从地下室挖矿到AI算力新贵：Runpod的野路子逆袭

2021年底，新泽西州的一间普通地下室里，两个程序员Zhen Lu和Pardeep Singh把攒了半年工资买的十几块显卡拼成了一台挖矿机器。他们没想过能靠这个发财，只是想试试能不能用闲暇时间赚点外快。结果没多久，以太坊“合并”上线，挖矿利润一夜归零。设备闲置，钱也砸进去了，他们盯着满屋子的GPU，心里冒出一个更实际的问题：这些机器，还能干点啥？

两人都是搞开发的，深知当时想跑个AI模型有多折腾——要自己装驱动、调环境、等服务器响应，光是配置环境就能耗掉一整天。他们干脆一拍脑袋：不如自己做个平台，让开发者能像开网页一样，点一下就用上显卡。

不投广告，不融资，靠Reddit拉来第一批用户

没钱请市场团队，也没人脉找投资人，他们决定用最原始的方式：发帖。

他们在Reddit的r/MachineLearning和r/LocalLLaMA这些开发者聚集地发了一条帖子：“免费送你一台GPU服务器，只要你用一周，告诉我哪里卡、哪里难用。”没人当真，但几天后，第一批30个开发者真来了。有人测试Stable Diffusion出图，有人跑代码训练模型，有人甚至把Runpod当成了临时的“云实验室”。反馈一条条涌进来，他们改了又改，没用一个月，第一个付费用户出现了。

没花一分钱广告费，靠口碑和真实体验，9个月内，他们靠用户付费赚到了100万美元。没有VC注资，没有免费试用，连折扣都没打。他们只做一件事：让用过的人，不想走。

不建机房，不买服务器，靠“分钱模式”快速扩张

用户多了，显卡不够了。买新卡？一台高端A100要上万美元，建数据中心？成本高到不敢想。他们没走传统云厂商的老路，而是找到一批有闲置机房的中小数据中心，谈了个简单合作：你提供场地和电力，我们提供软件和客户，收入对半分。

这招太狠了。不用背负债，不用押资金，不用等审批，几周内，Runpod的算力节点从北美一路铺到欧洲、东南亚。客户要哪的服务器，他们就能调哪的资源。没有“自建机房”的包袱，反而比大厂更灵活。

巨头悄悄用上了，风投终于找上门

2023年，OpenAI的几个工程师在内部测试时发现，Runpod跑Llama 2的速度比某大厂平台快30%，还支持一键部署LoRA微调。没打招呼，他们就偷偷把项目迁过去了。接着是Perplexity，再是国防AI公司Anduril——这些公司不发新闻稿，但账单真实地在增长。

2024年初，戴尔科技资本和英特尔资本找上门。他们不是来看PPT的，是来看真实账单和用户截图的。2000万美元种子轮，没要估值对赌，没要董事会席位。GitHub前CEO Nat Friedman甚至自己掏钱投了，他说：“我见过太多AI公司吹概念，但Runpod是真有人在用。”

现在，Runpod有超过50万开发者在用，覆盖全球31个地区，年收入突破1.2亿美元。他们没请过公关公司，没上过科技媒体头条，但你打开GitHub，随便翻几个AI项目，README里常能看到一行小字：“训练环境：Runpod”。

下一步：不做云，做AI代理的“操作系统”

创始人说，他们不只想卖GPU。现在越来越多的AI代理（Agent）需要持续运行、自动响应、多任务调度——这不是单次训练能解决的。Runpod正在开发一套底层工具，让开发者能像搭积木一样，组合多个AI模型、数据源和API，跑出真正能“干活”的智能体。

他们没打算对标AWS或Azure。他们的目标很朴素：让下一个写AI应用的人，不用再为环境配置骂娘。不用等审批，不用交押金，不用学一堆命令行。点一下，就能跑。

他们还在地下室，只不过现在，地下室里跑着的是整个AI生态的算力网络。