隨著AI技術不斷迭代更新，對底層算力的需求也越來越大。
2020年7月9日，英偉達市值首次超過英特爾，成為半導體領域市值第二的企業（第一名是臺積電）。
有關人士分析，英偉達的崛起離不開AI產業的發展。英偉達主攻的GPU在算力上約超出CPU2~3個數量級，與AI產業結合效果更佳，這也是英偉達能夠在當前市場以底層算力晶片贏得高速發展的重要原因。
但是，算力更強的GPU晶片也暴露出另一個顯著問題：利用率低。
「AWS在2018年放出的一組數據顯示，其GPU產品平均利用率僅為10~30%。國內有不少用戶的利用率甚至不足10%，對這些用戶而言，一枚售價1萬美元的晶片其中9000美元是浪費的。幫助企業提高GPU的使用效率成了新的市場風口。」趨動科技創始人王鯤博士介紹到。
在此背景下，王鯤於2019年創辦了趨動科技，一家AI算力資源池化軟體公司。
王鯤2005年從中科大計算機系博士畢業後加入IBM中國研究院，後入職微軟亞太研發中心，離開微軟後任EMC中國研究院的院長，負責整個EMC中國研究院在中國區相關的工作和項目。王鯤在創業前的14年工作經驗，基本上都是圍繞著底層的、晶片虛擬化、軟體相關的工作展開。
王鯤介紹到，在目前市場中，物理GPU利用率低已成為行業共識，同等投入下，直接使用物理GPU的利用率遠不及使用基於軟體定義的虛擬GPU，主要原因在於直接使用物理GPU很難做到資源使用的按需分配以及動態伸縮，而基於軟體定義的虛擬GPU則可以很容易地做到這兩點，根據任務大小決定分配多少計算資源到該任務，比直接使用物理GPU更為靈活，也更為科學。
從技術發展角度，AI的滲透越來越深入，AI+概念的輻射場景變多，數字原生企業的出現和傳統企業的數位化、智能化轉型都離不開AI技術的發展與突破，那麼作為底層算力支持企業，趨動科技的核心產品OrionX AI（獵戶座 AI加速器資源池化解決方案）能夠幫助企業將已有的GPU進行虛擬化，藉助於 OrionX AI 加速器資源池解決方案，以往 AI 應用/CUDA 應用獨佔 GPU 等 AI 加速器資源的情況將不復出現。
趨動科技將所有的AI加速器硬體池化後，將其虛擬成眾多顆粒度可靈活調整的 vGPU，隨時為 AI/CUDA 應用提供 AI 加速能力，極大提升 GPU 等 AI 加速器的利用率。平均物理 GPU 的利用率將從以前的10%～30%提升至90%。
另一方面，趨動科技也根據市場用戶不同，採取了兩種不同的部署模式。
對於已有私有雲的企業來講，獵戶座 AI加速器資源池化解決方案可將零散的多個GPU算力單元整合為統一接口、統一部署的GPU資源池。
對於尚未部署私有雲的企業而言，趨動科技則與Dell 和浪潮等企業達成戰略合作，將趨動科技的產品預裝到其伺服器或私有雲產品中進行產品集成。用戶在購買私有雲解決方案，或者伺服器硬體時即可直接使用到趨動科技的資源池化軟體。
據介紹，趨動科技目前團隊規模約100人，且仍在快速增長中，其中技術人員佔比達70%。
王鯤表示：「趨動科技的3位聯合創始人都來自EMC，此前我們也一起在IBM共事過，在GPU虛擬化、資源池化領域擁有十餘年研發經驗，擁有完整智慧財產權。」
目前，採用標準化、可複製的產品架構，趨動科技已經打入了多個行業，如網際網路行業（搜狗已採購且已部署）、教育行業（清華大學與西安市共建的交叉信息核心技術研究院已經採購部署）、金融（銀行、證券、保險）、電信、能源等，企業預期營收達千萬。
王鯤認為，作為底層基礎架構服務商，趨動科技也擁有良好的延展性，不會被產業邊界束縛。例如5G、雲遊戲、雲VR等技術領域，作為新興通訊娛樂方向，由於採用雲計算技術，同樣需要更強的算力支持，而趨動科技則可以極大優化算力資源配比，提升底層算力。而未來產業技術的發展趨勢也逐漸向前端簡單化、底層複雜化的方向演化，對於趨動科技來講，未來可接觸的領域和範圍也將逐步擴大。
融資方面，趨動科技於今年11月9日宣布完成數億元A輪融資，是12個月內的第三筆融資。此次融資由順為資本領投，嘉御基金、高瓴創投和湧鏵投資跟投。本輪資金主要用於公司產品的市場推廣、客服體系的建設、產品線的擴充以及進一步加大研發投入並加快產品迭代。
圖片來源：趨動科技、攝圖網