2024年最热的10家半导体初创公司,特别关注

滤波器 2024-06-21 10:01


从 Celestial AI 到 Taalas,这些初创公司都在尝试挑战 Nvidia 

近两年前,当世界意识到生成式人工智能和实现该技术的强大芯片具有颠覆性的能力时,半导体行业受到了新的关注。虽然这种兴趣的最大受益者是英伟达,但各种初创公司都在寻求挑战这家人工智能芯片巨头或寻找其他可以颠覆的领域。
虽然半导体初创企业面临的风险仍然很高(其成本通常比早期软件公司高得多),但它们可以从今年该行业可能增长 20% 的预期中受益,部分原因是对人工智能芯片的强劲需求。
这为 Cerebras Systems、Hailo 和 Kneron 等 AI 芯片初创公司提供了空间,它们可以从研究公司 IDC 在 12 月预测的预计支出增长中分一杯羹。其他希望颠覆 AI 计算芯片设计方式的半导体初创公司包括 Celestial AI、Eliyan、Rivos 和 Tenstorrent。
以下是CRN迄今为止评选出的2024年最热门的10家半导体初创公司,除了上述初创公司外,还包括MetisX、SiMa.ai和Taalas。

 Celestial AI
David Lazovsky,创始人兼首席执行官
Celestial AI 表示,其光子结构光学互连技术克服了延迟和带宽瓶颈,为人工智能计算的进步铺平了道路。
这家总部位于加州圣克拉拉的初创公司今年 3 月份宣布,已完成 1.75 亿美元 C 轮融资,该轮融资金额“大幅超额”,由美国创新技术基金领投,其他几家投资者也参与其中,其中包括 AMD 的风险投资部门、三星以及大众集团的控股公司保时捷。
同月,这家硅光子学初创公司表示,“目前正在设计光子结构光学芯片,作为技术采用的初始阶段”。据 Celestial AI 称,这种将光学芯片集成到多芯片封装中的技术正日益成为高性能处理器的常态,与“其他最先进技术”相比,它可以使封装外带宽提高 25 倍。

 Cerebras Systems
Andrew Feldman,联合创始人兼首席执行官 
Cerebras Systems 正在利用其 Wafer Scale Engine 芯片挑战 Nvidia 在 AI 计算领域的主导地位,据称该芯片可实现卓越的每瓦性能和“前所未有的可扩展性”。
今年 3 月,这家位于加州桑尼维尔的初创公司发布了第三代芯片 Wafer Scale Engine 3,并称其性能是上一代芯片的两倍,而且“功耗和价格相同”。WSE-3 由 4 万亿个晶体管组成,采用台积电的 5 纳米工艺,集成 90 万个 AI 核心和 44 GB 片上 SRAM,16 位浮点性能可达 125 千万亿次。
该公司今年的其他里程碑包括与医疗巨头梅奥诊所进行多年战略合作,开发多模式大型语言模型来改善患者的治疗结果和诊断,与人工智能初创公司 Aleph Alpha 进行多年合作,构建安全的主权人工智能解决方案,以及为总部位于阿布扎比的科技控股集团 G42 奠基 Condor Galaxy 3 超级计算机。

 Eliyan
Ramin Farjadrad,联合创始人兼首席执行官
Eliyan 希望通过其 NuLink PHY 互连技术打破芯片间带宽障碍,帮助芯片设计师构建更强大的基于芯片的处理器。
这家总部位于加州圣克拉拉的初创公司 3 月份宣布完成了一轮 6000 万美元的融资,由Samsung Catalyst和老虎全球管理公司 (Tiger Global Management) 共同领投,并得到英特尔和 SK 海力士的风险投资部门等其他投资者的支持。
今年早些时候,Eliyan 表示,它在物理层上推出了“性能最高”的解决方案,用于在单芯片架构中连接多个芯片,并且采用了台积电的 3 纳米制造工艺,每条链路的速度高达 64 Gbps。

 Hailo
Orr Danon,联合创始人兼首席执行官
Hailo 正在通过采用在成本和功耗性能优化方面处于领先地位的芯片来加速边缘生成 AI 工作负载,从而与 Nvidia 展开竞争。
这家总部位于以色列特拉维夫的初创公司 4 月份宣布,它从投资者那里筹集了 1.2 亿美元,作为其 C 轮融资的延伸,同时推出了新的 Hailo-10 加速器,它可以为个人电脑和汽车信息娱乐系统等设备“以最小的功耗实现最大的 GenAI 性能”。
例如,该公司表示,Hailo-10 可以以每秒最多 10 个 token 的速度运行 70 亿参数的 Llama 2 模型,同时仅使用 5 瓦的功率。对于 Stable Diffusion 2.1 模型,该芯片还可以在相同的功率范围内在 5 秒内创建图像。

 Kneron
Albert Liu,创始人兼首席执行官
Kneron 希望通过 AI 芯片来削弱 Nvidia 的影响力,该芯片旨在降低企业的服务器成本,并在生成 AI 方面降低 PC 的价格和能耗。
这家总部位于加州圣地亚哥的初创公司于 6 月宣布推出其第二代“边缘 GPT”服务器 KNEO 330,该公司表示,该服务器可将小型企业的 AI 成本降低 30%-40%。该服务器每秒可执行 48 万亿次运算 (TOPS),最多可同时连接 8 个,并且支持大型语言模型和检索增强生成精度,可与云解决方案媲美。
Kneron 已从高通和富士康等投资者那里筹集了 1.9 亿美元的资金,该公司还发布了第三代神经处理单元 (NPU) KL830,旨在支持低成本的 AI PC 以及支持 AI 的物联网应用。

 MetisX
Jim Kim,联合创始人兼首席执行官
MetisX 旨在通过开发基于 Compute Express Link (CXL) 技术的智能内存系统,使数据中心“更智能、更快速、更具成本效益”。
这家总部位于韩国首尔的初创公司 5 月份宣布,已从多家投资者处筹集了 4400 万美元的 A 轮融资,并表示计划在美国建立业务并于明年推出针对超大规模客户的芯片。
该公司表示,已经完成了矢量数据库、大数据分析和 DNA 分析等大规模数据处理用例的原型。该公司报告称,此类原型的性能比传统服务器 CPU 提高了一倍。

 Rivos
Puneet Kumar,联合创始人兼首席执行官
Rivos 希望通过结合高性能 RISC-V CPU 和数据并行加速器的芯片来撼动数据中心市场,以实现数据分析和生成性 AI 工作负载。
这家总部位于加州圣克拉拉的初创公司由前谷歌、苹果和英特尔工程师创立,今年 4 月宣布已从包括英特尔和戴尔科技集团的风险投资部门在内的多家投资者处获得了超额认购的 A-3 轮融资,筹资逾 2.5 亿美元。
该公司在 2 月份与苹果达成诉讼和解后,宣布获得资金,并表示将用这笔资金推出其首款硅片产品并扩大团队。苹果指控这家初创公司从这家科技巨头挖走数十名工程师,窃取商业机密,而 Rivos 则以不公平竞争为由对其提起反诉。

 SiMa.ai
Krishna Rangasayee,创始人兼首席执行官
SiMa.ai 希望利用强大而高效的芯片取代 Nvidia 在边缘生成 AI 工作负载方面的份额,该芯片可以在一个“以软件为中心”的平台上处理各种各样的模式。
这家总部位于加州圣何塞的初创公司 4 月份宣布已从投资者那里筹集了 7000 万美元,其中包括戴尔科技集团的风险投资部门和 Cadence 设计系统公司执行董事长 Lip-Bu Tan。
该公司表示,将利用这笔资金继续满足客户对其第一代机器学习片上系统 (MLSoC) 的需求,该芯片专门用于计算机视觉,同时加快开发其第二代 MLSoC,该芯片支持多模式生成 AI 工作负载,包括语音、音频、文本和图像。

 Tenstorrent
Jim Keller,首席执行官 
Tenstorrent 寻求通过销售专用处理器与授权芯片技术供他人使用相结合的商业模式,在人工智能计算芯片设计方面开辟一条新道路。
这家总部位于安大略省多伦多的初创公司于 2 月宣布,已与日本尖端半导体技术中心达成“多层次合作协议”,后者计划利用 Tenstorrent 的 RISC-V 和小芯片技术开发其 2 纳米边缘 AI 加速器。该公司还将担任该芯片的联合设计合作伙伴。
据 The Information 6 月报道,这家初创公司去年筹集了由现代汽车集团和三星 Catalyst Fund 领投的 1 亿美元融资,现在又在由三星领投的新一轮融资中筹集了至少 3 亿美元,这让 Tenstorrent 的估值达到了 20 亿美元。据报道,另一家韩国大公司 LG 电子也在就此轮融资进行谈判。

 Taalas
Ljubisa Bajic,创始人兼首席执行官
Taalas 试图通过设计直接实现整个 AI 模型的加速器芯片来颠覆 Nvidia 的通用 GPU 战略,据称这可以将成本降低多达 1,000 倍。
这家总部位于安大略省多伦多的初创公司由 Tenstorrent 创始人 Llubisa Bajic 领衔,于 3 月宣布已筹集 5000 万美元的融资,并透露了其计划,即创建一个自动化工作流程,将所有类型的深度学习模型硬连线到芯片中。
Taalas 表示,得益于这种设计方法,它能够设计出一款包含整个大型 AI 模型的芯片,“而无需外部存储器”。据这家初创公司称,该芯片设计预计将提供比小型 GPU 数据中心更高的性能,这为其将 AI 计算成本降低 1,000 倍以上开辟了道路。
该公司表示,计划在第三季度流片首款大型语言模型芯片,并于明年第一季度向客户推出。
本文由半导体产业纵横编译自CRN

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