notizia

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Whip Bull Report, notizie del 28 agosto, secondo il Financial Times, i concorrenti di Nvidia stanno agendo per rompere il monopolio di Nvidia nel mercato dei chip di intelligenza artificiale. Hanno raccolto centinaia di milioni di dollari in finanziamenti e lanciato nuovi prodotti, sperando di condividere i risultati del prospero sviluppo della tecnologia dell’intelligenza artificiale.

Un gruppo di aziende più piccole, tra cui Cerebras, d-Matrix e Groq, sperano di conquistare il mercato multimiliardario dei chip AI di Nvidia, che finora ha dominato la prima ondata di investimenti con le sue unità di elaborazione grafica (GPU).

Si aspettano che, man mano che i chatbot e altre applicazioni di intelligenza artificiale generativa diventeranno più popolari, la domanda di inferenza dell’intelligenza artificiale (la potenza di calcolo richiesta da modelli come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google per generare risposte alle query) crescerà in modo esponenziale.

Le GPU Hopper di Nvidia sono ideali per il compito ad alta intensità di risorse di addestrare i migliori modelli di intelligenza artificiale e sono diventate uno dei prodotti più richiesti al mondo.

Cerebras, d-Matrix e Groq si concentrano sulla progettazione di chip più economici e specializzati per l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale.

Martedì, Cerebras ha annunciato il lancio della sua nuova piattaforma Cerebras Inference basata sul chip CS-3, che ha all'incirca le dimensioni di un piatto piano.

Cerebras afferma che la sua soluzione è 20 volte più veloce nell'inferenza dell'intelligenza artificiale rispetto ai chip Hopper dell'attuale generazione di Nvidia, a una frazione del prezzo. Cerebras ha citato i test condotti dal fornitore di analisi di benchmark Artificial Analysis.

Andrew Feldman, amministratore delegato di Cerebras, ha dichiarato al Financial Times: Il modo per sconfiggere il gorilla da 800 libbre è portare sul mercato un prodotto migliore. Nella mia esperienza, di solito vince il prodotto migliore e abbiamo portato via clienti importanti da Nvidia.

Invece di utilizzare chip di memoria separati a larghezza di banda elevata come quelli di Nvidia, il chip CS-3 offre un'architettura alternativa con memoria integrata direttamente nel wafer del chip.

Feldman ha affermato che la limitazione della larghezza di banda della memoria è il vincolo fondamentale sulla velocità di inferenza dei chip di intelligenza artificiale. Combinando logica e memoria in un chip di grandi dimensioni è possibile ottenere risultati molto più rapidi, ha affermato.

d-Matrix è stata fondata da Sid Sheth nel 2019, meno di un anno dopo che la società aveva raccolto 110 milioni di dollari in un round di serie B guidato dal fondo statale di Singapore Temasek, e ora ha lanciato un nuovo round di finanziamento.

Sheth ha detto che la società prevede di raccogliere 200 milioni di dollari o più entro la fine dell'anno o all'inizio del prossimo anno. d-Matrix è nelle prime fasi del processo di finanziamento e ha affermato che l’importo finale raccolto potrebbe cambiare.

d-Matrix prevede di lanciare completamente la propria piattaforma di chip Corsair entro la fine di quest'anno.

Sheth ha affermato che l'azienda sta abbinando i suoi prodotti a software aperti come Triton, che compete con Cuda di Nvidia, una piattaforma software ampiamente utilizzata che offre agli sviluppatori gli strumenti per creare applicazioni AI e ottimizzare le prestazioni dei suoi chip.

Il più grande supporto clienti di Nvidia utilizza software aperto come Triton. "Agli sviluppatori di applicazioni non piace essere legati a uno strumento specifico", ha detto Sheth, "Le persone si stanno rendendo conto che Nvidia ha il monopolio su Cuda in termini di formazione".

Groq, un altro concorrente nell'inferenza AI guidato da un ex membro fondatore del team Tensor Processing Unit di Google, ha raccolto 640 milioni di dollari questo mese da investitori guidati da BlackRock Private Equity Partners, valutandoli 2,8 miliardi di dollari.

Nonostante il clamore che circonda il settore, le startup di semiconduttori devono ancora affrontare sfide per entrare nel mercato, ha avvertito un venture capitalist.

SoftBank ha acquisito il produttore di chip Graphcore il mese scorso per poco più di 600 milioni di dollari, secondo persone che hanno familiarità con la questione, meno dei circa 700 milioni di dollari di capitale di rischio che la società ha raccolto dalla sua fondazione nel 2016.

Nel 2016 sono state fondate anche Groq e Cerebras.

Peter Hébert, co-fondatore e socio amministratore della società di venture capital Lux Capital, ha dichiarato: Gli investitori pubblici sono stati ansiosi di trovare e supportare la prossima Nvidia. Non si tratta solo di inseguire le ultime tendenze. Lo slancio sta avvantaggiando anche diverse startup di chip sostenute da venture capital che lavorano duramente da quasi un decennio.