Репортаж от Wedoany，Компания Architect Labs из Пало-Альто, Калифорния, вышла из режима скрытой разработки и объявила о привлечении $24 млн в рамках посевного раунда финансирования. Компания создает систему искусственного интеллекта, предназначенную для проектирования заказных чипов и полностековых кремниевых решений для организаций, которым требуется производительность, превосходящая возможности готового оборудования. Architect сотрудничает с предприятиями, AI-лабораториями и государствами, преобразуя высокопроизводительные вычислительные задачи в специализированные чипы, значительно сокращая цикл разработки микросхем.
Architect направит полученные средства на расширение своей вычислительной инфраструктуры, углубление исследований в области ИИ и совместное проектирование производственных кремниевых чипов с ранними отраслевыми партнерами. Стремительное развитие ИИ коренным образом меняет экономику аппаратной инфраструктуры. Вычисления переходят от базовой конфигурации GPU-CPU-память к масштабным, масштабируемым интегрированным средам, построенным вокруг заказных кремниевых чипов. Универсальное оборудование больше не способно удовлетворять сложные потребности ИИ в специализированных вычислениях, продвинутых сетях и высокоскоростных соединениях. Эта тенденция не ограничивается центрами обработки данных, но распространяется на робототехнику, автономные системы, пространственные вычисления, оборону, персональные устройства и носимую электронику.
Однако проектирование чипов остается одной из самых сложных задач в технологической сфере, требующей нескольких лет разработки, инвестиций в сотни миллионов долларов и постоянно сокращающегося числа экспертных команд. Около 20 лет назад фаблесс-модель позволила компаниям проектировать чипы, не владея собственными фабриками. TSMC (Тайваньская компания по производству полупроводников) предоставила компаниям, разрабатывающим чипы, доступ к производственным мощностям мирового уровня. Architect Labs планирует реализовать аналогичную модель для самого проектирования, позволяя компаниям, имеющим вычислительные задачи, получать доступ к проектированию чипов мирового уровня.
Компания называет это «бездизайновой полупроводниковой индустрией». В рамках этой модели организациям не нужно становиться чипмейкерами, не нужно вкладывать средства в одну архитектуру на десятилетия и не нужно рисковать неудачей при запуске в производство — им нужно лишь получить кремниевый чип, соответствующий требованиям их вычислительных задач. Сооснователь Architect Labs Эбрахим Хусейн отметил, что модели ИИ достигли огромного прогресса практически во всех областях, но цикл разработки чипов остается медленным и болезненным. Реализация ориентированного на ИИ проектирования полупроводников требует переосмысления всего процесса с нуля, а не встраивания AI-агентов в рабочие процессы, для которых они никогда не создавались.
Хусейн в 15 лет пропустил старшую школу и поступил в университет, после чего работал над заказными чипами в Apple и Tesla. Он основал Architect вместе с исследователем ИИ из Гарварда Аадитьей Субеди, который в то время использовал ИИ для верификации кода. Они познакомились в Стэнфордском университете, где занимались исследованиями в области создания систем ИИ для проектирования и верификации чипов. Заметив разрыв между прогрессом ИИ и базовым аппаратным обеспечением, они бросили учебу, чтобы основать Architect. Команда основателей состоит из ведущих исследователей ИИ, бывших профессоров, разработчиков чипов и системных инженеров.
Раунд финансирования возглавила Kindred Ventures, при участии TQ Ventures, Race Capital, Together Fund, а также ключевых фигур в области современных вычислений и ИИ, включая Шриниваса Нараянана, Лукаша Кайзера, Аравинда Шриниваса, Кунле Олукотуна, Тревора Блэквелла, доктора Алекса Висснера-Гросса, Шаада Хана, а также других руководителей из NVIDIA, Google и OpenAI. Основатель и управляющий партнер Kindred Стив Джанг вошел в совет директоров Architect. Компания планирует со временем расширить свои партнерские отношения и возможности систем ИИ на весь вычислительный стек — от кремниевых чипов до совместно проектируемых компиляторов, сред выполнения, системного ПО и вплоть до совместной оптимизации самих моделей ИИ.
Когда проектирование чипов приблизится по скорости к разработке программного обеспечения, модели, архитектуры и кремниевые чипы смогут действительно оптимизироваться совместно. Аппаратное обеспечение перестанет быть ограничением, которое ИИ должен обходить, и станет частью итерационного цикла: постоянно ускоряющегося маховика, который приближает отрасль к сверхинтеллекту. Основатель Kindred Ventures Стив Джанг отметил: «Мы только вступаем в эпоху заказных чипов для различных систем и типов задач. Чтобы достичь желаемого разнообразия инфраструктуры ИИ, исследовательские лаборатории, программные платформы, производители роботов и облачные операторы должны иметь возможность итерировать новые чипы с той же скоростью и креативностью, что и разработка моделей. Используя ИИ для совместного проектирования чипов, Architect Labs предлагает реализовать это видение, предоставляя в масштабе сверхнизкую задержку, высокую энергоэффективность и доступный по цене интеллект».
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
