Аннотация:
Euclyd, голландский стартап по производству чипов искусственного интеллекта, недавно завершил раунд финансирования серии А на сумму 200 миллионов евро, или примерно 230 миллионов долларов США. Финансирование осуществлялось совместно Samsung, Somerset Capital Partners, Scaleup Europe Fund, управляемым EQT, и Innovation Industries, что дало молодой компании, основанной в 2024 году, финансовую поддержку, необходимую для дальнейшего вызова позиции Nvidia на рынке чипов искусственного интеллекта.
Euclyd не решил напрямую копировать путь разработки графического процессора NVIDIA, а попытался найти другие решения на уровне архитектуры чипа. Компания разрабатывает систему микросхем специально для задач вывода ИИ. Его конструкция охватывает как архитектуру процессора, так и памяти, надеясь повысить эффективность работы моделей искусственного интеллекта в отличие от традиционных графических процессоров.
Так называемый вывод ИИ относится к процессу, в котором обученная модель искусственного интеллекта выполняет задачи в практических приложениях. Например, пользователи задают вопросы чат-ботам, искусственный интеллект генерирует изображения или видео, а предприятия используют большие языковые модели для обработки бизнес-запросов и т. д. — все это относится к рабочим нагрузкам вывода. Поскольку модели искусственного интеллекта все чаще используются, вычислительная мощность, необходимая для вывода, быстро растет и постепенно становится важным полем битвы на рынке чипов искусственного интеллекта.
В настоящее время NVIDIA имеет абсолютное преимущество в этой области. Графический процессор Nvidia, изначально разработанный для игрового рынка, позже стал основным оборудованием для обучения и запуска моделей искусственного интеллекта благодаря своей высокопараллельной вычислительной архитектуре и, таким образом, создал огромную программную экосистему CUDA. Сегодня большое количество компаний, занимающихся искусственным интеллектом и облачными вычислениями, полагаются на графические процессоры NVIDIA для запуска служб искусственного интеллекта. Это также важная причина, по которой NVIDIA может стать одной из самых ценных технологических компаний в мире.
Euclyd надеется использовать различные структуры для выхода на этот рынок. Компания не только планирует продавать собственное оборудование искусственного интеллекта и полные стоечные системы, но также планирует разрешить другим компаниям использовать технологию Euclyd для разработки своих собственных чипов, лицензируя права интеллектуальной собственности. Другими словами, бизнес-модель компании не ограничивается поставщиком чипов, но также надеется стать поставщиком архитектуры чипов искусственного интеллекта и поставщиком лицензий на технологии.
Участие Samsung в этом финансировании заслуживает особого внимания. Сама компания Samsung имеет полную производственную цепочку от разработки полупроводников и производства пластин до микросхем памяти и электронных продуктов. Таким образом, инвестиции в компанию по производству чипов искусственного интеллекта, пытающуюся бросить вызов Nvidia, не только имеют финансовое значение, но также могут обеспечить основу для будущего сотрудничества между двумя сторонами в области вычислений, хранения данных и передовых полупроводниковых технологий с использованием искусственного интеллекта.
Euclyd была основана всего около двух лет, но уже получила столь масштабное финансирование, что также отражает высокое внимание инвесторов к рынку чипов вывода ИИ. По мере того как генеративный ИИ постепенно переходит от этапа обучения модели к этапу крупномасштабного коммерческого развертывания, количество задач вывода, которые должны решать центры обработки данных, продолжает увеличиваться, а энергоэффективность, пропускная способность памяти и общая вычислительная стоимость чипа становятся все более важными.
Для операторов центров обработки данных с искусственным интеллектом продолжение приобретения большого количества графических процессоров NVIDIA может обеспечить зрелую программную экосистему и высокую вычислительную производительность, но это также означает чрезвычайно высокие затраты на оборудование, электроэнергию и инфраструктуру. Поэтому все больше поставщиков облачных услуг, крупных технологических компаний и компаний, занимающихся искусственным интеллектом, начинают искать альтернативы NVIDIA. Это также создает возможности для выхода на рынок Euclyd, AMD и других стартапов, занимающихся ускорителями искусственного интеллекта.
Однако бросить вызов Nvidia не так просто, как создать высокопроизводительный ИИ-чип. Настоящая сила Nvidia — это не только само аппаратное обеспечение графического процессора, но и программная платформа CUDA, инструменты разработки, драйверы и экосистема разработчиков, накопленная за многие годы. Любой конкурент, надеющийся по-настоящему заменить Nvidia в крупномасштабных центрах обработки данных, должен будет решить ряд проблем, включая совместимость программного обеспечения, затраты на миграцию разработчиков и долгосрочные риски развертывания для клиентов.
Euclyd все еще находится на относительно ранней стадии разработки, поэтому более важным значением этого финансирования в 200 миллионов евро является предоставление компании достаточных средств для продолжения разработки чипов, улучшения продуктов и создания бизнес-экосистемы. Сможет ли она в конечном итоге добиться значительных преимуществ в производительности и энергоэффективности в реальных задачах вывода ИИ с различными процессорами и архитектурами памяти, нужно будет подождать, пока ее продукты выйдут на реальный рынок, чтобы проверить.
Поскольку спрос на ИИ-рассуждения продолжает расти, NVIDIA сталкивается со все большим количеством конкурентов с разных направлений. Euclyd решила начать с архитектурных инноваций и дизайна памяти, в то время как другие компании могут искать прорывы в специализированных ускорителях, специализированных ASIC, оптических вычислениях и передовых упаковках. В будущем рынок ИИ-чипов, скорее всего, перестанет быть чистой конкуренцией графических процессоров, а станет комплексной конкуренцией, ориентированной на вычислительную архитектуру, память, экосистему программного обеспечения, энергопотребление и общую стоимость системы.
Комментарии