출처 : https://techcrunch.com/2017/12/24/the-ai-chip-startup-explosion-is-already-here/?ncid=rss
올해 엔비디아는 엔비디아가 게임, 데이터 센터에 대한 관심 증가, AI에서의 주요 잠재적 애플리케이션 등 모든면에서 엄청난 수요를 보였으므로 눈이 높아졌다.
그러나 Nvidia의 주가와 차트는 AI가 기술 분야의 편재성을 향해 나아가는 해였던 2017 년의 눈부신 부분 중 하나 였을 수도 있지만 인공 지능 세계에서 조금 더 미묘한 것이 일어나고 있습니다. 더 깊은 파급 효과.
올해 AI는 인공 지능 위에 구축 된 미래의 장치에 전력을 공급할 수있는 다양한 하드웨어를 개발하는 신생 업체들이 엄청난 자금을 조달했습니다. 이 신생 기업 중 일부는 대규모 설치 기반이 없거나 아직 제품을 출하하지 않았지만 이미 자금 조달에 문제가없는 것처럼 보입니다.
이미지 및 음성 인식과 같은 프로세스의 핵심 부분 인 추론 및 기계 교육을 최적화하기 위해 신생 기업은 이러한 프로세스를보다 신속하고 효율적으로 수행 할 수있는 방법으로 선택하고 일반적으로 차세대 인공 지능 구동 장치. 우리가 CPU에 익숙해 진 전통적인 계산 구조 대신 GPU는 AI 프로세스에 필요한 신속한 계산을 처리하기위한 실리콘 조각 중 하나가되었습니다. 그리고이 신생 기업은 더 잘 할 수 있다고 생각합니다.
우리가 신생 업체 클래스에 도달하기 전에 앞서 말한 Nvidia 차트를 재빨리 살펴보고 여기에서 일어나는 일의 규모에 대한 이해를 얻으십시오. 올해 말의 공포에도 불구하고 엔비디아 주가는 2018 년에 거의 80 % 상승했다.
따라서 당연히 우리는 AI 시장에서 엔비디아의 잠재적 인 취약성을 골라 내고자하는 신생 업체 전체를 보게 될 것입니다. 투자자들 또한이 사실에 주목할 것입니다.
우리는 처음 Cerebras Systems가 작년 12 월에 Benchmark Capital으로부터 자금을 수령했다고 발표했습니다. 당시 AI 칩 산업은 오늘날처럼 분명하지 않았던 것처럼 보였습니다. 올해가지나면서 NVIDIA의 GPU 시장 지배력은 이것이 호황을 누릴 수 있다는 분명한 지표였습니다. 포브스 는 올해 8 월에이 회사의 가치가 거의 9 억 달러에 달했다고 전했다 . 분명히 여기에 뭔가가있었습니다.
Graphcore 역시 올해 소음을 냈습니다. Atomico가 이끄는 7 월에 3 천만 달러 규모의 자금 조달 라운드를 마친 직후에 Sequoia Capital 이 이끄는 올해 11 월에 새로운 5,000 만 달러 자금 조달 라운드를 발표했습니다 . Cerebras Systems와 같은 Graphcore는 여전히 Nvidia와 같은 멋진 제품을 가지고 있지 않습니다. 하드웨어 스타트 업은 소프트웨어를 기반으로 구축 된 것보다 많은 어려움을 겪었지만 1 년에 8,000 만 달러를 모금 할 수있었습니다.
Alibaba 는 Cambricon Technology 라고 불리는 신생 업체에 자금을 쏟아 부었다. Cambricon Technology는 10 억 달러에 상당하는 것으로 알려졌다. Intel Capital 은 Horizon Robotics에 1 억 달러를 투자 했습니다. ThinkForce라는 신생 기업은 이번 달 초 6800 만 달러를 모금했다 .
구글의 전 엔지니어 인 그물 (Groq) 은 소셜 + 캐피탈 (Social + Capital)에서 약 1 천만 달러를 모금했다 . 위의 벤처 기업 중 일부는 규모가 작아 보인다. 또 다른 칩 제조업체 인 미씩 (Mythic) 은 930 만 달러를 조달했다 .
따라서 우리는 이 공간의 비슷한 영역을 노리고 있는 1 ~ 2 명의 7 명의 벤처 기업 뿐만 아니라 많은 기업이 수천만 달러를 모았으며 적어도 1 건의 신생 기업 가치가 9 억 달러에 달하는 것으로 나타났습니다. 다시 말하지만, 이들은 하드웨어 스타트 업이며 차세대 하드웨어이기 때문에 더 많은 자금을 필요로 할 수 있습니다. 그러나 이것은 여전히 무시할 수없는 공간입니다.
신생 기업을 넘어 세계 최대 기업들은 자체 시스템을 개발하려고합니다. Google은 올해 초에 추론 및 기계 교육을 목표 로 차세대 TPU를 발표했습니다 . 애플 은 차세대 아이폰 용으로 자체 GPU를 설계했다. 이 두 가지 모두 Google Cloud 애플리케이션 또는 Siri와 같이 특정 요구 사항에 맞게 하드웨어를 조정하려는 방향으로 나아갈 것입니다. 인텔 은 또한 10 월에 새로운 Nervana Nueral Network Processor를 2017 년 말에 출하 할 것이라고 밝혔다 . 인텔 은 Nervana를 작년 8 월에 3 억 5000 만 달러에 구입 했다.
이 모든 것들은 신생 기업과 대기업 모두가 GPU에 대한 독자적인 해석을 요구하는 대규모 사업을 의미합니다. 그러나 개발자들을 플랫폼 (Cuda)에 로킹하는 과정을 시작한 엔비디아와의 계약은 훨씬 더 어려운 작업 일 수있다. 하드웨어를 들여와 개발자가 보드에 올라서게하려는 신생 기업에게는 이것이 두 가지 사실입니다.
당신이 실리콘 밸리 투자자들에게 말할 때, 당신은 여전히 찾을 일부 회의론을. 예를 들어 아마존 서버의 구형 카드가 교육용으로도 좋을 때 더 빠른 칩을 구입할 수있는 이유는 무엇입니까? 그러나 여전히이 지역으로 엄청난 돈이 흐르고 있습니다. 그리고 그것은 Uber에 큰 내기를 걸었던 회사들과 똑같은 회사들로부터 나온 것입니다 (거기에는 상당히 난기류가 있습니다) 그리고 WhatsApp.
엔비디아는 여전히이 분야에서 분명한 리더이며 자율 차량과 같은 장치가 점점 더 적합 해짐에 따라 그 지배력을 계속 유지할 것으로 예상됩니다. 그러나 2018 년에 들어서면서 우리는 이러한 벤처 기업이 실제로 엔비디아와 자리를 비울 수있는 기회가 있는지에 대해 더 잘 이해할 것입니다. 인터넷의 사물에 들어가고 더 효율적인 추론을 통해 진정한 약속을 이행 할 수있는 빠르고 저전력의 칩을 만들 수있는 기회가 있습니다. 그리고 다람쥐가 어떻게 보이는지 차에 알려주는 모델처럼 모델을 훈련 할 때 서버를 더 빠르고 더 효율적으로 만들 수있는 기회가 있습니다. 또한 실제로 엄청난 무언가가 될 수도 있습니다.