Công ty Unconventional AI tạo nên bước đột phá với vòng gọi vốn hạt giống khổng lồ và một cách tiếp cận mới đối với chip AI.

Sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống Điều này đã làm rung chuyển thị trường phần cứng trí tuệ nhân tạo với vòng gọi vốn đang được bàn tán sôi nổi trong mọi giới chuyên ngành. mới chỉ vài tháng tuổicông ty Nó đã thu hút được sự quan tâm của những quỹ đầu tư quyền lực nhất trong lĩnh vực công nghệ.đặt cược vào một ý tưởng mà trên lý thuyết, hứa hẹn sẽ định hình lại cách thiết kế và sử dụng tài nguyên điện toán cho trí tuệ nhân tạo.

Thay vì tập trung vào các mô hình ngày càng lớn hơn và ngốn tài nguyên hơn, công ty muốn giải quyết vấn đề tận gốc: hiệu quả năng lượng và kiến ​​trúc vật lý của các chipĐề xuất của ông ấy được lấy cảm hứng rõ ràng từ sinh học và chức năng não bộ, với Mục tiêu là tiến gần hơn đến một hệ thống có khả năng cung cấp sức mạnh tính toán khổng lồ trong khi chỉ tiêu thụ một phần nhỏ năng lượng so với hiện nay. các trung tâm dữ liệu lớn.

Vòng gọi vốn hạt giống phần cứng AI lớn nhất năm nay

Công ty Unconventional AI đã hoàn tất vòng gọi vốn hạt giống trị giá 475 triệu đô la.Con số này, ngay cả trong một thị trường vốn quen thuộc với những con số lớn, vẫn nổi bật bởi quy mô của nó ở giai đoạn đầu như vậy. Giao dịch này định giá công ty ở mức khoảng... 4.500 triệu đô laĐiều này khiến nó trở thành một trong những trường hợp cấp vốn ban đầu nổi bật nhất trong hệ sinh thái phần cứng AI.

Vòng gọi vốn này được dẫn đầu bởi các quỹ đầu tư mạo hiểm. Andreessen Horowitz (a16z) y Các đối tác đầu tư mạo hiểm LightspeedHai nhân tố chủ chốt trong lĩnh vực đầu tư dài hạn vào công nghệ tiên tiến. Họ đã được tham gia bởi các nhà đầu tư hàng đầu khác như... Thủ đô Lux, DCVC, Databricks và thậm chí cả người sáng lập Amazon, Jeff BezosĐiều này củng cố thêm cảm nhận rằng dự án được xem là một bước đi chiến lược dài hạn.

Ngoài nguồn vốn bên ngoài, một trong những người đồng sáng lập đã quyết định đóng góp thêm từ tiền túi của mình. 10 triệu đô la...với các điều khoản tương tự như các nhà đầu tư lớn khác. Động thái này, ngoài số tiền đầu tư, còn gửi đi một tín hiệu rõ ràng về sự cam kết và niềm tin nội bộ vào luận điểm công nghệ và kinh doanh của công ty.

Theo nhiều cuộc phỏng vấn, đợt giải ngân ban đầu trị giá 475 triệu đô la này chỉ là bước khởi đầu của một kế hoạch gây quỹ có thể lên tới mức cao hơn. 1.000 triệu đô la ở cùng giai đoạn này. Quy mô của mục tiêu nhấn mạnh loại dự án mà họ đang đối mặt: Phần cứng phức tạp, chu kỳ phát triển dài và khoản đầu tư ban đầu lớn vào nghiên cứu và phát triển..

So với các giao dịch gần đây khác, mức định giá thấp hơn một chút. 5.000 tỷ Những điều đã được bàn luận trong những tin đồn ban đầu, nhưng điều đó vẫn đặt Unconventional AI vào nhóm các công ty khởi nghiệp mà, dù hầu như chưa có doanh thu hay sản phẩm thương mại nào, đã huy động được nguồn vốn ở mức độ trước đây chỉ dành cho các công ty trưởng thành hơn nhiều.

Tầm nhìn của Naveen Rao và một đội ngũ quen thuộc với rủi ro kỹ thuật.

Dự án được dẫn dắt bởi Naveen RaoRao là một nhân vật nổi tiếng trong giới trí tuệ nhân tạo, cả về tinh thần kinh doanh lẫn các vị trí ông nắm giữ tại các công ty công nghệ lớn. Chịu trách nhiệm về các nền tảng trí tuệ nhân tạo tại Intel sau khi mua lại công ty khởi nghiệp đầu tiên của mình, Nervana Systems, chuyên về bộ xử lý cho máy học.

Sau đó, người sáng lập đã có một bước tiến lớn khác bằng cách đồng sáng lập... KhảmML, một nền tảng đào tạo mô hình đã thu hút được sự chú ý trong hệ sinh thái dữ liệu và trí tuệ nhân tạo và cuối cùng được mua lại bởi Databricks được mua lại với giá khoảng 1.300 tỷ đô la.Thành tích này, với hai thương vụ thoái vốn thành công trong vòng chưa đầy một thập kỷ, đã góp phần tạo dựng niềm tin mạnh mẽ trong số các quỹ đầu tư hiện đang hỗ trợ dự án mới của công ty.

Cùng với Rao, công ty đã quy tụ những nhân vật cấp cao đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau. phần cứng, phần mềm và nghiên cứu học thuật, BẰNG Micheal Carbin, Sara Achour y MeeLan LeeĐây là một nhóm quen thuộc với việc xử lý rủi ro kỹ thuật cao, các dự án có chu kỳ dài và các vấn đề không thể giải quyết bằng các vòng lặp phần mềm nhanh chóng, mà bằng các nguyên mẫu phức tạp và sự tích hợp rất chặt chẽ giữa kiến ​​trúc vật lý và thuật toán.

Chính ông Rao đã giải thích rằng kế hoạch làm việc của Unconventional AI bao gồm các nội dung sau: thử nghiệm nhiều nguyên mẫu trong nhiều năm.Họ đang đánh giá xem mô hình nào có khả năng mở rộng tốt nhất về hiệu quả và chi phí. Nói cách khác, họ không tìm cách tung ra sản phẩm nhanh chóng, mà là xây dựng nền tảng công nghệ có thể tạo ra sự khác biệt trong lĩnh vực điện toán AI trong thập kỷ tới.

Vụ cá cược này dựa trên cái gọi là "Kỹ thuật chu kỳ dài" Điều này trái ngược với cách tiếp cận điển hình của nhiều công ty khởi nghiệp phần mềm, vốn tập trung vào việc xác thực với khách hàng càng nhanh càng tốt và tinh chỉnh sản phẩm thông qua các vòng lặp nhanh chóng. Ở đây, con đường phát triển tương tự hơn với các công ty bán dẫn lớn hoặc các dự án cơ sở hạ tầng trọng yếu, nơi lợi nhuận đầu tư đến sau nhưng, nếu mọi việc suôn sẻ, có thể định hình lại toàn bộ một lĩnh vực.

Một loại máy mới dành cho trí tuệ nhân tạo

Cốt lõi trong đề xuất của Unconventional AI là xây dựng một máy tính tiết kiệm năng lượng hơn hẳn cho các khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo. Rao đã tóm tắt tham vọng trong một cụm từ thu hút sự chú ý trong ngành: thiết kế một hệ thống mà... "Hiệu quả như sinh học"Lấy khả năng thực hiện các phép tính phức tạp với mức tiêu hao năng lượng tối thiểu của bộ não con người làm tham chiếu.

Trong khi phần lớn ngành công nghiệp tiếp tục thúc đẩy việc mở rộng quy mô mô hình—nhiều tham số hơn, nhiều dữ liệu hơn, nhiều GPU hơn—, công ty bắt đầu từ tiền đề rằng Chiến lược này có những hạn chế rõ ràng về chi phí và nguồn năng lượng sẵn có.Các trung tâm dữ liệu lớn hiện đang phải đối mặt với những hạn chế về điện năng, chi phí tăng cao và các vấn đề về tính bền vững, điều này đặc biệt đáng lo ngại ở châu Âu và Tây Ban Nha do các mục tiêu về khí hậu và quy định.

Để phá vỡ vòng luẩn quẩn này, công ty khởi nghiệp đề xuất: một sự thay đổi mô hình trong kiến ​​trúc máy tínhThay vì tiếp tục hoàn thiện các kiến ​​trúc kỹ thuật số truyền thống, hãy khám phá những thiết kế tận dụng... các tính chất vật lý của chính silicon và các nguyên tắc được lấy cảm hứng từ hoạt động của não bộ, chẳng hạn như động lực học phi tuyến tính của các tế bào thần kinh.

Trong một bài viết đăng tải trên trang web của mình, công ty mô tả mục tiêu của họ là tạo ra một... "Nền tảng mới cho trí tuệ"Ý tưởng là, bằng cách tìm ra cấu trúc phù hợp liên kết điện toán nhân tạo với hành vi của các hệ thống sinh học, có thể khai thác được những lợi ích về hiệu quả vượt xa những gì đạt được chỉ bằng cách cải tiến các kiến ​​trúc kỹ thuật số cổ điển.

Các nhà đầu tư của Lightspeed tham gia vòng gọi vốn này đều đồng ý với nhận định đó, nhấn mạnh sự cần thiết phải... Tìm kiếm "phép đẳng cấu thích hợp cho trí tuệ" Nếu mục tiêu là đạt được sự giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng của AI, thì hướng tư duy này phù hợp với các nỗ lực nghiên cứu về điện toán thần kinh và hệ thống tương tự tiên tiến, vốn cho đến nay chủ yếu vẫn nằm trong giới học thuật hoặc các dự án thử nghiệm của các nhà sản xuất lớn.

Kiến trúc: Từ chip tương tự đến tế bào thần kinh phát xung

Một trong những khía cạnh nổi bật nhất của Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống là cách tiếp cận kết hợp của nó đối với kiến trúc tương tự, hỗn hợp và mô phỏng thần kinhKhông giống như các chip kỹ thuật số hiện nay, vốn biểu diễn thông tin bằng các số 0 và 1 rời rạc, thiết kế tương tự cho phép làm việc với các giá trị liên tục và tận dụng các hiện tượng vật lý mà khi được kiểm soát đúng cách, có thể hiệu quả hơn nhiều đối với một số hoạt động nhất định. Cách tiếp cận này cho thấy những tiến bộ trong lĩnh vực công nghệ. thiết kế và quy trình chip tiên tiến những nỗ lực nhằm tối ưu hóa hiệu quả từ nền tảng vật chất.

Công ty đang tìm hiểu chip có khả năng lưu trữ vật lý các phân bố xác suấtThay vì xấp xỉ chúng bằng phương pháp số như trong các bộ xử lý truyền thống, điều này mở ra cánh cửa cho các biểu diễn tự nhiên hơn cho các mô hình xác suất và, tiềm năng, cho Giảm mức tiêu thụ năng lượng lên đến cả nghìn lần so với các hệ thống kỹ thuật số đang thống trị các trung tâm dữ liệu hiện nay.

Để đạt được điều này, nhóm sử dụng các khái niệm từ bộ dao động, nhiệt động lực học và nơ-ron phát xungLoại mô hình này được lấy cảm hứng từ cách các tế bào thần kinh thực được kích hoạt bởi các xung động riêng biệt theo thời gian. Các kiến ​​trúc này, điển hình của lĩnh vực mô phỏng thần kinh, có thể vô hiệu hóa phần lớn chip khi không sử dụng, giảm đáng kể tổn thất năng lượng so với các mạch duy trì hoạt động liên tục.

Cách tiếp cận này phần nào gợi nhớ đến những nỗ lực trước đây của các công ty như Intel với bộ xử lý thần kinh mô phỏng, loại bỏ xung nhịp trung tâm truyền thống và cho phép chip hoạt động bất đồng bộ, chỉ kích hoạt các phần cần thiết tùy thuộc vào khối lượng công việc. Tuy nhiên, Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống muốn tiến thêm một bước nữa.Không chỉ bằng cách bắt chước hành vi thần kinh, mà còn bằng cách tích hợp chặt chẽ thiết kế vật lý của silicon với các mô hình AI được thiết kế riêng cho môi trường đó.

Sự kết hợp này của Phần cứng chuyên dụng và các mô hình được thiết kế chung Điều này cho thấy một tương lai nơi ranh giới giữa chip và thuật toán trở nên mờ nhạt, và hiệu năng không còn phụ thuộc nhiều vào số lượng GPU có thể xếp chồng lên nhau, mà phụ thuộc vào việc khai thác tốt đến mức nào các đặc tính vật lý sâu sắc hơn của vật liệu và mạch điện.

Một SoC được thiết kế riêng cho làn sóng AI tiếp theo.

Ngoài những thông tin tổng quan, các chi tiết kỹ thuật về loại chip mà Unconventional AI hướng đến sản xuất đang dần được hé lộ. Nhiều tin tuyển dụng do công ty đăng tải cho thấy... một bộ tăng tốc AI dựa trên thiết kế hệ thống trên chip (SoC)Tức là, một linh kiện duy nhất tích hợp nhiều mô-đun tính toán chuyên dụng.

Theo những mô tả này, SoC sẽ bao gồm: bộ xử lý trung tâm (CPU) Chịu trách nhiệm thực hiện các nhiệm vụ sơ bộ như tổ chức và chuẩn bị dữ liệu cảm biến trước khi chuyển giao cho các đơn vị AI chuyên biệt hơn. Dựa trên nền tảng chung này, các khối được tối ưu hóa sẽ được thêm vào để thực hiện. các phép toán đại số tuyến tínhĐây chính là cốt lõi toán học của hầu hết các mô hình học sâu, từ các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đến các hệ thống thị giác máy tính.

Thiết kế này cũng tính đến việc sử dụng sở hữu trí tuệ của bên thứ ba Đối với một số mô-đun, đây là thông lệ phổ biến trong ngành công nghiệp bán dẫn, nơi việc cấp phép sử dụng các khối chức năng đã được chứng minh hiệu quả hơn so với việc phát triển chúng từ đầu. Từ đó, giá trị gia tăng của Unconventional AI sẽ tập trung vào những phần sáng tạo nhất của SoC.

Các yếu tố khác biệt này bao gồm mạch tín hiệu hỗn hợpCác mạch này, có khả năng xử lý cả thông tin tương tự và kỹ thuật số, rất hữu ích cho việc quản lý dữ liệu từ cảm biến hoặc để trực tiếp thực hiện các hoạt động lấy cảm hứng từ vật lý. Loại mạch này là chìa khóa để chip khai thác động lực phi tuyến tính và các biểu diễn xác suất mà công ty đang theo đuổi.

Một điểm quan trọng khác là sự quan tâm của công ty đối với các loại bộ nhớ không biến đổi mới nổi, chẳng hạn như RRAMCác công nghệ này vẫn giữ được thông tin ngay cả khi mất điện. Chúng có thể mang lại lợi thế về hiệu năng so với bộ nhớ flash truyền thống trong một số trường hợp nhất định, mặc dù vẫn còn những thách thức kỹ thuật hạn chế việc triển khai rộng rãi trong các trung tâm dữ liệu. Sự phát triển của thị trường bộ nhớ và các quyết định của các nhà sản xuất như... Micron liên quan đến các dòng sản phẩm Họ nêu bật những thách thức và cơ hội này.

Thiết kế đồng thời phần cứng và mô hình AI

Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống không chỉ muốn dừng lại ở lớp vật lý của bộ xử lý. Chiến lược này cũng bao gồm việc phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo phù hợp với chip của họ., tận dụng lợi thế tối ưu hóa có được nhờ việc phát triển phần mềm và phần cứng cùng nhau ngay từ đầu.

Cách tiếp cận này đồng thiết kế Điều này cho phép kiểm soát tối đa cách dữ liệu được biểu diễn, các thao tác được thực thi và cách phân bổ công việc trong chip. Thay vì điều chỉnh các mô hình hiện có được thiết kế cho GPU đa năng, công ty có thể thiết kế các thuật toán tận dụng các đặc điểm độc đáo của mạch tương tự, nơ-ron xung nhịp hoặc các mô-đun bộ nhớ phi truyền thống.

Công ty hy vọng rằng sự tích hợp này sẽ cho phép họ đạt được mục tiêu. hiệu suất cao hơn khoảng 1.000 lần so với silicon hiện tại. dưới một số khối lượng công việc nhất định. Mặc dù những con số này cần được xác thực khi các nguyên mẫu và tiêu chuẩn đánh giá độc lập đầu tiên xuất hiện, nhưng chúng cho thấy quy mô tham vọng mà nhóm đang hướng tới.

Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp với Châu Âu và Tây Ban NhaTrong bối cảnh cuộc tranh luận về chủ quyền công nghệ và sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp phần cứng nước ngoài đang ngày càng thu hút sự chú ý. Việc sở hữu các kiến ​​trúc AI mới, hiệu quả hơn sẽ mở ra cơ hội cho các trung tâm dữ liệu bền vững hơn và ít tốn kém hơn.Điều này phù hợp với các ưu tiên về năng lượng và quy định của khu vực. Các liên minh giữa các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn và các nhà sản xuất phần cứng, chẳng hạn như những liên minh đã định hình lại bối cảnh ngành công nghiệp gần đây, là ví dụ điển hình cho bối cảnh mà các giải pháp này có thể được áp dụng.sự hợp tác giữa điện toán đám mây và các nhà sản xuất).

Nếu mô hình Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống cuối cùng chứng minh được khả năng cạnh tranh, Sẽ không có gì đáng ngạc nhiên nếu thấy các công ty điện toán đám mây, phòng nghiên cứu và các tập đoàn lớn của châu Âu tích hợp những giải pháp kiểu này. trong cơ sở hạ tầng của nó, tìm kiếm giảm chi phí năng lượng và lượng khí thải carbon mà không làm giảm đi các khả năng trí tuệ nhân tạo tiên tiến.

Bối cảnh thị trường: Các vòng gọi vốn khổng lồ và cuộc đua xây dựng cơ sở hạ tầng AI

Trường hợp Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống là một phần của xu hướng rộng hơn: Sự xuất hiện của các công ty khởi nghiệp AI huy động được hàng trăm triệu đô la ở giai đoạn rất sớm.với mức định giá mà vài năm trước chỉ dành cho các công ty niêm yết hoặc các công ty có doanh thu rất ổn định.

Trong những năm gần đây, những cái tên như OpenAI, Nhân loại hoặc các sáng kiến ​​được thúc đẩy bởi những nhân vật như Ilya Sutskever o Mira Murati Họ đã tham gia vào các vòng gọi vốn mạo hiểm mang tính lịch sử. Năm 2025, hàng chục công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo đã vượt qua cột mốc này. 100 triệu đô la tài chínhTập trung vào khối lượng đầu tư chưa từng có trong phân khúc này.

Trong làn sóng này, cuộc chiến giành cơ sở hạ tầng Các chip, điện toán đám mây chuyên dụng, bộ tăng tốc và hệ thống đào tạo đã trở thành một trong những lĩnh vực cạnh tranh khốc liệt nhất. sự phụ thuộc của bộ xử lý Tình trạng thiếu hụt một số nhà sản xuất, đặc biệt là các GPU cao cấp, đã thúc đẩy các nhà đầu tư và doanh nhân tìm kiếm các giải pháp thay thế nhằm giảm bớt tình trạng tắc nghẽn nguồn cung và giá cả.

Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống tham gia cuộc đua này bằng cách đề xuất: một con đường khác biệt so với việc chỉ đơn thuần cạnh tranh từng bước nhỏ với các nhà sản xuất GPU lớn.Thay vì chỉ tập trung vào việc nâng cao hiệu năng, hãy hướng đến việc cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng, điều then chốt trong trung hạn để các hệ thống AI tiếp tục phát triển mà không gặp phải những giới hạn về vật lý và kinh tế.

Đối với hệ sinh thái châu Âu, nơi chi phí năng lượng và các yêu cầu quy định về khí thải đặc biệt nghiêm ngặt, sự thành công của các đề xuất loại này có thể mang tính quyết định. Phần cứng AI hiệu quả hơn nhiều Điều này sẽ phù hợp với các chiến lược chuyển đổi xanh, đồng thời cho phép các công ty và chính quyền triển khai các ứng dụng AI tiên tiến mà không làm tăng mức tiêu thụ của họ.

Dự án của Trí tuệ nhân tạo phi truyền thống Công ty này thể hiện nhiều xu hướng chính hiện nay: các vòng gọi vốn khổng lồ ở giai đoạn đầu, phần cứng được thiết kế từ đầu dành cho trí tuệ nhân tạo, nguồn cảm hứng trực tiếp từ sinh học và sự ám ảnh về hiệu quả năng lượng đáp ứng thực tế ngày càng rõ ràng. Nếu công ty này thành công trong việc hiện thực hóa những lời hứa của mình trên thị trường silicon, nó có thể trở thành một trong những người chơi chủ chốt định hình cách thức đào tạo và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo trong thập kỷ tới, cả ở Hoa Kỳ và châu Âu, và rộng hơn là ở các thị trường như Tây Ban Nha.

Bài viết liên quan:

Nvidia củng cố liên minh chiến lược với Synopsys trong thiết kế chip

Alberto Navarro

Tôi là một người đam mê công nghệ và đã biến sở thích “đam mê” của mình thành một nghề. Tôi đã dành hơn 10 năm cuộc đời mình để sử dụng công nghệ tiên tiến và mày mò đủ loại chương trình chỉ vì tò mò. Bây giờ tôi chuyên về công nghệ máy tính và trò chơi điện tử. Điều này là do trong hơn 5 năm, tôi đã viết cho nhiều trang web khác nhau về công nghệ và trò chơi điện tử, tạo ra các bài viết nhằm cung cấp cho bạn thông tin bạn cần bằng ngôn ngữ mà mọi người đều có thể hiểu được.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, kiến ​​thức của tôi bao gồm mọi thứ liên quan đến hệ điều hành Windows cũng như Android dành cho điện thoại di động. Và cam kết của tôi là với bạn, tôi luôn sẵn sàng dành một vài phút và giúp bạn giải quyết mọi thắc mắc mà bạn có thể có trong thế giới internet này.