸天团”，且华人占比较高。我有50条链接来测数据，这如果一条都没跑出来，大概率就是品不行了。 为了减少误判，咱们在测链接之前的产品定价和素材这块，不要说做到行业顶尖吧，最起码做到普通是必须的，不然直通车没单，你说是品不行还是价格不行还是素材不行呢？就不好下结论了。 也就是趋于市场均价的定价加普通素材加五十条左右的链接，就可以测出这个品值不值得做了。
03 拼多多测品的工具 测品靠啥测呢？当然是直通车了。直通车测品用全店托管就可以了。 首先作为这支技术天团的核心代表之一，联合创始人兼CTO的张策（Ce Zhang）来自于北京大学。履历显示，他拥有扎实的顶尖学术背景，2008年张策本科毕业于北大数学系，随后在威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位，且担任过苏黎世联邦理工学院计算机科学系的助理教授。 在研究中，他始终围绕如何让机器学习更便宜、更可信、更容易被更多人使用的这一主线，认为AI不应当只是巨头们的专属工具，而是通过系统层、调度层、分布式架构的创新，把训练和推理的算力成本打下来，让个人、初创公司、传统行业都能低成本地使用开源大模型。举个例子，咱们是卖瓶子的，成本5块，卖价9块，保本投产比2以内。 我单店上链接之前就会把全店托管打开，设置2的投产比，日限额看情况，如果保本投产比很高的，我日限额会设置个210块，测品嘛，210块够了。 基于这一核心理念，张策主导了Together AI在底层算力调度与推理引擎上的创新，带领团队研发自研的ATLAS推理引擎，并深度集成了NVIDIA Dynamo等先进的分布式推理技术。这一系列的创新，让Together AI实现了上下文感知的智能路由与KV缓存管理，有效避免了大规模算力部署中的冗余计算问题，进而在商业上成功斩获年度预订额突破11.5亿美元的亮眼成绩。
G | 如果保本投产比跟设置的投产比差不多，那么测品时的日预算可以开不限额，因为不限额有加权，更容易起量。 托管设置好之后直通车就不用管了，剩下的就是上链接和看数据了。为什么测品要选托管测呢，因为新上架的链接系统会自动加到托管中去，试想咱们上几十条链接，逐个的设置推广计划，那工作量也是有一些的，不如托管来的方便。
H | 其次，张策之外，公司联合创始人珀西·梁也是一名深耕AI领域的顶尖华人学者。
04 测品的数据如何看 托管的数据跑一周，里面就会出现无曝光、有曝光无点击、有点击无转化，有转化的四种数据走势。咱们测品要的是有转化，什么样的品不行呢？就是测了几十条链接，转化就那么四五单甚至完全没单的，这样的品直接放弃。身为斯坦福大学计算机科学系的教授，珀西·梁是斯坦福基础模型研究中心（CRFM）的主任。在自然语言处理与机器学习领域，他专注于开源基础模型的研发、模型评测体系的搭建等。 我现在测品的第一个门槛是能进二阶段，能进二阶段意味着这个品系统能拉到人群，有做起来的希望，记住这里只是有希望，真正决定值不值得做看的是二阶段的数据，二阶段怎样的数据说明这个品值得做呢？就是不管单量多少，只要每天能稳定出单，这个品就值得做，除此之外的品通通放弃。 测品就是千军万马过独木桥，数据不行放弃掉的品不要惋惜，该放弃时要学会放弃。 在团队合作上，如果说，张策在底层架构方面，为Together AI搭建了一条高效、低成本的算力“高速公路”，那么珀西·梁则凭借深厚的学术积累与行业认知，成为公司技术落地的“导航仪”。对于二阶段测出能稳定出单的品，咱们才进入正式的打品环节。
05 测品之后如何拉升数据 做电商起量很像过关打怪，前面要经历诸多的磨难才有小部分玩家能拿到奖励。 咱们做的链接也是，做那么多链接，大部分在开始的曝光环节就因为无曝光被筛掉了，能进入二阶段稳定出单的链接少之又少，对于这样的链接拉升数据，就要谨慎操作了，搞不好链接挂了，前面的付出就白费了。
I | 拉升数据我常用的操作是托管亏钱跑，稳定盈利跑。他通过严谨的评测基准，帮助Together AI在纷繁复杂的开源模型生态中，持续筛选出最优方案，确保底层技术的可靠性与前沿性。 在张策与珀西·梁的领衔下，他们与公司首席科学家特里·陶（Tri Dao），共同撑起了公司的底层竞争力，合力将Together AI的“算力成本”实现指数级下降，并从多个维度夯实Together AI的底层算法与系统能力，让公司在算法迭代、模型选型、系统架构、算力调度等方面持续领跑。咱们测品时托管大部分是亏损跑的，这肯定不能作为常态，所以，在托管拉到每天销售额两三千时就可以切到稳定按盈利的投产比来跑了。 英伟达的“阳谋”：扶持生态卖更多GPU 再来看英伟达的出手，实际上，背后也暗含巨头布局AI算力生态的渴求。 像我做的某品，保本投产比4.5，我就会在托管4投产测品，起量的款切到稳定5.5的投产来跑，只要托管有量，切到稳定高投产就能跑的动，后面就是带利润跑了，至于单量的天花板在哪里，看市场，看该品的造化了。作为跟投方，英伟达不是第一次入局Together AI。
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06 最后 以上便是拼多多测品到起量的整个过程了，还是比较简单的，运营在其中所做的工作无非是上链接开车看数据了。 早在2023年11月，A轮融资时，英伟达就参与了其早期融资。 其实你我工作都一样，区别就在于经验不一样，同样工作，不同产出罢了。彼时，英伟达也作为跟投方，投资该公司，而本轮融资中，领投方为Kleiner Perkins（凯鹏华盈）和沙特阿美旗下的 Prosperity7。 作者：老虎讲运营，运营书籍《全栈运营高手》作者；8年电商运营经验，千万流水项目操盘手，多平台专栏作家，专注电商产品运营与推广，擅长品牌打造和爆款制造。 英伟达之所以持续布局这家公司，目的也很明确。截至目前，被英伟达看中的Together AI，已不是一家简单的AI云服务商了，而是英伟达庞大算力帝国中不可或缺的“生态节点”。
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申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！。简单来说，就是通过投资，英伟达直接锁定了巨额的硬件订单。 披露显示，Together AI的商业模式是建立在英伟达的H100、H200乃至最新的Blackwell GPU之上。而Together AI年预订额突破11.5亿美元之后，势必也将对海量的GPU集群有更刚性的需求。
L | 英伟达的注资，刚好为自家芯片的持续消耗“铺路”。 除此之外，英伟达也正试图通过这类“新云”（Neocloud）服务商，打破传统云计算巨头的垄断，构建起更为广泛的算力分销网络。这对于英伟达来说，相当于通过扶持Together AI等服务商，将中长尾的AI开发者和企业需求打包，进而转化为更稳定、更可预期的采购曲线。 当然，更深层次的原因在于，英伟达正在从“卖硬件”的角色向“分收入”转型，做AI基础设施的合伙人。7月1日，英伟达已正式推出AI Compute Partnership（AI 算力合作计划），并明确其“产业链共建伙伴”的定位。这意味着，英伟达将不止卖硬件，还将提供信用支持和收益共享机制，让Together AI等这类企业无需承担巨额的前期资本支出，就能快速扩张算力规模。 在这一模式和新定位下，英伟达已和Together AI之外的AI云服务商，如Sharon AI、Firmus等建立合作，他们将共建基于NVIDIA DSX AI Factory架构的“AI工厂”。 最新一季财报显示，英伟达交出了一份令人瞩目的成绩单：单季营收高达816.15亿美元，同比大增85%；归母净利润更是同比飙升211%，达到583.21亿美元。
M | 这一数据不仅刷新了英伟达季度营收的纪录，还助力英伟达站上5万亿美元市值，充分印证全球市场对AI算力基础设施的旺盛需求。而仔细翻阅这份绩单，不难发现，客户的多元化是此次英伟达业绩大增的一股力量之一。 财报显示，在数据中心业务中，英伟达的业绩增速需求，不仅来自超大规模云厂商（Hyperscaler），还广泛来源于AI云、工业、企业及主权AI客户，客户结构的分散化，降低了英伟达对单一大客户的依赖，让其构建起更具韧性的增长盘。同时，随着全球大模型迭代的加速，以及AI应用的快速落地，又进一步带动了全球AI工厂、数据中心的扩容，让下游云厂商、AI原生企业及政企的算力采购需求旺盛，增强了英伟达业绩向上的预期。 在英伟达的这场“阳谋”之下，Together AI也放话称，计划在未来五年内将公有云容量，也就是“算力”规模扩大50倍。这意味着，当算力成本不再是行业瓶颈时，属于开源大模型的时代或将真正到来，对于AI开发者而言，届时将是真正意义上的“Together AI”。 而这家由华人技术力量主导的AI独角兽，也将乘着全球AI基础设施建设的东风，继续向前奔跑。
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Published on:12:28:43