本文摘要:语音和自动驾驶任务的小费,至少有5家公司已经从投资者那里筹措了最多1亿美元。
语音和自动驾驶任务的小费,至少有5家公司已经从投资者那里筹措了最多1亿美元。根据研究公司CB Insights的数据,风险投资公司去年在芯片创业公司的投资额达到了15亿美元,是两年前投资额的两倍。
这次爆炸性的急速增长,类似于1980年代电脑和硬盘制造商的急速增长。这些公司是小公司,不是一切都能生存下来,但是他们有能力推进缓慢的技术变革。是否有一家公司梦想用自己的芯片正面挑战英特尔,——Intel可以花数十亿美元建设自己的芯片工厂,第一家公司的智能可以与其他公司签订合同生产芯片。
但是,在需要设计芯片为机器学习获得某种特定的计算能力并将其做得更多的过程中,这些第一家公司希望朝向两个目标,慢慢地寻找和收购有利的市场。“机器学习和A.I .新定义了计算机的构建方法。
“Bill Coughran说,谷歌多年来一直在协助监督世界基础设施。现在是硅谷风险投资(红杉资本)的合作伙伴。
红杉投资了英国的初创企业曲线图核心,该公司最近再次参加了1亿美元的俱乐部。到了2016年夏天,变化已经很明显了。Google、Microsoft和其他互联网巨头使用算法构建了识别图像中人的脸、识别智能手机拒绝接收的语音命令的应用程序。Nvidia特别是, 事实证明,他们熟悉构建用于帮助游戏和其他软件图形的简单图像的图形处理单元,即G.P.U .在神经网络中的表现也非常出色。
到今年夏天,Nvidia已经向谷歌等运营的大容量计算机数据中心——出售了1亿4300万美元的芯片。英特尔正试图赶上。据科学技术新闻网站Recode报道,英特尔是硅谷第一家以4亿美元收购Nervana并拥有50名员工的公司。
该公司已经开始从零开始制作A.I .芯片。后来,第二家硅谷第一家公司Cerebras从Nervana (硅谷第一家芯片公司)获得了五名工程师,他们也专门为A.I设计了芯片。福布斯的报告显示,到2018年初,Cerebras最多筹集了1亿美元的资金。
还有四家公司。硅谷的第一家公司Graphcore,Wave Computing。中国政府反对的两个中国公司,Horizon Robotics (地平线机器人)和Cambricon (寒武纪)。
人工智能芯片的第一家公司Mythic首席执行官迈克亨利(Mike Henry )回答说,2015年和2016年初筹集资金是噩梦。但他说:“随着高科技公司争夺半导体市场,情况已经再次发生了变化。
中国对开发新的A.I芯片特别感兴趣。北京第三大芯片创业公司DeePhi筹集了4000万美元,中国国家科技部敦促生产具体需要挑战Nvidia芯片的中国芯片。因为新兴市场——,对这个新的处置能力市场的渴望相当大——很多人指出,这是创业公司有机会镇压树大根深的科技巨头的少数领域之一。
最初的变化最可能来自数据中心(如Graphcore和Cerebras ),对该计划保持沉默的企业有望加快A.I的新形式的创立。其目标也包括机器人参加对话,自动分解视频和虚拟现实的系统。
微软公司和谷歌等研究者通过极端重复实验“训练”神经网络,在大量芯片上测试算法几小时到几天,为A.I .构建了自己的芯片。他们经常躺在笔记本电脑前,盯着显示这些算法从数据中自学的过程的图表。
芯片设计师希望修改这个过程,在几分钟内涵盖所有实验和错误。Scott Gray是Nervana的工程师,现在是Open AI的研究者之一,包括特斯拉的CEO埃隆马斯克。Scott Gray说,Nvidia的GPU可以有效地继续迁移到训练神经网络的所有微小计算,但在芯片之间传输数据的效率依然很低。因此,除了专门为神经网络构建芯片外,第一家公司还在围绕那些硬件进行新的思考。
例如,Graphcore构建了包含更多内置存储器的芯片,以省去往返发送大量数据的过程。其他人正在考虑扩大芯片之间的传输,更慢地部署数据交换。红杉资本Coughran说:“这是构建芯片本身,需要看看芯片是如何连接的,以及它们与系统的其他部分是如何相互作用的。
但这只是变化的一部分。神经网络训练完成一项任务后,另一个工具需要继续执行这项任务。
在丰田,自主驾驶员的汽车技术原型被用于神经网络,识别路上的行人和标志等。数据中心培训结束后,公司在汽车上的芯片上运行该算法。
很多芯片制造商(包括Mythic、DeePhi、Horizon Robotics等初创公司)解决了问题,把A.I .芯片从手机转移到汽车等各种设备。目前这些新芯片的工作效果不准确。
芯片的设计和构建大约需要24个月。这意味着即使是最初依赖它们运营的不现实的硬件,今年也不会来。
另外,芯片初创公司将面临来自英伟达、英特尔、谷歌等行业巨头的竞争。但是,它们都在同一个起点上。是新市场的开始。
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