機器學習和人工智能近年來呈指數型發展，極大地提升了人們的生產生活質量。這背後所憑藉的足量數據是訓練AI模型的關鍵，而高精度的算法和強大算力更是數據跑通的必備條件。
拿生活中常見的網約車平台舉例，Uber、滴滴等憑藉人工智能和大數據技術，精準掌控車輛每時每刻的運行、載客、位置情況。大量數據不斷匯入平台系統，工作人員搭建強大的底層架構、不斷優化算法以實現及時、高效調度派單，讓車子可提前預約、隨叫隨到、行程也能追溯。
類似的算法架構不止適用這一個領域，對於政府、科技企業而言，運用閒置算力來提高機器的利用率同樣是業務開源的好辦法。
2017年，同在Uber擔任底層架構研發的幾個清華人決定創立自己的公司，力圖幫助企業在不需要擴容的情況下，從算法角度為企業挖掘更多價值。值得一提的是，這家公司在成立之初就獲得了紅杉資本中國基金和硅谷投資基金 IMO Ventures 的超四千萬美金投資，它便是國內高科技新秀企業——南京恆木興信息科技有限公司。
南京恆木興信息科技有限公司（以下簡稱：恆木興）是一家專注於深度學習，人工智能和區塊鏈的高科技公司，致力於為大數據，人工智能和區塊鏈行業提供和搭建雲計算數據中心和線上雲平台。自成立以來，已為多家人工智能及區塊鏈公司搭建軟硬件一體化系統，並與南京、貴州、新疆等多地政府展開合作，在當地發展算力中心與大數據平台，為客户提供專業安全、穩定、高效的數據中心運維服務。
其實不光是人工智能、大數據，很多傳統行業對算力的要求也很高。比如石油地震成像領域，一個FWI算法需要100多台8核CPU，算6個月左右才能得到最後的結果，這不但要求分佈式計算架構，共享算力也至關重要。
基於如此市場需求，恆木興從入局即自主研發操作管理平台。“我們的平台軟件架構能夠承載非常大的容量，硬件的結構基本上是一個主從關係。”恆木興CEO劉子軼向記者介紹，平台運用Master、Slave兩層系統來實現機器監控、任務分發及驗證回收，能夠應對不同場景自動調整算力強度，滿足了規模效應的同時幫助客户更高效地管理機器，保證算力平穩，並減少機器運行造成的電力損耗。
此外，公司還研發有專門的算力軟件，參考Uber底層算法提升CPU使用效率，讓機器算法跑得更快，幫助用户收益最大化。“我們的目的是做一家數據驅動的公司，基於足量數據基礎之上，從數據分析的角度幫助客户做不止於平台、甚至包括動態定價等服務。”劉子軼如是説。
而對於該領域而言，各家公司在細分賽道打法上都各有不同，可能A公司專注於人工智能，B公司專注於雲服務，適用於不同商業場景的硬件架構不一樣，一個普適性的平台無法實現高效，想完全整合很難。
此時，企業就要為生存“選對路子”——恆木興瞄準人工智能、影視文化企業等B端用户不斷深挖，在技術上做了針對性優化，其平台效率現已領先業界10%以上，並與多家上市公司合作。通過平台和軟件按項目計費，公司當前已實現盈利數千萬元人民幣。
截至目前，恆木興工程師團隊共10人左右，其中包括5名核心開發人員，並聘請清華、斯坦福、美國加州大學等多所知名院校的計算機教授擔任公司顧問。
CEO劉子軼曾任職於美國著名對沖基金公司Two Sigma，帶領團隊完成對沖基金系統架構的搭建，保障高頻交易的安全性、穩定性，其搭建和維護的系統可以做到內部延時低於 1 微秒，特定品種交易量佔總交易量的 1% 以上。
公司現已完成Pre-A輪融資，獲得紅杉資本中國基金和硅谷投資基金 IMO Ventures 的共同加持。談及未來發展規劃，劉子軼透露：公司未來將瞄準軟件和硬件兩個市場，同時打造軟硬件一體化的平台，為算力數據中心的發展提供全方位的服務。同時也會擴展行業渠道，推出更多樣化的產品，讓更多閒置算力得到有效利用。
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