Тъй като тази седмица инвеститорите се фокусираха върху дизайнера на

Тъй като тази седмица вложителите се концентрираха върху дизайнера на чипове Nvidia Corp. и скока в продажбите и облагите, свързани с неговите чипове за зареждане на AI приложения в центрове за данни, някои може да търсят други компании за чипове, на които да заложат.В момента Nvidia е най-големият снабдител на процесори за графични единици (GPU), които се употребяват като AI ускорители, и резултатите от второто фискално тримесечие в сряда бяха повече от отлични, като повдигнаха акциите на всички свързани с промишлеността компании.Съперничещите производители на чипове Advanced Micro Devices Inc и Intel Corp. работят върху записи, с цел да сграбчен парче от този рентабилен къс, само че техните чипове към момента не са налични и Nvidia сега не може да се оправи с търсенето.Така че опцията за започващите полупроводникови компании, работещи с изкуствен интелект, в никакъв случай не е по-добра. Но в конкуренцията за обезпечаване на кирките и лопатите за взрива на ИИ, хардуерът и изключително полупроводниците имат най-дълго време за разработка.„ Имаме клиенти, които се молят да работят с нас, желаят да пилотират през първата половина на идната година “, сподели Сид Шет, съосновател и основен изпълнителен шеф на основаната в Санта Клара, Калифорния d-Matrix, дизайнер на енергийно ефикасни чиплети. „ Има доста заинтригувани клиенти. Nvidia не може да направи задоволително, прекомерно скъпо е. Хората търсят нещо, което да промени стопанската система. Клиентите ми споделят, че в случай че имах артикул, биха го купили незабавно. Работим допустимо най-бързо, с цел да попаднем в ръцете на клиентите. ” Шет сподели, че задачата му е да достави комплектите чипове на компанията на клиентите за пилотно тестване през първата половина на 2024 година и да реализира размер през втората половина на идната година.Подобно на Nvidia, d-Matrix ще употребява Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. за производството на своите полупроводници, само че употребява по-стари индустриални възли, които костват по-малко и са по-достъпни. Чиплетите, наречени Corsair, са мощно свързани SRAM модули памет, отдадени на осъществяването на милиарди интервенции в AI логаритми. Те ще бъдат съвместими с преобладаващата x86 архитектура на Intel и могат да ускорят пречките при осъществяване на генеративни AI приложения, като ChatGPT.През последното десетилетие се сътвориха доста започващи компании за полупроводници, които се стремят или да понижат превъзходството, или да се причислят към Nvidia, фокусирайки се върху някои аспекти на ускорението на AI в центъра за данни или в покрайнините. Карл Фройнд, създател и основен анализатор в Cambrian AI Research, сподели, че множеството започващи чипове, фокусирани върху AI, са в две групи. Едната е фокусирана върху образованието, което изисква хиляди графични процесори, прекосяване напред и обратно, предаване на повече данни в системите, с цел да продължи да ги образова, в което Nvidia превъзхожда. Вторият фокус е умозаключението, което включва взимане на решения въз основа на наличните данни - къде той вижда повече компании и което може да се случи на по този начин наречения край или по-близо до потребителя в края на мрежата, вместо по-далеч в Облакът.„ Наистина мисля, да го назовем идващите три години, Nvidia ще господства в центъра за данни “, сподели Фройнд пред MarketWatch. „ И може би всички започващи компании дружно могат да получат 5, 10 до 15% пазарен дял най-вече през идващите три или повече години. “ Той сподели, че повече започващи компании се концентрират върху AI на ръба, който е по-енергийно ефикасен и не толкоз натоварен за калкулации.„ На ръба е мястото, където множеството започващи компании ще играят, множеството започващи компании, получаващи рисков капитал, са фокусирани върху ръба, доста по-голям пазар с течение на времето. “ Но той сподели, че към този момент има огромна компания за чипове, която сега господства в конкуренцията: Qualcomm Inc.Тъй като през последните няколко тримесечия промишлеността за рисков капитал означи по-ниски равнища на финансиране и дефицит на първоначални обществени предлагания, започващите компании за полупроводници, фокусирани върху опциите за изкуствен интелект, оферират една ярка точка. Перспективата за IPO - евентуално идващия месец – на Arm Holdings на SoftBank Group Corp. може да бъде доста нужен подтик за IPO пазара и да притегли известно внимание към спомагателни производители на чипове, също фокусирани върху AI.Но защото общото финансиране на рисков капитал спадна през 2022 година, вложенията в започващи компании с изкуствен интелект, фокусирани върху чипове, също се сринаха. Според PitchBook вложенията на VC в производители на чипове, фокусирани върху AI, са намалели до $4 милиарда, от $9 милиарда през 2021 година, когато фокусираните върху AI производители на чипове съставляват над половината от финансирането в полупроводниците.Досега през 2023 година вложителите са вложили 1,06 милиарда $ в 97 покупко-продажби за финансиране на производители на чипове, свързани с изкуствен интелект и машинно образование. Няколко компании са по-утвърдени, съществуват от няколко години, с оценки на равнище еднорог над 1 милиард $, като Cerebras Systems, съосновател на Андрю Фелдман.Cerebras създава система към свои лични чипове с размер на фризби, които са съвсем 60 пъти по-големи от най-големите графични процесори на Nvidia, с 2,6 трилиона транзистора. Компанията неотдавна получи контракт, в началото на стойност 100 милиона $, за построяването на първия от многото AI суперкомпютри за G42, софтуерна група, основана в Обединените арабски емирства. G42 възнамерява да продаде изчислителните услуги на AI, захранвани от суперкомпютрите, на енергийни и здравни компании.„ В пространството за образование не виждам други започващи компании с изключение на Cerebras, които да могат да се конкурират с Nvidia за образование в центрове за данни “, сподели Фройнд. Cerebras, учредена през 2015 година и основана в Сънивейл, Калифорния, за първи път притегли вниманието на някои на Уолстрийт през 2017 година, когато компанията беше в стелт режим с частна оценка от 1 милиард $. Сега се прави оценка на 4 милиарда $ съгласно CB Insights Global Unicorn Club.Друга компания за хардуер с изкуствен интелект, която получава огромна известност, е Tenstorrent, която преди малко събра спомагателни $100 милиона финансиране от вложители, в това число Samsung, LG Electronics и Hyundai, за общо 350 милиона $ финансиране. Tenstorrent създава система, основана на архитектура RISC-V, версията с отворен код на архитектурата RISC (компютър с сведен набор от инструкции), която е патентована версия на RISC на съперника Arm. Двучиповата карта Grayskull на Tenstorrent за машинно образование е налична в този момент, а Blackhole, нейната система за машинно образование, се чака да бъде доставена през 2024 година Базираната в Торонто компания също е еднорог с оценка от милиарди долари, съгласно CB Insights.„ Хората желаят решения, те не желаят да съберат 40 неща, с цел да работят “, сподели Кийт Витек, основен действен шеф в Tenstorrent. „ Поставяме дружно програмен продукт и хардуер. “ Джим Келър, прочут дизайнер на процесори, работил върху огромни процесори в DEC, AMD и Apple, е основен изпълнителен шеф на компанията.„ По отношение на разрушителната технология за AI, Cerebras и Tenstorrent са на върха на купчината “, сподели Фройнд.Компаниите, които са най-вероятно да съумеят, ще предложат програмен продукт или цяла екосистема, сподели Саша Остойич, сътрудник в Playground Global, който прекара съвсем десетилетие в Nvidia. Той и неговите сътрудници разгледаха съвсем всяка компания за AI чипове в пространството, започвайки през 2015 година, преди да се спрат да влагат в d-Matrix. Някои компании се провалиха от този момент, а някои се борят да получат повече рисково финансиране.„ Едно нещо, което научих в Nvidia е, че Nvida е първо софтуерна компания “, сподели Остойич. „ Това, което открихме, е, че тези ранни компании не са постигнали триумф, тъй като техният програмен продукт не е подготвен, а не корпоративно качество, което се изисква... Това е доста страховит трап за Nvidia “, имайки поради софтуерната екосистема CUDA на компанията.Стартиращите чипове са даже с по-висок риск от типично пускане на програмен продукт, защото изискват повече финансиране за създаване на комплицирани дизайни на полупроводници и програмен продукт, плюс разноските за произвеждане на физически артикул. Вероятно след няколко години ще има още провали по пътя, само че постоянно има вяра да станете идната Nvidia.