就在刚刚,SemiAnalysis爆出猛料:LeptonAI创始人、CEO贾扬清已从英伟达离职。
距离老黄斥7亿巨资完成收购,刚好一年零两个月。
如今,不仅核心产品DGX Lepton没打出水花,当初承诺2026年前开源Lepton核心软件平台,半个字都没兑现。

贾扬清大家都很熟悉了,清华大学本硕、UC Berkeley博士。
他不仅在博士期间写出了著名的Caffe,同时也是GoogLeNet/Inception架构的共同作者。
在那个深度学习还没有成为显学的年代,Caffe几乎是每一个入行研究者接触到的第一个工具。开源、好用、文档清楚。
贾扬清做事的风格,从那时候就定下来了:做开源,做工具,让更多人能用上。

之后的路径一目了然。
在Google Brain,他参与了早期TensorFlow的开发。
在Facebook,他担任AI基础设施负责人,主导了PyTorch 1.0和ONNX。
这两个项目后来都成了整个行业的基础设施。
再到阿里巴巴,他任技术副总裁,负责集团AI平台的搭建。

2023年,贾扬清从阿里出来创业,做了LeptonAI。
方向依然是Python原生GPU云平台,核心是Photon抽象层,几行Python就能把模型部署到GPU上。
还有Tuna推理引擎、gpud监控工具,gpud当然也开源。
随后,开源搜索引擎search_with_lepton的上线,不仅让LeptonAI迅速在GitHub走红,同时也直接让这家小公司进入了英伟达的视野。

2025年4月,英伟达完成收购。贾扬清和联合创始人白俊杰加入。
一个月后,LeptonAI平台停止运营,禁止新用户注册,官方推特账号注销。一个有自己用户社区的独立云平台,说关就关了。
为什么这么急?因为DGX Cloud自己都快退场了。
DGX Cloud最初定价每月36999美元起,结果AWS直接降价45%,价格优势一夜归零。
英伟达只好把DGX Cloud从商业产品转为内部研发工具。到2026财年Q2财报,英伟达已经不再单独披露DGX Cloud的云支出承诺了。
自家云平台都在收缩,LeptonAI的定位也跟着漂移——从完整的云平台,降格成了GPU工作负载调度器。
品牌改叫DGX Cloud Lepton,对接25家以上云合作伙伴。
阵仗不小,但产品没起来。
原因不难理解。Lepton原本是为开发者设计的轻量级平台,Python原生、开箱即用、快速部署。
这套东西跟英伟达面向大企业客户的产品管理方式,从一开始就不在一个频道上。

产品没起来只是一半。另一半更要命——开源承诺。
英伟达曾承诺2026年前开源Lepton的核心软件平台。现在2026年6月底了,半个字都没放出来。
SemiAnalysis的分析认为,贾扬清离职的直接原因,可能就是英伟达最终搁置了开源。
从Caffe开始,贾扬清职业生涯中几乎所有重要作品都是开源的。但英伟达的核心商业模式是卖硬件。
开源Lepton意味着竞争对手也能用这套调度器管理非英伟达的GPU。
这个矛盾从收购签字那天起就埋下了,英伟达答应了开源,但它的商业模式可能很难容许这件事真正发生。

英伟达在花钱囤软件的同时,行业里另一股力量已经在改写规则——Agentic Coding。
AMD工程师Anush Elangovan,10到12个Claude Code Agent,一夜之间用Rust重写了一个Slurm替代品,叫Spur。每周消耗65亿token。
一个人,一群AI agent,产出了一个对标数十年历史HPC调度器的原型。
Cursor、Claude Code、Codex,这些工具正在重塑软件的经济学。
英伟达用收购获取的东西,别人已经开始用AI重建了。

公开信息显示,6月9日,他以顾问身份加入了Hyperbolic Labs,一家做去中心化GPU算力市场的公司。
一年前,他把自己创办的公司卖给了全球最大的GPU公司。一年后,他出现在一家让GPU算力更开放的公司里。

从Caffe到PyTorch,从ONNX到LeptonAI,贾扬清二十年做都是把AI基础设施做成开放工具,让更多人用上。
Google做过,Facebook做过,阿里做过,自己创业也在做。
但在英伟达,他没做成。
