Стартап-розробник чіпів штучного інтелекту MatX хоче конкурувати з Nvidia

MatX, стартап-розробник чипів штучного інтелекту, заснований двома випускниками напівпровідникового бізнесу Google, залучив понад 500 мільйонів доларів у новому раунді фінансування для виробництва обладнання, яке конкуруватиме з Nvidia Corp.

Фінансування здійснювалося Jane Street та Situational Awareness, інвестиційною фірмою, заснованою колишнім дослідником OpenAI Леопольдом Ашенбреннером. Серед інших спонсорів – Marvell Technology Inc., венчурні фірми NFDG та Spark Capital, а також співзасновники Stripe Inc. Патрік та Джон Коллісон. Компанія відмовилася розкрити точну оцінку, але заявила, що зараз її оцінюють у кілька мільярдів доларів.

MatX — один із зростаючої кількості стартапів, які змагаються за частку ринку чіпів штучного інтелекту, на якому довго домінували графічні процесори Nvidia. Стартап був заснований Райнером Поупом , який працював над програмним забезпеченням для чіпів Google та моделей штучного інтелекту, та Майком Гюнтером , інженером-апаратником для тензорних процесорів пошукового гіганта.

Поуп і Гюнтер залишили Google у 2022 році з метою створити з нуля кращий чіп, який би зосереджувався виключно на запуску моделей великих мов програмування – технології, яка лежить в основі сучасних чат-ботів зі штучним інтелектом. Їхня мета – розробити нову лінійку конкурентоспроможного обладнання, яке поєднує два різні підходи, що використовуються іншими виробниками чіпів.

Наразі Nvidia та Google значною мірою покладаються на високошвидкісну пам'ять для створення чіпів, які обробляють величезний обсяг обчислень, необхідних для навчання моделей штучного інтелекту. Інші компанії-виробники чіпів використовують статичну пам'ять з довільним доступом для швидшої обробки окремих запитів користувачів, задовольняючи зростаючий попит на логічний висновок або запускаючи моделі штучного інтелекту після їх навчання.

«Наша позиція полягає в тому, що насправді можливо зробити і те, і інше в одному продукті, і в результаті ви отримаєте набагато кращий продукт», – сказав Поуп, який є головним виконавчим директором компанії.

Стартап планує завершити остаточний дизайн свого чіпа цього року та сподівається розпочати постачання у 2027 році. MatX планує співпрацювати з Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. для створення продукту. Нове фінансування має допомогти йому зарезервувати виробничі потужності та деталі, щоб забезпечити швидкі постачання після його готовності, сказав Гюнтер.

«Це дозволяє нам конкурувати на рівних умовах з найбільшими компаніями, оскільки вони можуть дуже швидко масштабуватися», – сказав він. «Цей раунд ставить нас майже в ті ж умови, що й гравці, які мають величезні суми грошей».

Джейн-стріт заявила, що інвестиції «підкреслюють нашу відданість підтримці компаній, що займаються трансформаційними технологіями». Тим часом Ашенбреннер сказав, що чіп MatX унікально підходить для обробки попереднього навчання та навчання з підкріпленням – двох ключових методів розробки моделей штучного інтелекту. Він «має реальний шанс стати найважливішою компанією з виробництва чипів штучного інтелекту цього покоління», – сказав він.

MatX має близько 100 співробітників і швидко набирає персонал на інженерні посади. Стартап менше зосереджений на створенні великої мережі продажів, оскільки його метою є продажі кільком обраним провідним лабораторіям штучного інтелекту.

Провідні розробники штучного інтелекту, включаючи OpenAI та Anthropic, дедалі більше покладаються на поєднання кількох виробників чіпів та хмарних провайдерів для задоволення своїх обчислювальних потреб, що потенційно відкриває шлях для розвитку нових альтернатив. MatX заявила, що її тести показують, що запропонований чіп може перевершити майбутній продукт Rubin Ultra від Nvidia, виходячи з вимірювання обчислювальної продуктивності на квадратний міліметр.

Тим не менш, Поуп пам'ятає про важку боротьбу за те, щоб скласти серйозну конкуренцію Nvidia. Як і всім компаніям, що змагаються за продаж чіпів штучного інтелекту, MatX потрібно буде правильно передбачити, куди рухатиметься ринок і які типи моделей штучного інтелекту набирають популярності, а потім відповідно адаптувати своє обладнання, сказав він. Нарощування виробництва також створить труднощі, особливо через дефіцит компонентів пам'яті .

«Вам потрібно відповідати тому, що є на ринку, за всіма, можливо, п’ятьма різними важливими аспектами, і вам потрібно бути значно попереду принаймні в одному з них», – сказав Поуп. «Багато стартапів вважають, що мінімально життєздатний продукт буде попереду в одному, а все інше ігноруватиметься. Здається, це насправді не перемогло на ринку».