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Whip Bull Report, 28. August Nachrichten, Laut Financial Times ergreifen Nvidias Konkurrenten Maßnahmen, um Nvidias Monopol auf dem Markt für künstliche Intelligenzchips zu brechen. Sie haben Hunderte Millionen Dollar an Finanzmitteln aufgebracht und neue Produkte auf den Markt gebracht, in der Hoffnung, die Ergebnisse zu teilen der erfolgreichen Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz.

Eine Gruppe kleinerer Unternehmen, darunter Cerebras, d-Matrix und Groq, hofft, den milliardenschweren Markt für KI-Chips von Nvidia zu erobern, das mit seinen Grafikprozessoren (GPUs) bisher die erste Investitionswelle dominiert hat.

Sie gehen davon aus, dass mit zunehmender Beliebtheit von Chatbots und anderen generativen KI-Anwendungen die Nachfrage nach KI-Inferenz (die Rechenleistung, die Modelle wie ChatGPT von OpenAI und Gemini zur Generierung von Abfrageantworten benötigen) exponentiell zunehmen wird.

Die Hopper-GPUs von Nvidia sind ideal für die ressourcenintensive Aufgabe, Top-KI-Modelle zu trainieren, und haben sich zu einem der gefragtesten Güter der Welt entwickelt.

Cerebras, d-Matrix und Groq konzentrieren sich auf die Entwicklung billigerer, spezialisierterer Chips für den Betrieb von KI-Modellen.

Am Dienstag kündigte Cerebras die Einführung seiner neuen Cerebras Inference-Plattform an, die auf dem CS-3-Chip basiert, der etwa die Größe eines Esstellers hat.

Cerebras behauptet, seine Lösung sei bei der KI-Inferenz 20-mal schneller als die Hopper-Chips der aktuellen Generation von Nvidia und das zu einem Bruchteil des Preises. Cerebras zitierte Tests des Benchmark-Analyseanbieters Artificial Analysis.

Andrew Feldman, CEO von Cerebras, sagte gegenüber der Financial Times: „Der Weg, den 800-Pfund-Gorilla zu besiegen, besteht darin, ein besseres Produkt auf den Markt zu bringen.“ Nach meiner Erfahrung gewinnt normalerweise das bessere Produkt, und wir haben Nvidia wichtige Kunden weggenommen.

Anstatt separate Speicherchips mit hoher Bandbreite wie bei Nvidia zu verwenden, bietet der CS-3-Chip eine alternative Architektur mit direkt in den Chip-Wafer integriertem Speicher.

Feldman sagte, dass die Begrenzung der Speicherbandbreite die grundlegende Einschränkung für die Inferenzgeschwindigkeit von Chips für künstliche Intelligenz darstellt. Durch die Kombination von Logik und Speicher in einem großen Chip könnten um Größenordnungen schnellere Ergebnisse erzielt werden, sagte er.

d-Matrix wurde 2019 von Sid Sheth gegründet, weniger als ein Jahr nachdem das Unternehmen in einer Serie-B-Runde unter der Leitung des singapurischen Staatsfonds Temasek 110 Millionen US-Dollar eingesammelt hatte, und hat nun eine neue Finanzierungsrunde gestartet.

Sheth sagte, das Unternehmen plane, später in diesem Jahr oder Anfang nächsten Jahres 200 Millionen US-Dollar oder mehr aufzubringen. d-Matrix befindet sich in der Anfangsphase des Finanzierungsprozesses und sagte, der endgültige Betrag könne sich ändern.

d-Matrix plant, bis Ende dieses Jahres seine eigene Chipplattform Corsair vollständig auf den Markt zu bringen.

Sheth sagte, das Unternehmen kombiniere seine Produkte mit offener Software wie Triton, die mit Nvidias Cuda konkurriert, einer weit verbreiteten Softwareplattform, die Entwicklern die Tools zum Erstellen von KI-Anwendungen und zur Optimierung der Leistung seiner Chips bietet.

Nvidias größter Kundensupport nutzt offene Software wie Triton. „Anwendungsentwickler möchten nicht an ein bestimmtes Tool gebunden sein“, sagte Sheth. „Die Leute erkennen, dass Nvidia in Bezug auf die Schulung ein Monopol gegenüber Cuda hat.“

Groq, ein weiterer KI-Inferenzkonkurrent unter der Leitung eines ehemaligen Gründungsmitglieds des Tensor Processing Unit-Teams von Google, hat diesen Monat 640 Millionen US-Dollar von Investoren unter der Führung von BlackRock Private Equity Partners eingesammelt, was einem Wert von 2,8 Milliarden US-Dollar entspricht.

Trotz des Hypes um den Sektor stehen Halbleiter-Startups immer noch vor der Herausforderung, in den Markt einzudringen, warnte ein Risikokapitalgeber.

Laut mit der Angelegenheit vertrauten Personen hat SoftBank letzten Monat den Chiphersteller Graphcore für etwas mehr als 600 Millionen US-Dollar übernommen, weniger als die rund 700 Millionen US-Dollar an Risikokapital, die das Unternehmen seit seiner Gründung im Jahr 2016 eingesammelt hat.

Groq und Cerebras wurden ebenfalls im Jahr 2016 gegründet.

Peter Hébert, Mitbegründer und geschäftsführender Gesellschafter der Risikokapitalgesellschaft Lux Capital, sagte: „Öffentliche Investoren waren bestrebt, das nächste Nvidia zu finden und zu unterstützen.“ Es geht nicht nur darum, den neuesten Trends hinterherzulaufen. Die Dynamik kommt auch mehreren risikokapitalfinanzierten Chip-Startups zugute, die seit fast einem Jahrzehnt hart arbeiten.