Yorum | Yapay zeka çipi neden şimdi yeni bir silahlanma yarışı?
Yerde veya havada değil, yeni bir silahlanma yarışı başladı. Yeni nesil sanal ağ dünyasının temel taşı ve yapay zeka çağında sanal ile gerçekliği birbirine bağlamanın özü olacak.
Evet, AI çipleri görünmez ancak büyük bir silahlanma yarışını tetikliyor.
Üstelik Amerika Birleşik Devletleri ve Çin, bu yarışmada hala ülkenin kahramanları.
Ne tür "aygırlar" var? Yapay zeka çipi şimdi neden patlama yaşıyor? Böyle bir işbirliği dünyayı nereye götürür?
İki oyuncu kategorisi
Yapay zeka çiplerini makro düzeyde anlamak için oyuncular kabaca iki kategoriye ayrılabilir.
İlk kategori, eski derebeyi .
Örneğin, IBM geçen yıl PK Nvidia'nın GPU'suna bir AI işlemci yayınladı;
Intel ayrıca, satın almalar yoluyla ve genelleştirilmiş AI işlemcileri sağlayarak AI yongası geliştirmeyi hızlandırıyor;
ARM, görüntü tanıma için tasarlanmış iki işlemciye sahiptir;
Elbette, zorbadaki hegemonya NVIDIA'ya ait.En azından şimdiye kadar, GPU hala yetersiz ve Huang'ın özel yongalar ve yazılım ekolojisi araştırma ve geliştirme hızı hala hızlanıyor.
Eski derebeyinin ötesinde, Yeni oyuncular da her yönden temel attı.
Bunların arasında Google, Microsoft, Amazon, Apple, Facebook ve Tesla tarafından temsil edilen ve kendi özel AI işlemcilerini oluşturan İnternet devleri;
TPU
İnternet devleri çip alanına girdiğinde, doğal olarak dünyada da aynı. Çin'de Alibaba, Baidu ve Toutiao'nun hepsi çip planlarını açıkladılar.
Tencent ise bir yandan bulut platformunda yapay zeka işlemci işlevlerini dağıtırken, diğer yandan yatırım, birleşme ve satın almalar yoluyla erişimini daha önce hiç keşfetmediği alanlara genişletti.
Aynı zamanda, daha kapsamlı ve daha büyük ölçekli girişimci oyuncular var. "New York Times" ın eksik istatistiklerine göre, şu anda dünyada yapay zeka yongası ile ilgili 45 başlangıç şirketi var ve bu sayı, çeşitli nedenlerle halka açık görünmeye isteksiz olan bazı projelere ek olarak, hala artıyor.
Bunlardan en az beşi, yatırımcılardan 100 milyon ABD dolarından fazla para topladı. CB Insights istatistiklerine göre, VC geçen yıl çip start-up'larına 1,5 milyar ABD dolarından fazla yatırım yaptı; bu, iki yıl önce yatırılan miktarın neredeyse iki katı.
Şu karışıklığı da yaşayabilirsiniz: yonga üretimi uzun zamandır eski bir sürücü kadar kararlı, yapay zeka kutsamasından sonra neden birdenbire böyle bir salgın meydana geldi? Yaklaşan bu yeni dünyanın gerçekten bu kadar çok AI çipine ihtiyacı var mı?
Anahtar çip değil, yapay zekadır.
İşte bu "çekirdek"
Artık Sequoia Capital'in bir ortağı olan Bill Coughran, daha önce Google'ın altyapısının düzenine dahil olmuştu ve şunları söyledi: Makine öğrenimi ve yapay zeka, bilgisayarların nasıl inşa edileceğini yeniden tartıştı.
Rüzgarın yönü en az 2 yıl öncesine, yani 2016 yazına kadar izlenebiliyor.
O zamanlar, Google, Microsoft ve Facebook, insan yüzlerini hızlı bir şekilde tanıyan uygulamalar oluşturmak için sinir ağlarını kullanıyorlardı ve bu algoritmaların ayrıca çok fazla veri öğrendikten sonra görevleri öğrenmesi gerekiyordu.
O zamanlar donanımda çok fazla seçenek yoktu, bu yüzden NVIDIA'nın GPU'su doğru zamanda doğdu. GPU başlangıçta oyun ve grafik oluşturmak için oluşturuldu, ancak daha sonra özellikle sinir ağlarını çalıştırmak için uygun olduğu görüldü.Bu nedenle, o yıl, Nvidia'nın Google gibi büyük şirketlerden aldığı toplam sipariş, bir önceki yılın iki katından fazla, 143 milyon doları aştı. .
Ancak, her şey bir kez ve herkes için yapılmaz.
Genel amaçlı bir GPU, sinir ağlarını etkili bir şekilde eğitebilse de, çipler arasında veri iletimini uygularken yine de yetersiz görünmektedir.
Buna ek olarak, altyapıdan kaynak almak zorunda kalmadan yapay zeka uygulamaları etrafında özel bir işlemci oluşturulabilirse, bilgi işlem ve görev eğitimi yürütme daha verimli hale gelebilir. Başka bir deyişle, yapay zekayı işlemenin asıl görevi, standart bilgi işlem veya GPU işlemeden tamamen farklı bir süreçtir.
Böylece adanmış çekirdek ortaya çıkmaya hazır.
Genel olarak konuşursak, şu anda popüler olan bilimsel hesaplamaların tümü belirli bir şekilde yürütülmektedir. Örneğin, 2 + 3 = 5'i bilmek ve tüm ondalık basamakları hesaplamak istiyorsanız, x86 ve GPU iyi bir iş çıkarır, ancak AI'nın temel gereksinimi: 2 + 3'ten gerçek hesaplamalar yapmadan öğrenebilirsiniz. 2.5 + 3.5.
Başka bir deyişle, yapay zekanın özü, verileri ayrıştırmak, ondan öğrenmek ve ardından verilere dayalı tespitler veya tahminler yapmak için algoritmalar kullanmaktır.
AlphaGo'dan Facebook'a yüz tanıma uygulamaları, makinelerin öğrenebileceğini ve belirli bir görevi öğrendikten sonra analoji yoluyla öğrenebileceklerini gösteriyor.
GPU şu anda kullanılabilir, ancak o kadar kullanışlı değil.
Bu aynı zamanda otonom sürüş senaryoları için yapay zeka çiplerinin günümüzde sıcak olmasının nedenidir.
Otonom araçların özü, yapay zekanın belirsiz bir fiziksel ortamda algılama, konumlandırma ve karar vermeyi gerçekleştirmesine izin vermektir. Hiç şüphe yok ki, CPU ve GPU kullanımı aslında görevi tamamlayabilir - ancak güç tüketimi vb. Açısından maliyet çok değersizdir.
Her bir yonga farklı zamanlarda farklı görevler için ayrılmışsa, enerji tüketimi büyük ölçüde azalacak ve yonga dağıtım maliyetleri buna göre azalacaktır. Sonuç olarak, kahramanlar bir araya geldi ve herkes bu gelişen pazarda orijinal olarak GPU'ya ait olan çorbanın bölündüğünü umuyordu.
Ve Qian Jing de açık, otomobil pazarı ne kadar büyük, pazarda otonom sürüşe adanmış AI çipleri için buna karşılık gelen bir oran olacak.
Böylece yeni bir sahne ortaya çıktı ve yarı iletken endüstrisi yaşlı ağaçları filizlendirmeye başladı.
Orta Amerika Aygırı
Peki arenada dikkat etmeye değer yeni oyuncular kimler?
Yabancı medya, başta Çin ve Amerika Birleşik Devletleri olmak üzere önemli oyuncuları listeledi ve onları şu şekilde hareket ettiriyoruz:
Cerebras Sistemleri
California, Los Altos'daki başlangıç şirketi sessizce çip endüstrisindeki bir grup gaziyi işe aldı ve sessizce veri merkezlerinde AI eğitimi için tasarlanmış derin öğrenme işlemcileri üretiyor.
Şirketin kurucu ortağı ve CEO'su Andrew Feldman, daha önce AMD tarafından 2012'de 334 milyon ABD Doları'na satın alınan sunucu çip şirketi SeaMicro'yu kurdu. Daha önce burada çalışan dört meslektaş Michael James, Sean Lie ve Jean -Philippe Fricker, Gary Lauterbach ve Feldman, Cerebras'ı kurdu.
Şirket 112 milyon dolarlık bir finansmanı tamamladı ve PitchBook 860 milyon dolar değerinde.
Graphcore
İngiliz şirketi, 2011 yılında Nvidia tarafından 435 milyon dolara satın alınan hücresel modem üreticisi Icera'yı da kuran iki yonga endüstrisi gazisi CEO'su Nigel Toon ve CTO Simon Knowles tarafından kuruldu.
Graphcore, "hesaplama işlem birimini" (IPU) gelecek yıl piyasaya sürmeyi planlıyor. Her yonga 1000 işlemci çekirdeği içerir ve bellek alanı işlemcinin yanına yerleştirilir. Şirket, erken dahili test sonuçlarına dayanarak, çiplerinin farklı derin öğrenme modellerinde NVIDIA ürünlerinden 10 ila 100 kat daha iyi performans sağlayabileceğini iddia ediyor.
Graphcore tarafından bu yıl Temmuz ayında tamamlanan 30 milyon ABD dolarlık B turunda, yatırımcılar arasında Deepmind patronu Demis Hassabis, OpenAI kurucu ortağı ve CTO Greg Brockman ile Uber baş bilim adamı ve Cambridge Üniversitesi profesörü Zoubin Ghahramani yer alıyor. . Kasım ayında Sequoia, bu şirkete 50 milyon ABD doları tutarında bir yatırım daha öncülük etti. Graphcore şimdiye kadar toplam 110 milyon ABD doları topladı.
Efsanevi
Mythic şu anda akıllı evler, kameralar, giyilebilir cihazlar ve dronlar gibi düşük verimli gömülü cihazlara odaklanıyor.
Şirket Data Collective, DFJ ve Lux Capital'den yaklaşık 15 milyon dolar yatırım aldı.
Kambriyen CEO'su Chen Tianshi (Fotoğraf, China News Agency)
Kambriyen
2016 yılında "Kambriyen No. 1" projesine katılan birkaç Çinli bilim insanı tarafından kuruldu.
Kambriyen, terminalde Huawei ile iş birliğine ulaştı.Kambriyen, Huawei Mate 10'a görüntü ve ses tanıma gibi yapay zeka görevlerinin performansını artırabilecek bir işlemci sağladı ve bu işbirliği Kambriyen'i de gündeme getirdi.
Ayrıca Cambrian, bulut sunucuları için yapay zeka çiplerini de tanıttı.
Şu anda, Cambrian 2,5 milyar ABD doları değerinde yeni bir finansman turunu tamamladı ve Çin'in yerel çip endüstrisindeki hırsları, özellikle dikkate alındığında, Kambriyen ve diğer Çinli AI çip girişimleri için büyük bir avantaj haline gelecek. , ABD hükümeti, "güvenlik hususları" nedeniyle 2015 yılında Çin'e yüksek kaliteli cips ihracatını yasakladı. Çin, yerli sanayilerin gelişmesini desteklemek için 150 milyar ABD doları yatırım yapmayı planlıyor.
Horizon Robot
Horizon Robotics'in kurucusu ve CEO'su Yu Kai, bir zamanlar Baidu'nun Derin Öğrenme Araştırma Enstitüsü'nü yönetti. Plana göre, Horizon'un işi, insansız araçlardan kameralara kadar tüm AI savaş alanlarını kapsayan hem donanımı hem de yazılımı içerecek.
Şirket, Intel tarafından yönetilen 100 milyon dolarlık Seri A finansmanını tamamladı. Horizon, geçen yıl Aralık ayında iki AI işlemcisi yayınladı. (Qubit, Horizon'un yaklaşık 2 milyar ABD doları değerindeki yeni finansman turunun da tamamlanmak üzere olduğunu öğrendi.)
Shenjian Teknolojisi
Tsinghua bir yapay zeka projesidir. Geçen yıl Ekim ayında, Ant Financial ve Samsung Ventures liderliğindeki bir A + finansmanını tamamladı ve China Merchants Venture Capital ve Huachuang Capital tarafından ortak yatırım yapıldı.
Bu yıl eski bir hissedar olan Xilinx, ADAS alanına girdi ve otomobil üreticilerinden sipariş aldı. Yeni bir finansman turunun da tamamlandığı söyleniyor.
Dalga Hesaplama
Her Wave Computing işlemcisi 16.000 işlem çekirdeği içerir Şirket, saniyede 2,9 peta (binlerce beşinci güç) işlemi gerçekleştirmek için bu yongalardan 16'sını tek bir kutuya koyar.
Wave Computing 2010 yılında kuruldu, ancak şirketin ilk kez ortaya çıkması 2016 yılına kadar değildi. Şu anda 60 milyon ABD dolarından fazla finansman almıştır.
Groq
Groq, Google'ın TPU projesinin eski üyeleri tarafından kuruldu. Groq, web sitesinde geliştirmekte olduğu çipin saniyede 400 trilyon işlem gerçekleştirebileceğini, buna kıyasla Google'ın ikinci nesil TPU'nun saniyede 180 trilyon işlem gerçekleştirebileceğini belirtti.
Bu şirket, eski bir Facebook yöneticisi ve risk sermayesi şirketi Social Capital'in kurucusu olan Chamath Palihapitiya'yı satın aldı - ah evet, daha önce IBM Watson ile ne yaptığını hala hatırlıyor musunuz?
ThinCI
ThinCI'nin yaptığı şey, görüntü işleme için bir görüntü akışı işlemcisidir. Şirket 2010 yılında California, El Dorado'da dört eski Intel çalışanı tarafından kuruldu.
Şu anda alınan yatırım, miktar bilinmiyor, yatırımcılar arasında otomobil parçası sağlayıcıları Denso America ve Magna ile eski Intel yöneticisi David Perlmutter bulunuyor.
Derin Vizyon
Deep Vision, temel olarak dronlar, robotlar ve kameralar için düşük güçlü derin öğrenme çipleri geliştiren iki Stanford doktora öğrencisi tarafından kuruldu.
Ancak şu anda, araştırma sonuçlarını bu çipte yayınlayan kurucular Rehan Hameed ve Wajahat Qadeer dışında, çalışmaları hakkında çok az açıklama var.
KnuEdge
Sessizlikte bir servet kazanın!
Menşei bilinmeyen 100 milyon dolarlık yatırıma sahip olan şirket, 10 yıl sessiz kaldı ve varlığını ilk kez 2016 yılına kadar açıkladı. Eski NASA yöneticisi Daniel Goldin'in liderliğinde, San Diego merkezli şirket şu anda sinir ağları için 256 çekirdekli çipler yapıyor.
Başlangıçta KnuEdge, 2016 yılında KnuVerse adlı bir konuşma tanıma bulut hizmeti duyurdu, ancak şimdi KnuEdge kendi çiplerine odaklanmak için bu hizmeti durdurdu.
Tenstorrent
Toronto'daki bu girişim, iki eski AMD mühendisi Ljubisa Bajic ve Milos Trajkovic tarafından kuruldu. Şirket, derin öğrenme yazılımı için yüksek performanslı çipler ürettiğini söyledi.
Bu yılın başlarında şirket, Real Ventures'tan açıklanmayan bir miktar için bir başlangıç yatırımı aldı.
Azaltılmış Enerji Mikrosistemleri
Bu şirket, YC hızlandırıcı projesine katılan ilk çip girişimlerinden biridir.Derin öğrenme için düşük güçlü çiplerin geliştirilmesine odaklanan Draper Associates'ten 2 milyon dolarlık bir başlangıç yatırımı aldı.
Son olarak, Çin ile ilgili yapay zeka çipleri de artıyor.Bizim İnovasyon Atölyesi tarafından yatırım yapıldı ve Didi Araştırma Enstitüsü'nün eski Dekanı He Xiaofei'den insansız araç şirketi Feibu'nun da çip planları var. Yitu, özellikle çekirdek üretimi, Rokid, Yun için yan kuruluşlar kurdu. Zhisheng ve Goingwenwen gibi insan-bilgisayar etkileşimi şirketleri bu yıl AI ses çiplerini (modülleri) piyasaya sürdü.
Bu savaş yeni başladı.
