Nekonvenční umělá inteligence prorazí s mega seed roundem a novým přístupem k AI čipům

Příchod Nekonvenční umělá inteligence Otřáslo to krajinou hardwaru umělé inteligence díky kolu financování, o kterém se již diskutuje v každém průmyslovém sektoru. sotva pár měsíců starý, společnost Podařilo se mu upoutat zájem nejmocnějších fondů ve světě technologií.sází na myšlenku, která na papíře slibuje přehodnocení způsobu návrhu a využívání výpočetních zdrojů pro umělou inteligenci.

Společnost se zdaleka nezaměřuje na stále větší a nenasytnější modely, ale chce se problému vyhnout v jeho jádru: energetická účinnost a fyzická architektura čipůJeho návrh je výslovně inspirován biologií a mozkovými funkcemi, přičemž Cílem je přiblížit se k systému schopnému nabídnout obrovský výpočetní výkon a zároveň spotřebovat zlomek energie potřebné dnes. velkých datových center.

Největší kolo seedů pro hardware umělé inteligence v tomto roce

Nekonvenční umělá inteligence uzavřela počáteční kolo investic ve výši 475 milionů dolarůČíslo, které i na trhu zvyklém na velká čísla vyniká svou velikostí již v tak rané fázi. Transakce oceňuje společnost na přibližně 4.500 milionů dolarů, což z něj činí jeden z nejvýraznějších případů počátečního financování v ekosystému hardwaru umělé inteligence.

Kolo vedly fondy rizikového kapitálu Andreessen Horowitz (a16z) y Lightspeed Venture PartnersDva klíčoví hráči, pokud jde o dlouhodobé investice do hlubokých technologií. Připojili se k nim další špičkoví investoři, jako například Lux Capital, DCVC, Databricks a dokonce i zakladatel Amazonu, Jeff BezosTo posiluje pocit, že projekt je vnímán jako dlouhodobý strategický krok.

Kromě externího kapitálu se jeden ze spoluzakladatelů rozhodl přispět z vlastní kapsy. 10 milionů dolarů...za stejných podmínek jako ostatní velcí investoři. Tento krok, nad rámec výše uvedené částky, vysílá jasný signál o závazku a vnitřní důvěře v technologické a obchodní cíle společnosti.

Podle různých rozhovorů by tato počáteční tranše ve výši 475 milionů byla pouze začátkem plánu získávání finančních prostředků, který by mohl dosáhnout až 1.000 milionů dolarů ve stejné fázi. Rozsah cíle zdůrazňuje typ projektu, kterému čelí: složitý hardware, dlouhé vývojové cykly a vysoké počáteční investice do výzkumu a vývoje.

Ve srovnání s jinými nedávnými transakcemi bylo ocenění mírně nižší než 5.000 miliard o kterých se diskutovalo v prvních fámách, ale stále to řadí nekonvenční umělou inteligenci do ligy startupů, které sice nemají téměř žádné příjmy ani komerční produkt, ale již hrají na úrovních kapitálu, které byly dříve vyhrazeny pro mnohem vyspělejší společnosti.

Vize Naveena Raa a tým zvyklý na technická rizika

Vedení projektu je Naveen RaoRao, známá osobnost ve světě umělé inteligence, a to jak pro svou podnikatelskou stránku, tak pro své pozice ve významných technologických společnostech. zodpovědný za platformy umělé inteligence ve společnosti Intel po koupi svého prvního startupu Nervana Systems, specializujícího se na procesory pro strojové učení.

Později zakladatel udělal další krok a stal se spoluzakladatelem MosaicML, platforma pro modelové školení, která si získala popularitu v ekosystému dat a umělé inteligence a nakonec byla převzata společností Databricks za zhruba 1.300 miliardy dolarůTato historie, se dvěma významnými exity za méně než deset let, významně přispěla k budování důvěry mezi fondy, které nyní podporují jeho nový projekt.

Spolu s Rao společnost začlenila vysoce postavené profily z průniku hardware, software a akademický výzkum, jako Michael Carbin, Sára Achourová y MeeLan LeeJedná se o tým zvyklý na řešení vysoce technických rizik, projektů s dlouhým cyklem a problémů, které se neřeší rychlými softwarovými iteracemi, ale komplexními prototypy a velmi úzkou integrací mezi fyzickou architekturou a algoritmy.

Sám Rao vysvětlil, že pracovní plán nekonvenční umělé inteligence zahrnuje testovat několik prototypů po dobu několika letVyhodnocují, které paradigma se nejlépe hodí z hlediska efektivity a nákladů. Jinými slovy, jejich cílem není rychlé uvedení produktu na trh, ale spíše vybudování technologického základu, který může v příštím desetiletí znamenat změnu v oblasti umělé inteligence.

Tato sázka na tzv. „inženýrství s dlouhým cyklem“ To je v kontrastu s typickým přístupem mnoha softwarových startupů, které se zaměřují na co nejrychlejší ověření se zákazníky a doladění produktu prostřednictvím rychlých iterací. V tomto případě je cesta spíše podobná cestě velkých polovodičových společností nebo projektů kritické infrastruktury, kde se návratnost investic dostaví později, ale pokud vše půjde dobře, může předefinovat celé odvětví.

Nový typ stroje pro umělou inteligenci

Jádrem návrhu nekonvenční umělé inteligence je vybudovat radikálně energeticky úspornější počítač pro úlohy umělé inteligence. Rao shrnul ambice do fráze, která v tomto odvětví přitáhla pozornost: navrhnout systém, který je „stejně účinný jako biologie“, přičemž jako referenci bereme schopnost lidského mozku provádět složité výpočty s minimální spotřebou energie.

Zatímco většina odvětví nadále prosazuje škálování modelů – více parametrů, více dat, více GPU— společnost vychází z předpokladu, že Tato strategie má jasné omezení, co se týče nákladů a dostupné energie.Velká datová centra již nyní čelí omezením dodávek energie, rostoucím nákladům a problémům s udržitelností, což je v Evropě a Španělsku obzvláště znepokojivé kvůli klimatickým a regulačním cílům.

Aby se tato dynamika prolomila, startup navrhuje paradigmatický posun ve výpočetní architektuřeMísto pokračování ve zdokonalování konvenčních digitálních architektur prozkoumejte návrhy, které využívají fyzikální vlastnosti samotného křemíku a principy inspirované fungováním mozku, jako je nelineární dynamika neuronů.

V textu zveřejněném na jejích webových stránkách společnost popisuje svůj cíl jako vytvoření „nový substrát pro inteligenci“Myšlenka je, že nalezením správné struktury, která propojí umělé výpočty s chováním biologických systémů, je možné dosáhnout zvýšení efektivity daleko za hranice toho, čeho lze dosáhnout pouhým vylepšením klasických digitálních architektur.

Investoři společnosti Lightspeed, kteří se kola obchodování zúčastnili, s touto diagnózou souhlasí a poukazují na potřebu hledat „vhodný izomorfismus pro inteligenci“ Pokud je cílem dosáhnout drastického snížení spotřeby energie umělé inteligence, pak se tento způsob myšlení shoduje s výzkumným úsilím v oblasti neuromorfních výpočtů a pokročilých analogových systémů, které dosud zůstávaly převážně v akademické sféře nebo v experimentálních projektech velkých výrobců.

Architektura: Od analogových čipů k pulzujícím neuronům

Jedním z nejvýraznějších aspektů nekonvenční umělé inteligence je její kombinovaný přístup k analogové, smíšené a neuromorfní architekturyNa rozdíl od současných digitálních čipů, které reprezentují informace pomocí diskrétních nul a jedniček, analogové konstrukce umožňují práci se spojitými hodnotami a využívat fyzikálních jevů, které při správném řízení mohou být pro určité operace mnohem efektivnější. Tento přístup ukazuje na pokroky v pokročilý návrh a procesy čipů které se snaží optimalizovat efektivitu z fyzického hlediska.

Společnost zkoumá čipy schopné fyzicky ukládat rozdělení pravděpodobnostimísto jejich numerické aproximace, jak se to dělá v tradičních procesorech. To otevírá dveře k přirozenějším reprezentacím pravděpodobnostních modelů a potenciálně i k snížení spotřeby energie až tisíckrát ve srovnání s digitálními systémy, které dnes dominují datovým centrem.

K dosažení tohoto cíle tým využívá koncepty z oscilátory, termodynamika a spikující neuronyTento typ modelu je inspirován způsobem, jakým jsou skutečné neurony aktivovány diskrétními impulsy v průběhu času. Tyto architektury, typické pro neuromorfní pole, dokáží deaktivovat velké části čipu, když se nepoužívají, čímž drasticky snižují energetické ztráty ve srovnání s obvody, které udržují konstantní aktivitu.

Tento přístup poněkud připomíná předchozí snahy společností jako Intel s jejich neuromorfními procesory, které eliminují tradiční centrální hodiny a umožňují čipu pracovat asynchronně, přičemž aktivují pouze nezbytné části v závislosti na pracovní zátěži. Nicméně Nekonvenční umělá inteligence chce jít o krok dálnejen napodobováním neuronálního chování, ale také úzkou integrací fyzického designu křemíku s modely umělé inteligence speciálně navrženými pro toto prostředí.

Tato kombinace Specializovaný hardware a společně navržené modely Ukazuje to na budoucnost, kde se hranice mezi čipem a algoritmem stírá a kde výkon už nezávisí tolik na tom, kolik GPU lze naskládat, ale na tom, jak dobře jsou využity hlubší fyzikální vlastnosti materiálů a obvodů.

SoC navržený na míru pro další vlnu umělé inteligence

Kromě obecného přehledu se objevují technické podrobnosti o typu čipu, který společnost Unconventional AI hodlá uvést do výroby. Různé nabídky práce zveřejněné společností poukazují na... akcelerátor umělé inteligence založený na designu systému na čipu (SoC)Tedy jedna komponenta, která integruje několik specializovaných výpočetních modulů.

Podle těchto popisů bude SoC zahrnovat centrální procesor (CPU) zodpovědný za předběžné úkoly, jako je organizace a příprava senzorických dat před jejich předáním specifičtějším jednotkám umělé inteligence. Na základě tohoto obecného základu budou přidány optimalizované bloky pro provádění operace lineární algebrykteré jsou matematickým srdcem prakticky všech modelů hlubokého učení, od modelů velkých jazyků až po systémy počítačového vidění.

Návrh také zohledňuje použití duševní vlastnictví třetích stran U některých modulů je to běžná praxe v polovodičovém průmyslu, kde je efektivnější licencovat určité osvědčené bloky, než je vyvíjet od nuly. Odtud se přidaná hodnota nekonvenční umělé inteligence soustředí na nejinovativnější části SoC.

Mezi tyto rozlišovací prvky patří smíšené signální obvodyTyto obvody, schopné zpracovávat analogové i digitální informace, jsou velmi užitečné pro správu dat ze senzorů nebo pro přímou implementaci operací inspirovaných fyzikou. Tento typ obvodů je klíčový pro to, aby čip mohl využít nelineární dynamiku a pravděpodobnostní reprezentace, o které se společnost snaží.

Dalším důležitým bodem je zájem společnosti o nově vznikající energeticky nezávislé paměti, jako je RRAMTyto technologie uchovávají informace i při výpadku napájení. V určitých scénářích mohou nabídnout výkonnostní výhody oproti tradičním flash pamětím, i když stále čelí technickým problémům, které omezují jejich široké nasazení v datových centrech. Vývoj trhu s paměťmi a rozhodnutí výrobců, jako jsou... Micron související s produktovými řadami Zdůrazňují tyto výzvy a příležitosti.

Společný návrh hardwarových a umělé inteligence

Nekonvenční umělá inteligence se nechce omezovat pouze na fyzické vrstvě procesoru. Strategie zahrnuje také vývoj modelů umělé inteligence přizpůsobených jejich čipům.s využitím optimalizační marže, kterou nabízí společné vytváření softwaru a hardwaru od samého začátku.

Tento přístup spolupracující návrh Umožňuje maximální kontrolu nad tím, jak jsou data reprezentována, jaké operace jsou prováděny a jak je práce distribuována v rámci čipu. Namísto adaptace stávajících modelů určených pro univerzální GPU může společnost navrhovat algoritmy, které využívají jedinečné vlastnosti jejích analogových obvodů, pulzujících neuronů nebo nekonvenčních paměťových modulů.

Společnost doufá, že tato integrace jí umožní dosáhnout účinnost řádově 1.000krát vyšší ve srovnání se současným křemíkem při určitém zatížení. Ačkoli tyto údaje bude nutné ověřit, jakmile se objeví první nezávislé prototypy a benchmarky, poskytují představu o rozsahu ambicí, o které tým usiluje.

Tento typ přístupu je obzvláště relevantní pro Evropa a Španělskokde nabývá na obrátkách debata o technologické suverenitě a závislosti na zahraničních dodavatelích hardwaru. Nové, efektivnější architektury umělé inteligence otevírají dveře k udržitelnějším a levnějším datovým centrům.To je v souladu s energetickými a regulačními prioritami regionu. Aliance mezi hlavními poskytovateli cloudových služeb a výrobci hardwaru, jako jsou ti, kteří nedávno změnili podobu odvětví, ilustrují kontext, do kterého by se tato řešení mohla hodit.spolupráce mezi cloudem a výrobci).

Pokud se nekonvenční model umělé inteligence nakonec ukáže jako konkurenceschopný, Nebylo by překvapením, kdyby evropské cloudové společnosti, výzkumné laboratoře a velké korporace integrovaly tato řešení. ve své infrastruktuře a hledá snížit náklady na energie a uhlíkovou stopu aniž by obětovaly pokročilé schopnosti umělé inteligence.

Tržní kontext: Mega kola a závod o infrastrukturu umělé inteligence

Případ nekonvenční umělé inteligence je součástí širšího trendu: vznik startupů v oblasti umělé inteligence, které v raných fázích získávají stovky milionů dolarů, s oceněními, která byla před několika lety vyhrazena pro společnosti kótované na burze nebo společnosti s velmi konsolidovanými tržbami.

V posledních letech se objevují jména jako OpenAI, Antropický nebo iniciativy prosazované osobnostmi, jako například Ilja Sutskever o Mira Murati Zapojily se do historických kol rizikového kapitálu. V roce 2025 desítky startupů v oblasti umělé inteligence překonaly milník Financování ve výši 100 milionů dolarůkonsolidace bezprecedentního objemu investic v tomto segmentu.

V rámci této vlny, boj o infrastrukturu Čipy, specializované cloudy, akcelerátory a školicí systémy se staly jednou z nejžhavějších oblastí. závislost procesoru Nedostatek několika výrobců, a zejména špičkových grafických procesorů, přiměl investory a podnikatele hledat alternativy, které by zmírnily problémy s dodávkami a cenami.

Nekonvenční umělá inteligence vstupuje do tohoto závodu návrhem jiná cesta než pouhá postupná konkurence s hlavními výrobci grafických karetMísto boje o vyšší výkon se zaměřte na dosažení řádového zlepšení energetické účinnosti, což je ve střednědobém horizontu klíčové pro to, aby systémy umělé inteligence mohly dále růst, aniž by se bezhlavě dostaly do fyzikálních a ekonomických limitů.

Pro evropský ekosystém, kde jsou náklady na energii a regulační požadavky na emise obzvláště přísné, by se úspěch návrhů tohoto typu mohl ukázat jako rozhodující. Mnohem efektivnější hardware umělé inteligence To by bylo v souladu se strategiemi zelené transformace a zároveň by to umožnilo společnostem a správním orgánům zavádět pokročilé aplikace umělé inteligence, aniž by se zvýšila jejich spotřeba.

Projekt Nekonvenční umělá inteligence Ztělesňuje mnoho hlavních trendů současnosti: mega kola v počáteční fázi, hardware navržený od základů pro umělou inteligenci, přímou inspiraci biologií a posedlost energetickou účinností, která reaguje na stále zjevnější realitu. Pokud se společnosti podaří naplnit své sliby v oblasti křemíku, mohla by se v příštím desetiletí stát jedním z klíčových hráčů definujících, jak se modely umělé inteligence trénují a provozují, a to jak ve Spojených státech, tak v Evropě a v širším smyslu i na trzích, jako je Španělsko.

Související článek:

Nvidia posiluje svou strategickou alianci se společností Synopsys v centru vývoje čipů

Alberto Navarro

Jsem technologický nadšenec, který ze svých „geekovských“ zájmů udělal profesi. Strávil jsem více než 10 let svého života používáním nejmodernějších technologií a vrtáním se všemi druhy programů z čisté zvědavosti. Nyní se specializuji na počítačovou techniku ​​a videohry. Je to proto, že již více než 5 let píšu pro různé webové stránky o technologiích a videohrách a tvořím články, které se vám snaží poskytnout informace, které potřebujete, v jazyce, který je srozumitelný všem.

Pokud máte nějaké dotazy, mé znalosti sahají od všeho, co se týká operačního systému Windows a také Androidu pro mobilní telefony. A můj závazek je vůči vám, jsem vždy ochoten strávit pár minut a pomoci vám vyřešit jakékoli otázky, které můžete mít v tomto internetovém světě.