Nekonvencionalna umjetna inteligencija probija se s mega rundom početnih ulaganja i novim pristupom AI čipovima

Dolazak Nekonvencionalna umjetna inteligencija To je uzdrmalo krajolik hardvera umjetne inteligencije rundom financiranja o kojoj se već raspravlja u svim industrijskim krugovima. jedva nekoliko mjeseci star, tvrtka Uspjela je privući interes najmoćnijih fondova u svijetu tehnologije.kladeći se na ideju koja, na papiru, obećava preispitati način na koji se računalni resursi za umjetnu inteligenciju dizajniraju i koriste.

Daleko od fokusiranja na sve veće i proždrljivije modele, tvrtka želi riješiti problem u korijenu: energetska učinkovitost i fizička arhitektura čipovaNjegov prijedlog je eksplicitno inspiriran biologijom i funkcijom mozga, s tim da Cilj je približiti se sustavu sposobnom ponuditi ogromnu računalnu snagu uz trošenje djelića energije potrebne danas. veliki podatkovni centri.

Najveća seed runda za AI hardver ove godine

Nekonvencionalna umjetna inteligencija zatvorila je početnu rundu od 475 milijuna dolaraBrojka koja se, čak i na tržištu naviknutom na velike brojke, ističe svojom veličinom u tako ranoj fazi. Transakcija procjenjuje tvrtku na oko 4.500 milijuna, što ga čini jednim od najupečatljivijih slučajeva početnog financiranja u ekosustavu hardvera umjetne inteligencije.

Krug financiranja predvodili su fondovi rizičnog kapitala Andreessen Horowitz (a16z) y Lightspeed Venture PartneriDva ključna igrača kada su u pitanju dugoročna ulaganja u duboku tehnologiju. Pridružili su im se i drugi vrhunski investitori kao što su Lux Capital, DCVC, Databrikovi pa čak i osnivač Amazona, Jeff BezosTo pojačava osjećaj da se projekt doživljava kao dugoročni strateški potez.

Uz vanjski kapital, jedan od suosnivača odlučio je doprinijeti iz vlastitog džepa. 10 milijuna...pod istim uvjetima kao i ostali veliki investitori. Ovaj potez, osim iznosa, šalje jasan signal predanosti i unutarnjeg povjerenja u tehnološku i poslovnu tezu tvrtke.

Prema raznim intervjuima, ova početna tranša od 475 milijuna bila bi samo početak plana prikupljanja sredstava koji bi mogao dosegnuti do 1.000 milijuna u istoj fazi. Opseg cilja ističe vrstu projekta s kojim se suočavaju: složen hardver, dugi razvojni ciklusi i velika početna ulaganja u istraživanje i razvoj.

U usporedbi s drugim nedavnim transakcijama, procjena je bila neznatno niža od 5.000 millones o kojima se raspravljalo u prvim glasinama, ali to i dalje svrstava nekonvencionalnu umjetnu inteligenciju u ligu startupova koji, bez gotovo ikakvih prihoda ili komercijalnog proizvoda, već igraju na razinama kapitala koje su prije bile rezervirane za mnogo zrelije tvrtke.

Vizija Naveena Raa i tim naviknut na tehnički rizik

Vođenje projekta je Naveen RaoRao, poznata osoba u svijetu umjetne inteligencije, kako zbog svoje poduzetničke strane, tako i zbog svojih pozicija u velikim tehnološkim tvrtkama. odgovoran za platforme umjetne inteligencije u Intelu nakon kupnje svog prvog startupa, Nervana Systems, specijaliziranog za procesore za strojno učenje.

Kasnije je osnivač napravio još jedan korak suosnivajući MosaicML, platforma za modeliranje obuke koja je stekla popularnost u ekosustavu podataka i umjetne inteligencije te ju je na kraju preuzela tvrtka Databricks za oko 1.300 milijarde dolaraOvaj dosadašnji uspjeh, s dva značajna izlaska u manje od desetljeća, uvelike je utjecao na stvaranje povjerenja među fondovima koji sada podržavaju njegov novi projekt.

Uz Rao, tvrtka je uključila visokorangirane profile s raskrižja hardver, softver i akademska istraživanjaKao Michael Carbin, Sara Achour y MeeLan LeeOvo je tim naviknut na rad s visokim tehničkim rizikom, projektima dugog ciklusa i problemima koji se ne rješavaju brzim iteracijama softvera, već složenim prototipovima i vrlo bliskom integracijom između fizičke arhitekture i algoritama.

Sam Rao je objasnio da plan rada Nekonvencionalne umjetne inteligencije uključuje testirati više prototipova tijekom nekoliko godinaProcjenjuju koja se paradigma najbolje skalira u smislu učinkovitosti i troškova. Drugim riječima, ne žele brzo lansirati proizvod, već izgraditi tehnološki temelj koji može napraviti razliku u AI računalstvu tijekom sljedećeg desetljeća.

Ova oklada na tzv. "inženjerstvo dugog ciklusa" To je u suprotnosti s tipičnim pristupom mnogih softverskih startupa, koji se usredotočuju na što bržu validaciju s kupcima i fino podešavanje proizvoda kroz brze iteracije. Ovdje je put sličniji onome velikih tvrtki za poluvodiče ili projekata kritične infrastrukture, gdje povrat ulaganja dolazi kasnije, ali, ako sve prođe dobro, može redefinirati cijeli sektor.

Novi tip stroja za umjetnu inteligenciju

Srž prijedloga nekonvencionalne umjetne inteligencije je izgradnja radikalno energetski učinkovitije računalo za radna opterećenja umjetne inteligencije. Rao je sažeo ambiciju u frazi koja je privukla pozornost u sektoru: dizajnirati sustav koji je "učinkovit kao biologija", uzimajući kao referencu sposobnost ljudskog mozga da izvodi složene izračune uz minimalnu potrošnju energije.

Dok većina industrije i dalje potiče skaliranje modela - više parametara, više podataka, više GPU-ova—, tvrtka polazi od pretpostavke da Ova strategija ima jasno ograničenje u pogledu troškova i dostupne energije.Veliki podatkovni centri već se suočavaju s ograničenjima napajanja, rastućim troškovima i problemima održivosti, što je posebno zabrinjavajuće u Europi i Španjolskoj zbog klimatskih i regulatornih ciljeva.

Kako bi prekinuo ovu dinamiku, startup predlaže promjena paradigme u računalnoj arhitekturiUmjesto nastavka usavršavanja konvencionalnih digitalnih arhitektura, istražite dizajne koji iskorištavaju fizička svojstva samog silicija i principe inspirirane funkcioniranjem mozga, poput nelinearne dinamike neurona.

U tekstu objavljenom na njihovoj web stranici, tvrtka opisuje svoj cilj kao stvaranje "novi supstrat za inteligenciju"Ideja je da je pronalaženjem prave strukture koja povezuje umjetno računanje s ponašanjem bioloških sustava moguće ostvariti dobitke u učinkovitosti daleko iznad onoga što se postiže jednostavnim poboljšanjem klasičnih digitalnih arhitektura.

Lightspeedovi investitori koji sudjeluju u rundi slažu se s tom dijagnozom, ukazujući na potrebu za tražiti "odgovarajući izomorfizam za inteligenciju" Ako je cilj postići drastično smanjenje potrošnje energije umjetne inteligencije, ovaj način razmišljanja usklađen je s istraživačkim naporima u neuromorfnom računarstvu i naprednim analognim sustavima, koji su do sada uglavnom ostali unutar akademske zajednice ili eksperimentalnih projekata velikih proizvođača.

Arhitektura: Od analognih čipova do pulsirajućih neurona

Jedan od najupečatljivijih aspekata nekonvencionalne umjetne inteligencije je njezin kombinirani pristup analogne, miješane i neuromorfne arhitektureZa razliku od trenutnih digitalnih čipova, koji predstavljaju informacije pomoću diskretnih nula i jedinica, analogni dizajni omogućuju rad s kontinuiranim vrijednostima i iskorištavanje fizičkih fenomena koji, uz pravilnu kontrolu, mogu biti puno učinkovitiji za određene operacije. Ovaj pristup ukazuje na napredak u napredni dizajn i procesi čipova koji nastoje optimizirati učinkovitost s fizičke osnove.

Tvrtka istražuje čipovi koji mogu fizički pohranjivati ​​raspodjele vjerojatnostiumjesto numeričke aproksimacije kao što se to radi u tradicionalnim procesorima. To otvara vrata prirodnijim prikazima za probabilističke modele i, potencijalno, za smanjenje potrošnje energije do tisuću puta u usporedbi s digitalnim sustavima koji danas dominiraju podatkovnim centrima.

Da bi to postigao, tim koristi koncepte iz oscilatori, termodinamika i neuroni sa šiljcimaOva vrsta modela inspirirana je načinom na koji se stvarni neuroni aktiviraju diskretnim impulsima tijekom vremena. Ove arhitekture, tipične za neuromorfno polje, mogu deaktivirati velike dijelove čipa kada se ne koriste, drastično smanjujući gubitke energije u usporedbi sa sklopovima koji održavaju stalnu aktivnost.

Pristup donekle podsjeća na prethodne napore tvrtki poput Intela s njihovim neuromorfnim procesorima, koji eliminiraju tradicionalni središnji takt i omogućuju čipu da radi asinkrono, aktivirajući samo potrebne dijelove ovisno o opterećenju. Međutim. Nekonvencionalna umjetna inteligencija želi ići korak daljene samo oponašanjem neuronskog ponašanja, već i bliskom integracijom fizičkog dizajna silicija s modelima umjetne inteligencije posebno dizajniranim za to okruženje.

Ova kombinacija Specijalizirani hardver i zajednički dizajnirani modeli To ukazuje na budućnost u kojoj se granica između čipa i algoritma briše, i gdje performanse više ne ovise toliko o tome koliko se GPU-ova može slagati, već o tome koliko se dobro iskorištavaju dublja fizička svojstva materijala i sklopova.

SoC posebno dizajniran za sljedeći val umjetne inteligencije

Osim općeg pregleda, pojavljuju se tehnički detalji o vrsti čipa koji Unconventional AI namjerava uvesti u proizvodnju. Razni oglasi za posao koje je objavila tvrtka ukazuju na... AI akcelerator temeljen na dizajnu sustava na čipu (SoC)To jest, jedna komponenta koja integrira nekoliko specijaliziranih računalnih modula.

Prema ovim opisima, SoC će uključivati središnji procesor (CPU) odgovoran za preliminarne zadatke poput organiziranja i pripreme senzornih podataka prije nego što se proslijede specifičnijim AI jedinicama. Na temelju ove opće osnove, optimizirani blokovi bit će dodani za izvođenje operacije linearne algebrekoji su matematičko srce gotovo svih modela dubokog učenja, od modela velikih jezika do sustava računalnog vida.

Dizajn također uzima u obzir upotrebu intelektualno vlasništvo treće strane Za neke module, ovo je uobičajena praksa u industriji poluvodiča, gdje je učinkovitije licencirati određene provjerene blokove nego ih razvijati od nule. Od tada će se dodana vrijednost nekonvencionalne umjetne inteligencije koncentrirati u najinovativnijim dijelovima SoC-a.

Ovi diferencirajući elementi uključuju miješani signalni krugoviOvi sklopovi, sposobni za obradu analognih i digitalnih informacija, vrlo su korisni za upravljanje podacima sa senzora ili za izravnu implementaciju operacija inspiriranih fizikom. Ova vrsta sklopa ključna je za čip kako bi iskoristio nelinearnu dinamiku i probabilističke prikaze koje tvrtka teži.

Druga relevantna točka je interes tvrtke za nove nehlapljive memorije, kao što je RRAMOve tehnologije zadržavaju informacije čak i kada nestane struje. U određenim scenarijima mogu ponuditi prednosti u performansama u odnosu na tradicionalnu flash memoriju, iako se i dalje suočavaju s tehničkim izazovima koji su ograničili njihovu široku primjenu u podatkovnim centrima. Razvoj tržišta memorije i odluke proizvođača kao što su Micron vezan uz proizvodne linije Oni ističu te izazove i prilike.

Zajednički dizajn hardverskih i AI modela

Nekonvencionalna umjetna inteligencija ne želi ostati samo na fizičkom sloju procesora. Strategija također uključuje razvoj AI modela prilagođenih njihovim čipovima., iskorištavajući marginu optimizacije koju nudi zajedničko stvaranje softvera i hardvera od samog početka.

Ovaj pristup od zajednički dizajn Omogućuje maksimalnu kontrolu nad načinom prikaza podataka, izvršavanjem operacija i raspodjelom posla unutar čipa. Umjesto prilagođavanja postojećih modela dizajniranih za opće grafičke procesore (GPU), tvrtka može dizajnirati algoritme koji iskorištavaju jedinstvene karakteristike svojih analognih sklopova, pulsirajućih neurona ili nekonvencionalnih memorijskih modula.

Tvrtka se nada da će joj ova integracija omogućiti postizanje učinkovitosti reda veličine 1.000 puta u usporedbi s trenutnim silicijem pod određenim opterećenjima. Iako će ove brojke trebati biti potvrđene kada se pojave prvi neovisni prototipovi i mjerila, one daju ideju o opsegu ambicija kojima tim teži.

Ovakav pristup je posebno relevantan za Europi i Španjolskojgdje rasprava o tehnološkom suverenitetu i ovisnosti o stranim dobavljačima hardvera dobiva na zamahu. Nove, učinkovitije AI arhitekture otvaraju vrata održivijim i jeftinijim podatkovnim centrima.To je u skladu s energetskim i regulatornim prioritetima regije. Savezi između glavnih pružatelja usluga u oblaku i proizvođača hardvera, poput onih koji su nedavno preoblikovali industrijski krajolik, primjer su konteksta u koji bi se ta rješenja mogla uklopiti.suradnje između oblaka i proizvođača).

Ako se nekonvencionalni model umjetne inteligencije na kraju pokaže konkurentnim, Ne bi bilo iznenađujuće vidjeti europske tvrtke u oblaku, istraživačke laboratorije i velike korporacije kako integriraju ovakva rješenja. u svojoj infrastrukturi, tražeći smanjiti troškove energije i ugljični otisak bez žrtvovanja naprednih mogućnosti umjetne inteligencije.

Tržišni kontekst: Mega-runde i utrka za AI infrastrukturu

Slučaj nekonvencionalne umjetne inteligencije dio je šireg trenda: pojava AI startupa koji prikupljaju stotine milijuna dolara u vrlo ranim fazama, s procjenama koje su prije nekoliko godina bile rezervirane za tvrtke koje kotiraju na burzi ili tvrtke s vrlo konsolidiranim prihodima.

Posljednjih godina, imena poput OpenAI, antropski ili inicijative koje promoviraju osobe poput Ilya Sutskever o Mira Murat Bili su uključeni u povijesne runde rizičnog kapitala. U 2025. godini deseci startupa za umjetnu inteligenciju premašili su prekretnicu 100 milijuna dolara financiranjakonsolidirajući neviđeni obujam ulaganja u ovom segmentu.

Unutar ovog vala, bitka za infrastrukturu Čipovi, specijalizirani oblaci, akceleratori i sustavi za obuku postali su jedno od najžešće osporavanih područja. ovisnost procesora Nedostatak nekolicine proizvođača, a posebno vrhunskih grafičkih procesora, potaknuo je investitore i poduzetnike da traže alternative koje ublažavaju uska grla u ponudi i cijenama.

Nekonvencionalna umjetna inteligencija ulazi u ovu utrku predlažući drugačiji put od pukog postupnog natjecateljstva s glavnim proizvođačima grafičkih procesoraUmjesto da se samo borite za veće performanse, usredotočite se na postizanje redova veličine poboljšanja energetske učinkovitosti, što je ključno u srednjoročnom razdoblju za nastavak rasta sustava umjetne inteligencije bez naglog sudaranja s fizičkim i ekonomskim ograničenjima.

Za europski ekosustav, gdje su troškovi energije i regulatorni zahtjevi za emisije posebno strogi, uspjeh prijedloga ove vrste mogao bi se pokazati odlučujućim. Mnogo učinkovitiji AI hardver To bi se uklopilo u strategije zelene tranzicije, a istovremeno bi tvrtkama i upravama omogućilo implementaciju naprednih aplikacija umjetne inteligencije bez povećanja njihove potrošnje.

Projekt od Nekonvencionalna umjetna inteligencija Utjelovljuje mnoge od glavnih trendova trenutka: mega-runde u početnoj fazi, hardver dizajniran od temelja za umjetnu inteligenciju, izravnu inspiraciju iz biologije i opsesiju energetskom učinkovitošću koja odgovara sve očitijoj stvarnosti. Ako tvrtka uspije ostvariti svoja obećanja u siliciju, mogla bi postati jedan od ključnih igrača koji definiraju kako se modeli umjetne inteligencije obučavaju i pokreću u sljedećem desetljeću, kako u Sjedinjenim Državama tako i u Europi, a time i na tržištima poput Španjolske.

Povezani članak:

Nvidia jača svoj strateški savez sa Synopsysom u srcu dizajna čipova

Alberto navarro

Ja sam tehnološki entuzijast koji je svoje "geek" interese pretvorio u profesiju. Proveo sam više od 10 godina svog života koristeći vrhunsku tehnologiju i petljajući sa svim vrstama programa iz čiste znatiželje. Sada sam se specijalizirao za računalne tehnologije i video igre. To je zato što sam više od 5 godina pisao za razne web stranice o tehnologiji i videoigrama, stvarajući članke koji vam nastoje dati informacije koje su vam potrebne na jeziku koji je svima razumljiv.

Ako imate bilo kakvih pitanja, moje znanje seže od svega vezanog uz Windows operativni sustav kao i Android za mobitele. I moja je posvećenost vama, uvijek sam spreman odvojiti nekoliko minuta i pomoći vam riješiti sva pitanja koja imate u ovom internetskom svijetu.