Zhen Lu（左）和Pardeep Singh（右）
在华人世界里，很多人心里都藏着一个很朴素、也很真实的梦想——当房东。
因为房东意味着什么？
意味着稳定，意味着收租，意味着哪怕你不在现场，资产也能持续为你工作。
过去几十年，华人的财富逻辑里，买房、收租、囤资产，几乎是一种刻在骨子里的安全感。谁都想拥有几套房，最好每个月租金准时到账，风吹不着，雨淋不着，这就是最踏实的生意。
可谁也没想到，到了AI时代，“房东”这个角色，竟然被重新定义了。
这一次，出租的不再是商铺、写字楼，也不是公寓和车位，
而是——算力。
一位华人创业者，原本赶上过加密挖矿潮。那时候，大家抢显卡、堆矿机、拼电费，拼命从机器轰鸣里挖出第一桶金。
但他很快意识到，挖矿只是阶段性的机会，真正长期值钱的，不是币，而是背后的基础设施。
说白了，谁掌握了机器，谁就拥有了“数字世界的房产”。
后来AI浪潮爆发，大模型训练、推理部署、AI视频生成、智能体应用全面起飞，全球对GPU的需求瞬间飙升。无数AI创业公司最头疼的，不是想法不够，而是根本抢不到卡、租不起卡、调不动卡。
这时候，这位华人创业者看明白了一个本质：
以前房东收的是房租，今天算力房东收的是GPU租金。
于是，他不再自己“下场挖”，而是开始搭建一个新的生意模式：
整合机器、部署机房、优化调度、切分资源，把原本昂贵、复杂、只有大公司才能用得起的算力，变成可以按需租用的标准化服务。
客户不需要自己买卡，不需要自己养运维团队，也不需要自己建集群，像租办公室一样租算力，像开水龙头一样调用GPU。
而他，成了AI时代的新型房东。
一、创业动因是“GPU云太难用了”，0融资9个月做到百万营收
RunPod的两位联合创始人，其实都不是正统的AI科班出身。Zhen Lu本科毕业于匹兹堡大学化学系，获得科学学士学位，紧接着前往天普大学修读计算化学，并获得博士学位。
毕业后，他先是在匹兹堡大学担任了两年助理教授，然后加入有线电视和互联网服务提供商Comcast担任软件工程师。
Pardeep Singh没有分享自己的教育背景。步入职场后，他一直在Comcast工作，直到与Zhen Lu联合创办RunPod。
2021年底，Zhen Lu和Pardeep Singh用5万美元资金在他们各自家中的地下室建立了加密货币矿场。不过，此时加密货币行业正在经历巨大变革，算力能带来的收益不断减少。
这对创业伙伴需要找到一个新的出口来释放GPU硬件的潜力。他们意识到，尽管加密货币热潮消退，但AI领域的算力需求正在攀升。
Zhen Lu称，创立RunPod时他们看到了GPU云的痛点——“在GPU上开发软件的实际体验简直是垃圾”。RunPod想为开发者想打造更好的工具，几个月后，初代RunPod平台发布了，这一平台可用于托管各类AI应用，在速度、配置便捷度上有优势，并提供API、命令行界面等集成。
有了产品后，RunPod的下一步就是找到客户。由于此前没有任何创业经历，RunPod采取了最原始的营销方式：在美国贴吧平台Reddit上发帖子，提供免费AI算力，然后获取用户反馈。
RunPod在Reddit“强化学习”社区发布的试用帖子
当时，AI领域占据主流的是图像生成类任务或是科研相关用途，而非后来以ChatGPT为代表的对话式AI。RunPod的许多早期用户并不是开发者，而是数学家、艺术家。两位创始人亲力亲为地花了大量时间，教会创意工作者如何利用RunPod提供的算力批量化地完成AIGC工作流。
最终，这一营销策略奏效了，RunPod先是获得了大批测试客户，进而拥有了付费客户。九个月内，RunPod的营收已经达到了100万美元。两位创始人决定，辞掉他们在Comcast的工作，全职投入创业。
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