Такие компании, как Cerebras, d-Matrix и Groq, сосредоточились на более дешевых и специализированных продуктах.
Конкуренты Nvidia объединяются в попытке избавиться от удушающего контроля компании над рынком чипов искусственного интеллекта. Они собирают сотни миллионов долларов и выпускают новые продукты, стремясь получить выгоду от бурного развития технологий искусственного интеллекта.
Cerebras, d-Matrix и Groq входят в группу небольших компаний, стремящихся отвоевать кусок многомиллиардного рынка ИИ-чипов у Nvidia, которая до сих пор доминирует в первой волне инвестиций, предлагая свои графические процессоры (GPU).
Эти компании рассчитывают на то, что спрос на «логический вывод» искусственного интеллекта — вычислительную мощность, необходимую таким моделям, как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google для генерации ответов на запросы, — будет расти в геометрической прогрессии по мере роста популярности чат-ботов и других приложений генеративного ИИ.
Графические процессоры Hopper от Nvidia, которые хорошо подходят для решения ресурсоемкой задачи обучения лучших моделей ИИ, стали одним из самых востребованных товаров в мире.
Компании Cerebras, d-Matrix и Groq вместо этого сосредоточились на более дешевых и специализированных чипах, предназначенных для запуска моделей ИИ.
Во вторник Cerebras анонсировала свою новую платформу «Cerebras Inference», основанную на чипе CS-3 размером с обеденную тарелку. Cerebras утверждает, что ее решение в 20 раз быстрее, чем текущее поколение чипов Hopper от Nvidia, в области выводов ИИ, и при этом стоит в разы дешевле. Cerebras ссылается на тесты, проведенные компанией Artificial Analysis, занимающейся бенчмаркингом.
«Способ победить „гориллу“, стоимостью более 800 млрд фунтов стерлингов, — это вывести на рынок гораздо более качественный продукт», — заявил глава Cerebras Эндрю Фельдман в интервью Financial Times. «По моему опыту, лучшие продукты обычно побеждают, и мы отняли у [Nvidia] значимых клиентов».
Чип CS-3 не предполагает использования отдельного чипа памяти с высокой пропускной способностью, который используется Nvidia. Вместо этого он предлагает альтернативную архитектуру с памятью, встроенной непосредственно в пластину чипа.
По словам Фельдмана, ограничения на пропускную способность памяти являются фундаментальным ограничением на скорость вычислений чипа ИИ. По его словам, сочетание логики и памяти в одном большом чипе позволяет получить результаты, которые «в разы быстрее".
Компания d-Matrix, основанная Сидом Шетом в 2019 году, начинает новый раунд финансирования менее чем через год после того, как она привлекла $110 млн в раунде серии B под руководством сингапурского государственного фонда Temasek. По словам Шета, компания намерена привлечь $200 млн или больше в конце этого года или в начале следующего. d-Matrix находится на ранней стадии процесса привлечения средств и говорит, что конечная сумма может измениться.
d-Matrix планирует полномасштабный запуск Corsair, собственной платформы чипов, в конце этого года. Шет сказал, что компания использует в своих продуктах открытое программное обеспечение, такое как Triton, которое конкурирует с Cuda от Nvidia, — широко распространенной программной платформой, предлагающей разработчикам инструменты для создания приложений искусственного интеллекта и оптимизирующей производительность чипов.
Крупнейшие клиенты Nvidia поддерживают использование открытого программного обеспечения, такого как Triton. «Разработчикам приложений не нравится, когда их привязывают к какому-то конкретному инструменту», — говорит Шет — «Люди начинают понимать, что Nvidia удерживает Cuda в области обучения».
Groq, еще один конкурент в области искусственного интеллекта, возглавляемый бывшим основателем команды Google по разработке тензорных процессоров, в этом месяце привлек $640 млн от инвесторов во главе с BlackRock Private Equity Partners при оценке в $2,8 млрд.
Один из венчурных капиталистов предупредил, что, несмотря на шумиху вокруг этого сектора, начинающим производителям полупроводников было нелегко пробиться на рынок.
По словам лиц, знакомых с ходом сделки, компания Graphcore была приобретена SoftBank в прошлом месяце за сумму чуть более $600 млн, что меньше $700 млн, которые компания привлекла в виде венчурного капитала с момента своего основания в 2016 году.
Компании Groq и Cerebras также были основаны в 2016 году. «У публичных инвесторов было почти неутолимое желание найти и поддержать новую Nvidia», — говорит Питер Хеберт, соучредитель и управляющий партнер венчурной компании Lux Capital. «Это не просто погоня за последним трендом. Этот импульс также идет на пользу нескольким финансируемым венчурными фондами стартапам по производству чипов, которые трудятся уже почти десять лет».
Источник: @thebugged
