Unkonventionelle KI feiert Durchbruch mit einer Mega-Seed-Finanzierungsrunde und einem neuen Ansatz für KI-Chips

Die Ankunft von Unkonventionelle KI Mit einer Finanzierungsrunde, die bereits in allen Branchenkreisen diskutiert wird, hat das Unternehmen die Landschaft der Hardware für künstliche Intelligenz aufgerüttelt. kaum ein paar Monate alt, das Unternehmen Es ist dem Unternehmen gelungen, das Interesse der mächtigsten Fonds in der Technologiewelt zu wecken.Man setzt auf eine Idee, die zumindest auf dem Papier verspricht, die Art und Weise, wie Rechenressourcen für KI konzipiert und genutzt werden, grundlegend zu überdenken.

Anstatt sich auf immer größere und ressourcenhungrigere Modelle zu konzentrieren, will das Unternehmen das Problem an der Wurzel packen: Energieeffizienz und die physische Architektur der ChipsSein Vorschlag ist ausdrücklich von Biologie und Gehirnfunktion inspiriert, mit der Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das enorme Rechenleistung bietet und dabei nur einen Bruchteil der heute benötigten Energie verbraucht. große Rechenzentren.

Die größte Seed-Runde für KI-Hardware des Jahres

Unkonventionelles KI-Unternehmen hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 475 Millionen US-Dollar abgeschlossen.Eine Zahl, die selbst in einem Markt, der an große Zahlen gewöhnt ist, aufgrund ihrer Größenordnung in einem so frühen Stadium heraussticht. Die Transaktion bewertet das Unternehmen mit rund 4.500 Millionen DollarDamit ist es einer der bemerkenswertesten Fälle von Seed-Finanzierung im Ökosystem der KI-Hardware.

Die Finanzierungsrunde wurde von Risikokapitalfonds angeführt. Andreessen Horowitz (a16z) y Lightspeed Venture PartnersZwei Schlüsselakteure im Bereich langfristiger Investitionen in Spitzentechnologien. Ihnen haben sich weitere hochkarätige Investoren angeschlossen, wie zum Beispiel … Lux-Hauptstadt, DCVC, Databricks und sogar der Gründer von Amazon, Jeff BezosDies bestärkt den Eindruck, dass das Projekt als langfristige strategische Maßnahme wahrgenommen wird.

Zusätzlich zum externen Kapital hat einer der Mitgründer beschlossen, auch aus eigener Tasche beizutragen. 10 Millionen Dollar...zu denselben Bedingungen wie die anderen Großinvestoren. Dieser Schritt sendet, über die Höhe der Investition hinaus, ein klares Signal des Engagements und des internen Vertrauens in die technologische und geschäftliche Strategie des Unternehmens.

Laut diversen Interviews wäre diese erste Tranche von 475 Millionen nur der Anfang eines Spendenplans, der bis zu … erreichen könnte. 1.000 Millionen Dollar in dieser Phase. Die Tragweite des Ziels verdeutlicht die Art des Projekts, vor dem sie stehen: komplexe Hardware, lange Entwicklungszyklen und hohe Anfangsinvestitionen in Forschung und Entwicklung.

Im Vergleich zu anderen kürzlich erfolgten Transaktionen blieb die Bewertung leicht hinter den Erwartungen zurück. 5.000 Milliarden Das wurde zwar schon in den ersten Gerüchten erwähnt, aber Unconventional AI gehört damit trotzdem in die Liga der Startups, die, obwohl sie kaum Einnahmen oder kommerzielle Produkte haben, bereits auf einem Kapitalniveau agieren, das bisher viel reiferen Unternehmen vorbehalten war.

Naveen Raos Vision und ein Team, das an technische Risiken gewöhnt ist

Die Leitung des Projekts liegt bei Naveen RaoRao ist in der KI-Welt sowohl für seine unternehmerische Ader als auch für seine Positionen in großen Technologieunternehmen eine bekannte Persönlichkeit. verantwortlich für künstliche Intelligenzplattformen bei Intel nach dem Kauf des ersten Startups, Nervana Systems, das sich auf Prozessoren für maschinelles Lernen spezialisiert hat.

Später wagte der Gründer einen weiteren Schritt, indem er ein Unternehmen mitgründete. MosaikML, eine Modelltrainingsplattform, die im Daten- und KI-Ökosystem an Bedeutung gewann und schließlich von Databricks für rund 1.300 Milliarden DollarDiese Erfolgsbilanz mit zwei bedeutenden Exits in weniger als einem Jahrzehnt hat maßgeblich dazu beigetragen, Vertrauen bei den Fonds zu schaffen, die nun das neue Projekt unterstützen.

Neben Rao hat das Unternehmen hochrangige Persönlichkeiten aus dem Schnittpunkt von Hardware, Software und akademische Forschung, als Michael Karabin, Sara Achour y MeeLan LeeDieses Team ist es gewohnt, mit Projekten mit hohem technischem Risiko, langen Projektzyklen und Problemen umzugehen, die nicht durch schnelle Softwareiterationen gelöst werden, sondern durch komplexe Prototypen und eine sehr enge Integration zwischen physischer Architektur und Algorithmen.

Rao selbst hat erklärt, dass der Arbeitsplan von Unconventional AI Folgendes beinhaltet: Test mehrerer Prototypen über mehrere JahreSie prüfen, welches Paradigma sich hinsichtlich Effizienz und Kosten am besten skalieren lässt. Anders ausgedrückt: Sie wollen kein Produkt schnell auf den Markt bringen, sondern vielmehr eine technologische Grundlage schaffen, die im Bereich KI-Computing im nächsten Jahrzehnt einen entscheidenden Unterschied machen kann.

Diese Wette auf die sogenannte „Langzyklus-Engineering“ Dies steht im Gegensatz zum typischen Ansatz vieler Software-Startups, die sich darauf konzentrieren, möglichst schnell Kundenerkenntnisse zu erlangen und das Produkt durch rasche Iterationen zu optimieren. Hier ähnelt der Weg eher dem großer Halbleiterunternehmen oder kritischer Infrastrukturprojekte, bei denen der Return on Investment erst später eintritt, aber im Idealfall einen ganzen Sektor revolutionieren kann.

Ein neuer Maschinentyp für künstliche Intelligenz

Der Kern des Vorschlags von Unconventional AI besteht darin, zu bauen ein radikal energieeffizienterer Computer für KI-Workloads. Rao hat das Ziel in einer Formulierung zusammengefasst, die in der Branche Beachtung gefunden hat: ein System zu entwickeln, das "so effizient wie die Biologie"unter Berücksichtigung der Fähigkeit des menschlichen Gehirns, komplexe Berechnungen mit minimalem Energieverbrauch durchzuführen.

Während der Großteil der Branche weiterhin die Skalierung der Modelle vorantreibt – mehr Parameter, mehr Daten, mehr GPUs—, das Unternehmen geht von der Prämisse aus, dass Diese Strategie stößt hinsichtlich Kosten und verfügbarer Energie an klare Grenzen.Große Rechenzentren sehen sich bereits mit Strombeschränkungen, steigenden Kosten und Nachhaltigkeitsproblemen konfrontiert, was in Europa und Spanien aufgrund von Klima- und Regulierungszielen von besonderer Bedeutung ist.

Um diese Dynamik zu durchbrechen, schlägt das Startup Folgendes vor: ein Paradigmenwechsel in der ComputerarchitekturAnstatt herkömmliche digitale Architekturen weiter zu verfeinern, sollten Designs erforscht werden, die die physikalische Eigenschaften von Silizium selbst und Prinzipien, die von der Funktionsweise des Gehirns inspiriert sind, wie beispielsweise die nichtlineare Dynamik von Neuronen.

In einem auf ihrer Website veröffentlichten Text beschreibt das Unternehmen sein Ziel als die Schaffung eines "neues Substrat für Intelligenz"Die Idee besteht darin, dass durch die Findung der richtigen Struktur, die künstliches Rechnen mit dem Verhalten biologischer Systeme verknüpft, Effizienzgewinne erzielt werden können, die weit über das hinausgehen, was durch die bloße Verbesserung klassischer digitaler Architekturen erreicht werden kann.

Die an der Finanzierungsrunde beteiligten Investoren von Lightspeed stimmen dieser Einschätzung zu und weisen auf die Notwendigkeit hin, auf der Suche nach dem „geeigneten Isomorphismus für Intelligenz“ Wenn das Ziel darin besteht, den Energieverbrauch von KI drastisch zu reduzieren, steht diese Denkweise im Einklang mit den Forschungsbemühungen im Bereich des neuromorphen Rechnens und fortgeschrittener analoger Systeme, die bis jetzt weitgehend auf die akademische Welt oder experimentelle Projekte großer Hersteller beschränkt geblieben sind.

Architektur: Von Analogchips zu pulsierenden Neuronen

Einer der auffälligsten Aspekte unkonventioneller KI ist ihr kombinierter Ansatz analoge, gemischte und neuromorphe ArchitekturenIm Gegensatz zu heutigen digitalen Chips, die Informationen mithilfe diskreter Nullen und Einsen darstellen, ermöglichen analoge Schaltungen die Arbeit mit kontinuierlichen Werten und die Nutzung physikalischer Phänomene, die bei geeigneter Steuerung für bestimmte Operationen deutlich effizienter sein können. Dieser Ansatz deutet auf Fortschritte in der fortschrittliches Chipdesign und Prozesse die darauf abzielen, die Effizienz ausgehend von der physikalischen Basis zu optimieren.

Das Unternehmen prüft Chips, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen physikalisch speichern könnenanstatt sie numerisch zu approximieren, wie es bei herkömmlichen Prozessoren üblich ist. Dies eröffnet die Möglichkeit für natürlichere Darstellungen probabilistischer Modelle und potenziell auch für Reduzierung des Energieverbrauchs um bis zu tausend Mal im Vergleich zu den digitalen Systemen, die heute in Rechenzentren dominieren.

Um dies zu erreichen, nutzt das Team Konzepte aus Oszillatoren, Thermodynamik und spikende NeuronenDieses Modell ist von der Art und Weise inspiriert, wie reale Neuronen durch diskrete Impulse über die Zeit aktiviert werden. Solche Architekturen, typisch für neuromorphe Schaltungen, können große Teile des Chips deaktivieren, wenn sie nicht benötigt werden, wodurch die Energieverluste im Vergleich zu Schaltungen mit konstanter Aktivität drastisch reduziert werden.

Dieser Ansatz erinnert in gewisser Weise an frühere Bemühungen von Unternehmen wie Intel mit ihren neuromorphen Prozessoren, die den herkömmlichen zentralen Taktgeber eliminieren und es dem Chip ermöglichen, asynchron zu arbeiten und je nach Arbeitslast nur die benötigten Teile zu aktivieren. Unkonventionelle KI will noch einen Schritt weiter gehennicht nur durch Nachahmung neuronalen Verhaltens, sondern auch durch die enge Integration des physikalischen Designs von Silizium mit KI-Modellen, die speziell für diese Umgebung entwickelt wurden.

Diese Kombination aus Spezialisierte Hardware und gemeinsam entwickelte Modelle Es deutet auf eine Zukunft hin, in der die Grenze zwischen Chip und Algorithmus verschwimmt und die Leistung nicht mehr so ​​sehr davon abhängt, wie viele GPUs gestapelt werden können, sondern davon, wie gut die tieferliegenden physikalischen Eigenschaften von Materialien und Schaltkreisen genutzt werden.

Ein speziell für die nächste KI-Generation entwickelter SoC.

Über den allgemeinen Überblick hinaus werden nun technische Details zu dem Chip bekannt, den Unconventional AI in Serie produzieren will. Verschiedene Stellenanzeigen des Unternehmens deuten darauf hin… ein KI-Beschleuniger basierend auf einem System-on-a-Chip (SoC)-DesignDas heißt, eine einzelne Komponente, die mehrere spezialisierte Rechenmodule integriert.

Gemäß diesen Beschreibungen wird der SoC Folgendes umfassen: ein Zentralprozessor (CPU) Sie sind verantwortlich für vorbereitende Aufgaben wie die Organisation und Aufbereitung von Sensordaten, bevor diese an die spezifischeren KI-Einheiten weitergeleitet werden. Auf dieser Grundlage werden optimierte Blöcke hinzugefügt, die folgende Aufgaben übernehmen: Operationen der linearen AlgebraSie bilden das mathematische Herzstück praktisch aller Deep-Learning-Modelle, von großen Sprachmodellen bis hin zu Computer-Vision-Systemen.

Das Design berücksichtigt auch die Verwendung von geistiges Eigentum Dritter Bei einigen Modulen ist dies gängige Praxis in der Halbleiterindustrie, wo es effizienter ist, bewährte Bausteine ​​zu lizenzieren, als sie von Grund auf neu zu entwickeln. Der Mehrwert von Unconventional AI konzentriert sich daher auf die innovativsten Teile des SoC.

Zu diesen Unterscheidungsmerkmalen gehören Mixed-Signal-SchaltungenDiese Schaltungen, die sowohl analoge als auch digitale Informationen verarbeiten können, eignen sich hervorragend für die Datenverwaltung von Sensoren oder die direkte Umsetzung physikalisch inspirierter Operationen. Diese Art von Schaltung ist entscheidend dafür, dass der Chip die nichtlineare Dynamik und die probabilistischen Darstellungen, die das Unternehmen anstrebt, nutzen kann.

Ein weiterer relevanter Punkt ist das Interesse des Unternehmens an neuartige nichtflüchtige Speicher, wie z. B. RRAMDiese Technologien erhalten Informationen auch bei Stromausfall. In bestimmten Szenarien bieten sie Leistungsvorteile gegenüber herkömmlichem Flash-Speicher, stehen aber weiterhin vor technischen Herausforderungen, die ihren breiten Einsatz in Rechenzentren bisher eingeschränkt haben. Die Entwicklung des Speichermarktes und Entscheidungen von Herstellern wie beispielsweise Micron bezieht sich auf Produktlinien Sie heben diese Herausforderungen und Chancen hervor.

Gemeinsame Entwicklung von Hardware- und KI-Modellen

Unkonventionelle KI will sich nicht nur auf die physikalische Ebene des Prozessors beschränken. Die Strategie beinhaltet auch die Entwicklung von KI-Modellen, die an ihre Chips angepasst sind.und nutzt so den Optimierungsspielraum, der sich durch die gemeinsame Entwicklung von Software und Hardware von Anfang an ergibt.

Dieser Ansatz von Mitdesigner Dies ermöglicht maximale Kontrolle darüber, wie Daten dargestellt, welche Operationen ausgeführt und wie die Arbeit innerhalb des Chips verteilt wird. Anstatt bestehende, für Allzweck-GPUs entwickelte Modelle anzupassen, kann das Unternehmen Algorithmen entwerfen, die die einzigartigen Eigenschaften seiner analogen Schaltungen, pulsierenden Neuronen oder unkonventionellen Speichermodule nutzen.

Das Unternehmen erhofft sich von dieser Integration die Erreichung folgender Ziele: Effizienzsteigerungen in der Größenordnung von 1.000 Mal im Vergleich zu aktuellem Silizium unter bestimmten Arbeitslasten. Obwohl diese Zahlen noch bestätigt werden müssen, sobald die ersten unabhängigen Prototypen und Benchmarks vorliegen, vermitteln sie eine Vorstellung vom angestrebten Ziel des Teams.

Diese Vorgehensweise ist besonders relevant für Europa und Spanienwo die Debatte über technologische Souveränität und Abhängigkeit von ausländischen Hardwarelieferanten an Bedeutung gewinnt. Neue, effizientere KI-Architekturen eröffnen die Möglichkeit für nachhaltigere und kostengünstigere Rechenzentren.Dies steht im Einklang mit den energie- und regulierungspolitischen Prioritäten der Region. Allianzen zwischen großen Cloud-Anbietern und Hardwareherstellern, wie sie die Branchenlandschaft in jüngster Zeit grundlegend verändert haben, verdeutlichen den Kontext, in dem diese Lösungen ihren Platz finden könnten.Kooperationen zwischen Cloud und Herstellern).

Sollte sich das unkonventionelle KI-Modell letztendlich als wettbewerbsfähig erweisen, Es wäre nicht überraschend, wenn europäische Cloud-Unternehmen, Forschungslabore und große Konzerne diese Art von Lösungen integrieren würden. in seiner Infrastruktur, die danach sucht Energiekosten und CO2-Fußabdruck reduzieren ohne dabei auf fortschrittliche KI-Fähigkeiten zu verzichten.

Marktkontext: Mega-Finanzierungsrunden und der Wettlauf um KI-Infrastruktur

Der Fall der unkonventionellen KI ist Teil eines umfassenderen Trends: das Aufkommen von KI-Startups, die in sehr frühen Phasen Hunderte von Millionen Dollar einwerbenBewertungen, die vor wenigen Jahren noch börsennotierten Unternehmen oder Unternehmen mit sehr konsolidierten Umsätzen vorbehalten waren.

In den letzten Jahren wurden Namen wie OpenAI, Anthropisch oder Initiativen, die von Persönlichkeiten wie beispielsweise Ilya Sutskever o Mira Murati Sie waren an historischen Risikokapitalrunden beteiligt. Im Jahr 2025 überschritten Dutzende KI-Startups den Meilenstein von 100 Millionen Dollar an FördermittelnKonsolidierung eines beispiellosen Investitionsvolumens in diesem Segment.

Innerhalb dieser Welle, der Kampf um die Infrastruktur Chips, spezialisierte Cloud-Lösungen, Beschleuniger und Trainingssysteme haben sich zu einem der umkämpftesten Bereiche entwickelt. Prozessorabhängigkeit Der Mangel an wenigen Herstellern, insbesondere an High-End-GPUs, hat Investoren und Unternehmer dazu veranlasst, nach Alternativen zu suchen, die Angebots- und Preisengpässe verringern.

Unkonventionelle KI steigt in dieses Rennen ein, indem sie Folgendes vorschlägt: ein anderer Weg als bloßer inkrementeller Wettbewerb mit den großen GPU-HerstellernStatt nur um mehr Leistung zu kämpfen, sollte man sich darauf konzentrieren, eine um Größenordnungen verbesserte Energieeffizienz zu erreichen. Dies ist mittelfristig der Schlüssel dafür, dass KI-Systeme weiter wachsen können, ohne dabei an physikalische und wirtschaftliche Grenzen zu stoßen.

Für das europäische Ökosystem, in dem die Energiekosten und die regulatorischen Anforderungen an Emissionen besonders streng sind, könnte der Erfolg solcher Vorschläge von entscheidender Bedeutung sein. Eine wesentlich effizientere KI-Hardware Dies würde mit Strategien für einen grünen Wandel vereinbar sein und es Unternehmen und Verwaltungen ermöglichen, fortschrittliche KI-Anwendungen einzusetzen, ohne ihren Verbrauch zu erhöhen.

Das Projekt von Unkonventionelle KI Es verkörpert viele der wichtigsten Trends der Gegenwart: Mega-Finanzierungsrunden in der Seed-Phase, von Grund auf für KI entwickelte Hardware, direkte Inspiration aus der Biologie und ein ausgeprägtes Interesse an Energieeffizienz, das einer immer deutlicher werdenden Realität Rechnung trägt. Gelingt es dem Unternehmen, seine Versprechen in der Praxis umzusetzen, könnte es sich zu einem der Schlüsselakteure entwickeln, der die Art und Weise, wie KI-Modelle im nächsten Jahrzehnt trainiert und ausgeführt werden, sowohl in den USA als auch in Europa und damit auch in Märkten wie Spanien maßgeblich prägt.

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Alberto Navarro

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