L'appetito per l'hardware per addestrare i modelli di intelligenza artificiale è vorace.
Si prevede che i chip AI rappresenteranno fino al 20% del mercato totale dei semiconduttori da 450 miliardi di dollari entro il 2025, secondo McKinsey.
E Insight Partners, la società di VC, prevede che le vendite di chip AI saliranno a $ 83,3 miliardi nel 2027 da $ 5,7 miliardi nel 2018, un tasso di crescita annuale composto del 35%.
(È quasi 10 volte il tasso di crescita previsto per i chip non AI.) Ad esempio, Tenstorrent, la startup di hardware AI guidata dal luminare dell'ingegneria Jim Keller, questa settimana ha annunciato di aver raccolto $ 100 milioni in un round di finanziamento di banconote convertibili co- guidato da Hyundai Motor Group e Samsung Catalyst Fund.
$ 50 milioni del totale provengono dalle due unità automobilistiche di Hyundai, Hyundai Motor ($ 30 milioni) e Kia ($ 20 milioni), che intendono collaborare con Tenstorrent per sviluppare congiuntamente chip, in particolare CPU e co-processori AI, per i futuri veicoli di mobilità e robot.
Samsung Catalyst e altri fondi VC, tra cui Fidelity Ventures, Eclipse Ventures, Epiq Capital e Maverick Capital, hanno contribuito con i restanti 50 milioni di dollari.
Hyundai Motor Co.
e Kia Corp.
– hanno acquistato una partecipazione nella startup di chip AI di Keller, Tenstorrent Inc., con un investimento combinato di 50 milioni di dollari.
L'investimento – $ 30 milioni da Hyundai Motor e $ 20 milioni da Kia – fa parte del round di finanziamento da $ 100 milioni di Tenstorrent.
A differenza dell'equità, una nota convertibile è un debito a breve termine che si converte in azioni su un evento predeterminato.
Perché Tenstorrent abbia optato per il debito rispetto al patrimonio netto non è del tutto chiaro, né lo è la valutazione post-money della società.
(Tenstorrent lo ha descritto come un "up-round" in un comunicato.) Tenstorrent ha raccolto l'ultima volta $ 200 milioni con una valutazione che ha eclissato $ 2 miliardi.
La tranche della nota convertibile, che ha avuto la partecipazione di Fidelity Ventures, Eclipse Ventures, Epiq Capital, Maverick Capital e altri, porta il totale di Tenstorrent raccolto a $ 334,5 milioni.
Keller afferma che sarà destinato allo sviluppo del prodotto, alla progettazione e allo sviluppo di chiplet AI e alla roadmap del software di apprendimento automatico di Tenstorrent.
Tenstorrent, con sede a Toronto, vende processori AI e concede in licenza soluzioni software AI e proprietà intellettuale su RISC-V, l'architettura del set di istruzioni open source utilizzata per sviluppare processori personalizzati per una vasta gamma di applicazioni.
Una vista dall'alto dell'hardware progettato su misura di Tenstorrent per l'elaborazione AI.
Fondata nel 2016 da Ivan Hamer (un ex ingegnere embedded presso AMD), Ljubisa Bajic (ex direttore della progettazione di circuiti integrati presso AMD) e Milos Trajkovic (in precedenza un ingegnere progettista firmware AMD), Tenstorrent ha investito la maggior parte delle sue risorse nello sviluppo della propria infrastruttura interna.
Nel 2020, Tenstorrent ha annunciato Grayskull, un sistema all-in-one progettato per accelerare l'addestramento del modello di intelligenza artificiale in data center, cloud pubblici e privati, server locali e server edge, con i core Tensix proprietari di Tenstorrent.
Ma negli anni successivi, forse sentendo la pressione di operatori storici come Nvidia, Tenstorrent ha spostato la sua attenzione su licenze e servizi e Bajic, una volta al timone, è passato lentamente a un ruolo di consulenza.
Nel 2021, Tenstorrent ha lanciato DevCloud, un servizio basato su cloud che consente agli sviluppatori di eseguire modelli di intelligenza artificiale senza dover prima acquistare hardware.
E, più recentemente, la società ha stabilito partnership con il costruttore di sistemi di server con sede in India Bodhi Computing e LG per integrare i prodotti Tenstorrent nei server del primo e nei prodotti automobilistici e nei televisori del secondo.
(Come parte dell'accordo con LG, Tenstorrent ha affermato che avrebbe collaborato con LG per fornire una migliore elaborazione video nei prossimi prodotti per data center di Tenstorrent.) Tenstorrent – niente se non ambizioso – ha aperto un ufficio a Tokyo a marzo per espandersi oltre i suoi uffici a Toronto così come Austin e la Silicon Valley.
La domanda è se competerà contro gli altri pesi massimi nella gara di chip AI.
Google ha creato un processore, il TPU (abbreviazione di "tensor processing unit"), per addestrare grandi sistemi di intelligenza artificiale generativa come PaLM-2 e Imagen.
Amazon offre chip proprietari ai clienti AWS sia per la formazione (Trainium) che per l'inferenza (Inferentia).
E Microsoft, secondo quanto riferito, sta lavorando con AMD per sviluppare un chip AI interno chiamato Athena.
Nvidia, nel frattempo, è diventata per un breve periodo un'azienda da mille miliardi di dollari quest'anno, soddisfacendo la domanda delle sue GPU per l'addestramento AI.
(A partire dal secondo trimestre del 2022, Nvidia ha mantenuto una quota dell'80% del mercato delle GPU discrete.) Le GPU, sebbene non necessariamente capaci quanto i chip AI progettati su misura, hanno la capacità di eseguire molti calcoli in parallelo, rendendole adatte alla formazione i modelli più sofisticati oggi.
È stato un ambiente difficile per le startup e persino per i giganti della tecnologia, non sorprende.
L'anno scorso, il produttore di chip AI Graphcore, che secondo quanto riferito ha visto la sua valutazione ridotta di $ 1 miliardo dopo che un accordo con Microsoft è fallito, ha dichiarato che stava pianificando tagli di posti di lavoro a causa del contesto macroeconomico "estremamente difficile".
Nel frattempo, Habana Labs, la società di chip AI di proprietà di Intel, ha licenziato circa il 10% della sua forza lavoro.
A complicare le cose c'è la carenza dei componenti necessari per costruire chip AI.
Il tempo ci dirà, come sempre, quali venditori avranno la meglio.
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