|
Компании и правительства ищут инструменты для локального запуска искусственного интеллекта, стремясь сократить расходы на облачную инфраструктуру и создать суверенный потенциал. Quadric, стартап на базе чип-IP, основанный ветеранами компании 21E6, занимавшейся майнингом биткоинов на ранних этапах, пытается реализовать этот сдвиг, распространяя его не только на автомобилестроение, но и на ноутбуки и промышленные устройства, используя технологию логического вывода на устройстве.
Это расширение уже приносит свои плоды.
Доход от лицензирования Quadric в 2025 году составил от 15 до 20 миллионов долларов, по сравнению с примерно 4 миллионами долларов в 2024 году, сообщил AGI_LOG генеральный директор Веербхан Хетерпал (на фото вверху, в центре). Компания, базирующаяся в Сан-Франциско и имеющая офис в Пуне, Индия, планирует в этом году привлечь до 35 миллионов долларов, поскольку она строит бизнес по внедрению искусственного интеллекта на устройствах, основанный на роялти. По словам Хетерпала, этот рост поддержал компанию, которая в настоящее время оценивается в сумму от 270 до 300 миллионов долларов, по сравнению с примерно 100 миллионами долларов в 2022 году в серии B.
Это также помогло привлечь в компанию инвесторов. На прошлой неделе компания Quadric объявила о проведении раунда серии C стоимостью 30 миллионов долларов под руководством Accelerate Fund, управляемого Beenext Capital Management, в результате чего общий объем финансирования составил 72 миллиона долларов. Как рассказал AGI_LOG Хетерпал, повышение происходит по мере того, как инвесторы и производители чипов ищут способы перенести больше рабочих нагрузок на ИИ из централизованной облачной инфраструктуры на устройства и локальные серверы.
Quadric появился в автомобилестроении , где искусственный интеллект на устройстве может управлять функциями в режиме реального времени, такими как помощь водителю. Хетерпал сказал, что распространение моделей на основе трансформаторов в 2023 году привело к тому, что логический вывод стал использоваться “во всем”, что привело к резкому изменению бизнеса за последние 18 месяцев, поскольку все больше компаний пытаются использовать ИИ локально, а не полагаться на облако.
“Nvidia - мощная платформа для ИИ в центрах обработки данных”, - сказал Хетерпал. “Мы хотели создать аналогичную CUDA-подобную или программируемую инфраструктуру для ИИ на устройствах”.
В отличие от Nvidia, Quadric не производит чипы самостоятельно. Вместо этого компания лицензирует программируемый процессор искусственного интеллекта IP, который Хетерпал описал как “схему”, которую клиенты могут встроить в свой собственный компьютер, а также программный стек и набор инструментов для запуска моделей, включая визуальные и голосовые, на устройстве.
Клиентами стартапа являются принтеры, автомобили и ноутбуки с искусственным интеллектом, в том числе Kyocera и японский автопроизводитель Denso, который производит чипы для автомобилей Toyota. Ожидается, что первые продукты, основанные на технологии Quadric, поступят в продажу в этом году, начиная с ноутбуков, сообщил AGI_LOG Хетерпал.
Тем не менее, по словам Хетерпала, Quadric в настоящее время выходит за рамки традиционного коммерческого развертывания и выходит на рынки, исследуя стратегии “суверенного ИИ” для снижения зависимости от инфраструктуры, базирующейся в США. Он добавил, что стартап изучает клиентов в Индии и Малайзии и считает генерального директора Moglix Рахула Гарга стратегическим инвестором, который помогает формировать “суверенный” подход к Индии. В Quadric работает около 70 человек по всему миру, в том числе около 40 в США и около 10 в Индии.
По словам Хетерпала, рост стоимости централизованной инфраструктуры искусственного интеллекта и трудности, с которыми сталкиваются многие страны при строительстве гиперразмерных центров обработки данных, вызывают больший интерес к “распределенным ИИ” установкам, где логический вывод выполняется на ноутбуках или небольших локальных серверах в офисах, а не на облачных сервисах для каждого конкретного случая. запрос.
Всемирный экономический форум указал на этот сдвиг в недавней статье, поскольку логические выводы ИИ приближаются к пользователям и отходят от чисто централизованных архитектур. Аналогичным образом, компания EY сообщила в ноябрьском отчете, что подход к суверенному ИИ набирает обороты по мере того, как политики и отраслевые группы продвигают внутренние возможности ИИ, охватывающие вычисления, модели и данные, вместо того, чтобы полностью полагаться на иностранную инфраструктуру.
По словам Хетерпала, проблема для производителей чипов заключается в том, что модели искусственного интеллекта развиваются быстрее, чем циклы разработки аппаратного обеспечения. Он утверждал, что заказчикам нужны программируемые процессоры IP, которые могут постоянно обновлять программное обеспечение, а не требовать дорогостоящей модернизации каждый раз, когда архитектура переходит от более ранних моделей, ориентированных на визуальное видение, к современным системам на базе трансформаторов.
Quadric позиционирует себя как альтернативу производителям чипов, таким как Qualcomm, которые обычно используют технологию искусственного интеллекта в своих собственных процессорах, а также поставщикам IP-технологий, таким как Synopsys и Cadence, которые продают блоки нейронной обработки данных. Хетерпал сказал, что подход Qualcomm может привязать клиентов к собственному кремнию, в то время как традиционные поставщики IP-технологий предлагают блоки управления, которые многим клиентам сложно программировать.
Программируемый подход Quadric позволяет заказчикам поддерживать новые модели искусственного интеллекта путем обновления программного обеспечения, а не перепроектирования аппаратного обеспечения, что дает преимущество в отрасли, где разработка чипов может занимать годы, в то время как архитектура моделей меняется в течение нескольких месяцев.
Тем не менее, Quadric находится на ранней стадии развития, на данный момент у нее есть несколько подписанных контрактов с клиентами, и большая часть ее долгосрочного роста зависит от превращения сегодняшних лицензионных сделок в крупные поставки и периодические роялти.
