IA neconvențională iese în evidență cu o rundă mega de inițiere și o nouă abordare a cipurilor IA

Sosirea IA neconvențională A zguduit peisajul hardware-ului pentru inteligență artificială cu o rundă de finanțare care este deja discutată în fiecare cerc al industriei. abia câteva luni, Compania A reușit să capteze interesul celor mai puternice fonduri din lumea tehnologiei.pariind pe o idee care, pe hârtie, promite să regândească modul în care sunt proiectate și consumate resursele de calcul pentru inteligența artificială.

Departe de a se concentra pe modele din ce în ce mai mari și mai vorace, compania vrea să atace problema de la rădăcină: eficiența energetică și arhitectura fizică a cipurilorPropunerea sa este inspirată în mod explicit de biologie și funcția creierului, cu Scopul este de a ne apropia de un sistem capabil să ofere o putere de calcul enormă, consumând în același timp o fracțiune din energia necesară astăzi. centre de date mari.

Cea mai mare rundă de lansare a hardware-ului AI din an

Inteligența artificială neconvențională a încheiat o rundă de finanțare de 475 de milioane de dolariO cifră care, chiar și într-o piață obișnuită cu cifre mari, iese în evidență prin magnitudinea sa într-un stadiu atât de incipient. Tranzacția evaluează compania la aproximativ 4.500 milioane de dolari, ceea ce îl face unul dintre cele mai frapante cazuri de finanțare inițială în ecosistemul hardware al inteligenței artificiale.

Runda a fost condusă de fonduri de capital de risc Andreessen Horowitz (a16z) y Parteneri de risc LightspeedDoi jucători cheie atunci când vine vorba de investiții pe termen lung în tehnologie avansată. Lor li s-au alăturat alți investitori de top, cum ar fi Lux Capital, DCVC, Cărămizi de date și chiar fondatorul Amazon, Jeff BezosAcest lucru întărește sentimentul că proiectul este perceput ca o mișcare strategică pe termen lung.

Pe lângă capitalul extern, unul dintre cofondatori a decis să contribuie din propriul buzunar. 10 milioane de dolari...în aceleași condiții ca și ceilalți investitori majori. Această mișcare, dincolo de sumă, transmite un semnal clar de angajament și încredere internă în teza tehnologică și de afaceri a companiei.

Conform diverselor interviuri, această tranșă inițială de 475 de milioane ar fi doar începutul unui plan de strângere de fonduri care ar putea ajunge până la 1.000 milioane de dolari în aceeași etapă. Magnitudinea obiectivului evidențiază tipul de proiect cu care se confruntă: hardware complex, cicluri lungi de dezvoltare și o investiție inițială puternică în cercetare și dezvoltare.

Comparativ cu alte tranzacții recente, evaluarea a fost puțin sub 5.000 de miliarde care au fost discutate în primele zvonuri, dar plasează totuși IA neconvențională în liga startup-urilor care, fără aproape niciun venit sau produs comercial, se află deja la niveluri de capital rezervate anterior companiilor mult mai mature.

Viziunea lui Naveen Rao și o echipă obișnuită cu riscul tehnic

Conducerea proiectului este Naveen RaoRao, o figură binecunoscută în lumea inteligenței artificiale atât pentru latura sa antreprenorială, cât și pentru pozițiile sale în cadrul unor companii importante de tehnologie. responsabil pentru platformele de inteligență artificială la Intel după achiziționarea primului său startup, Nervana Systems, specializată în procesoare pentru învățarea automată.

Mai târziu, fondatorul a făcut un alt salt prin co-fondarea MozaicML, o platformă de instruire a modelelor care a câștigat teren în ecosistemul de date și inteligență artificială și a fost în cele din urmă achiziționată de Databricks pentru aproximativ 1.300 miliarde de dolariAcest istoric, cu două ieșiri semnificative în mai puțin de un deceniu, a contribuit semnificativ la generarea încrederii în rândul fondurilor care susțin acum noul său proiect.

Alături de Rao, compania a încorporat profiluri de nivel înalt de la intersecția dintre hardware, software și cercetare academică, ca Michael Carbin, Sara Achour y MeeLan LeeAceasta este o echipă obișnuită să se ocupe de proiecte cu risc tehnic ridicat, cu ciclu lung de viață și probleme care nu se rezolvă cu iterații software rapide, ci cu prototipuri complexe și o integrare foarte strânsă între arhitectura fizică și algoritmi.

Însuși Rao a explicat că planul de lucru al IA neconvențională implică testarea mai multor prototipuri pe parcursul mai multor aniEi evaluează ce paradigmă se adaptează cel mai bine în ceea ce privește eficiența și costul. Cu alte cuvinte, nu doresc să lanseze rapid un produs, ci mai degrabă să construiască o bază tehnologică care poate face diferența în domeniul calculului bazat pe inteligență artificială în următorul deceniu.

Acest pariu pe așa-numitul „inginerie cu ciclu lung” Acest lucru contrastează cu abordarea tipică a multor startup-uri de software, care se concentrează pe validarea cât mai rapidă posibil cu clienții și pe reglarea fină a produsului prin iterații rapide. Aici, calea este mai asemănătoare cu cea a marilor companii de semiconductori sau a proiectelor de infrastructură critică, unde rentabilitatea investiției vine mai târziu, dar, dacă totul merge bine, poate redefini un întreg sector.

Un nou tip de mașină pentru inteligența artificială

Nucleul propunerii IA neconvențională este de a construi un computer radical mai eficient din punct de vedere energetic pentru sarcini de lucru legate de inteligență artificială. Rao a rezumat ambiția într-o frază care a atras atenția în sector: să proiecteze un sistem care să fie „la fel de eficient ca biologia”, luând ca referință capacitatea creierului uman de a efectua calcule complexe cu un consum minim de energie.

În timp ce majoritatea industriei continuă să promoveze scalarea modelelor - mai mulți parametri, mai multe date, mai multe GPU-uri—, compania pornește de la premisa că Această strategie are o limită clară în ceea ce privește costul și energia disponibilăCentrele de date mari se confruntă deja cu restricții de energie, costuri în creștere și probleme de sustenabilitate, un aspect deosebit de îngrijorător în Europa și Spania din cauza obiectivelor climatice și de reglementare.

Pentru a rupe această dinamică, startup-ul propune o schimbare de paradigmă în arhitectura de calculÎn loc să continuați să rafinați arhitecturile digitale convenționale, explorați designuri care valorifică proprietățile fizice ale siliciului în sine și principii inspirate de funcționarea creierului, cum ar fi dinamica neliniară a neuronilor.

Într-un text publicat pe site-ul său web, compania își descrie obiectivul ca fiind crearea unui „un nou substrat pentru inteligență”Ideea este că, prin găsirea structurii potrivite care leagă calculul artificial cu comportamentul sistemelor biologice, este posibil să se obțină câștiguri de eficiență mult dincolo de ceea ce se obține prin simpla îmbunătățire a arhitecturilor digitale clasice.

Investitorii Lightspeed care participă la rundă sunt de acord cu acest diagnostic, subliniind necesitatea să caute „izomorfismul potrivit pentru inteligență” Dacă obiectivul este de a obține reduceri drastice ale consumului de energie al inteligenței artificiale, această linie de gândire se aliniază cu eforturile de cercetare în domeniul calculului neuromorfic și al sistemelor analogice avansate, care, până acum, au rămas în mare parte în cadrul mediului academic sau în proiecte experimentale ale marilor producători.

Arhitectură: De la cipuri analogice la neuroni pulsatori

Unul dintre cele mai izbitoare aspecte ale IA neconvențională este abordarea sa combinată pentru arhitecturi analogice, mixte și neuromorficeSpre deosebire de cipurile digitale actuale, care reprezintă informațiile folosind zerouri și unuuri discrete, designurile analogice permit lucrul cu valori continue și profitarea de fenomene fizice care, atunci când sunt controlate corespunzător, pot fi mult mai eficiente pentru anumite operațiuni. Această abordare indică progrese în... proiectare și procese avansate de cipuri care urmăresc optimizarea eficienței pornind de la baza fizică.

Compania explorează cipuri capabile să stocheze fizic distribuții de probabilitateîn loc să le aproximeze numeric, așa cum se face în procesoarele tradiționale. Acest lucru deschide calea către reprezentări mai naturale pentru modelele probabilistice și, potențial, către reduceri ale consumului de energie de până la o mie de ori comparativ cu sistemele digitale care domină centrele de date din prezent.

Pentru a realiza acest lucru, echipa folosește concepte din oscilatoare, termodinamică și neuroni cu vârfuriAcest tip de model este inspirat de modul în care neuronii reali sunt activați prin impulsuri discrete în timp. Aceste arhitecturi, tipice câmpului neuromorfic, pot dezactiva porțiuni mari ale cipului atunci când nu sunt utilizate, reducând drastic pierderile de energie în comparație cu circuitele care mențin o activitate constantă.

Abordarea amintește oarecum de eforturile anterioare ale unor companii precum Intel cu procesoarele lor neuromorfice, care elimină ceasul central tradițional și permit cipului să funcționeze asincron, activând doar părțile necesare în funcție de volumul de muncă. Cu toate acestea, Inteligența artificială neconvențională vrea să meargă cu un pas mai departenu doar prin imitarea comportamentului neuronal, ci și prin integrarea strânsă a designului fizic al siliciului cu modele de inteligență artificială concepute special pentru acel mediu.

Această combinație de Hardware specializat și modele proiectate în colaborare Indică un viitor în care granița dintre cip și algoritm se estompează și în care performanța nu mai depinde atât de câte GPU-uri pot fi suprapuse, ci de cât de bine sunt exploatate proprietățile fizice mai profunde ale materialelor și circuitelor.

Un SoC conceput special pentru următorul val de inteligență artificială

Dincolo de prezentarea generală, apar detalii tehnice despre tipul de cip pe care inteligența artificială neconvențională își propune să îl aducă în producție. Diverse posturi vacante publicate de companie indică... un accelerator de inteligență artificială bazat pe un design sistem-pe-cip (SoC)Adică o singură componentă care integrează mai multe module de calcul specializate.

Conform acestor descrieri, SoC-ul va include un procesor central (CPU) responsabil pentru sarcini preliminare, cum ar fi organizarea și pregătirea datelor senzoriale înainte de a fi transmise către unități de inteligență artificială mai specifice. Pe baza acestei fundații generale, vor fi adăugate blocuri optimizate pentru a efectua operații de algebră liniarăcare sunt inima matematică a aproape tuturor modelelor de deep learning, de la modelele de limbaj mari până la sistemele de viziune computerizată.

Designul ia în considerare și utilizarea proprietate intelectuală a terților Pentru unele module, aceasta este o practică obișnuită în industria semiconductorilor, unde este mai eficient să se licențieze anumite blocuri dovedite decât să se dezvolte de la zero. Pornind de acolo, valoarea adăugată a inteligenței artificiale neconvenționale se va concentra în cele mai inovatoare părți ale SoC-ului.

Aceste elemente de diferențiere includ circuite cu semnal mixtAceste circuite, capabile să proceseze atât informații analogice, cât și digitale, sunt foarte utile pentru gestionarea datelor de la senzori sau pentru implementarea directă a operațiunilor inspirate din fizică. Acest tip de circuite este esențial pentru ca cipul să exploateze dinamica neliniară și reprezentările probabilistice pe care compania le urmărește.

Un alt aspect relevant este interesul companiei pentru memorii nevolatile emergente, cum ar fi RRAMAceste tehnologii păstrează informațiile chiar și atunci când se întrerupe alimentarea cu energie electrică. Ele pot oferi avantaje de performanță față de memoria flash tradițională în anumite scenarii, deși încă se confruntă cu provocări tehnice care au limitat implementarea lor pe scară largă în centrele de date. Evoluția pieței de memorii și deciziile luate de producători precum... Microni legați de liniile de produse Acestea evidențiază aceste provocări și oportunități.

Co-proiectarea modelelor hardware și AI

IA neconvențională nu vrea să rămână doar la nivelul fizic al procesorului. Strategia implică și dezvoltarea de modele de inteligență artificială adaptate cipurilor lor., profitând de marja de optimizare oferită de crearea împreună a software-ului și hardware-ului încă de la început.

Această abordare a co-proiectare Permite un control maxim asupra modului în care sunt reprezentate datele, a operațiunilor executate și a modului în care este distribuită munca în cadrul cipului. În loc să adapteze modelele existente concepute pentru GPU-uri de uz general, compania poate proiecta algoritmi care valorifică caracteristicile unice ale circuitelor sale analogice, neuronilor pulsatori sau modulelor de memorie neconvenționale.

Compania speră că această integrare îi va permite să realizeze eficiențe de ordinul a 1.000 de ori comparativ cu siliciul actual sub anumite sarcini de lucru. Deși aceste cifre vor trebui validate atunci când vor apărea primele prototipuri și teste de performanță independente, ele oferă o idee despre amploarea ambiției la care vizează echipa.

Acest tip de abordare este relevant în special pentru Europa și Spaniaunde dezbaterea privind suveranitatea tehnologică și dependența de furnizorii străini de hardware câștigă teren. Deținerea unor arhitecturi de inteligență artificială noi și mai eficiente deschide ușa către centre de date mai sustenabile și mai puțin costisitoare.Acest lucru se aliniază cu prioritățile energetice și de reglementare ale regiunii. Alianțele dintre principalii furnizori de cloud și producătorii de hardware, cum ar fi cei care au remodelat recent peisajul industriei, exemplifică contextul în care aceste soluții s-ar putea integra.colaborări între cloud și producători).

Dacă modelul de inteligență artificială neconvențională se dovedește în cele din urmă a fi competitiv, Nu ar fi surprinzător să vedem companii europene de cloud, laboratoare de cercetare și corporații mari integrând aceste tipuri de soluții. în infrastructura sa, căutând reducerea costurilor cu energia și a amprentei de carbon fără a sacrifica capacitățile avansate ale inteligenței artificiale.

Contextul pieței: Mega-runde și cursa pentru infrastructura IA

Cazul IA neconvențională face parte dintr-o tendință mai amplă: apariția startup-urilor de inteligență artificială care strâng sute de milioane de dolari în stadii foarte incipiente, cu evaluări care în urmă cu câțiva ani erau rezervate companiilor listate sau companiilor cu venituri foarte consolidate.

În ultimii ani, nume precum OpenAI, Antropic sau inițiative promovate de personalități precum Ilya Sutskever o Mira Murati Au fost implicați în runde istorice de capital de risc. În 2025, zeci de startup-uri de inteligență artificială au depășit pragul de 100 milioane de dolari în finanțareconsolidând un volum de investiții fără precedent în acest segment.

În cadrul acestui val, bătălia pentru infrastructură Cipurile, cloud-urile specializate, acceleratoarele și sistemele de antrenament au devenit unele dintre cele mai disputate domenii. dependența procesorului Deficitul unui număr mic de producători, și în special al GPU-urilor de înaltă performanță, i-a determinat pe investitori și antreprenori să caute alternative care să atenueze blocajele de ofertă și de prețuri.

IA neconvențională intră în această cursă propunând o cale diferită de simpla concurență incrementală cu marii producători de GPU-uriÎn loc să luptați doar pentru o performanță mai mare, concentrați-vă pe obținerea unei îmbunătățiri semnificative a eficienței energetice, un aspect esențial pe termen mediu pentru ca sistemele de inteligență artificială să continue să crească fără a se lovi cu viteză de limite fizice și economice.

Pentru ecosistemul european, unde costurile energiei și cerințele de reglementare privind emisiile sunt deosebit de stricte, succesul propunerilor de acest tip s-ar putea dovedi decisiv. Un hardware AI mult mai eficient Acest lucru s-ar încadra în strategiile de tranziție verde, permițând în același timp companiilor și administrațiilor să implementeze aplicații avansate de inteligență artificială fără a-și crește consumul.

Proiectul de IA neconvențională Întruchipează multe dintre tendințele majore ale momentului: mega-runde în stadii de început, hardware conceput de la zero pentru IA, inspirație directă din biologie și o obsesie pentru eficiența energetică care răspunde unei realități din ce în ce mai evidente. Dacă compania reușește să-și materializeze promisiunile în siliciu, ar putea deveni unul dintre jucătorii cheie care definesc modul în care modelele de inteligență artificială sunt antrenate și rulate în următorul deceniu, atât în ​​Statele Unite, cât și în Europa și, prin extensie, pe piețe precum Spania.

Articol conex:

Nvidia își consolidează alianța strategică cu Synopsys, în centrul designului de cipuri

Alberto Navarro

Sunt un pasionat de tehnologie care și-a transformat interesele de „tocilar” într-o profesie. Mi-am petrecut mai bine de 10 ani din viața mea folosind tehnologie de ultimă oră și mânuind cu tot felul de programe din pură curiozitate. Acum m-am specializat în tehnologie computerizată și jocuri video. Asta pentru că de mai bine de 5 ani scriu pentru diverse site-uri web despre tehnologie și jocuri video, creând articole care urmăresc să-ți ofere informațiile de care ai nevoie într-un limbaj pe care oricine este pe înțeles.

Dacă aveți întrebări, cunoștințele mele variază de la tot ce ține de sistemul de operare Windows, precum și Android pentru telefoane mobile. Și angajamentul meu este față de tine, sunt mereu dispus să petrec câteva minute și să te ajut să rezolvi orice întrebări pe care le poți avea în această lume a internetului.