創新投資環境丕變,2023 年人工智慧晶片新創企業面臨壓力測試

最新AI资讯1年前 (2023)发布 Aibot114
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創新投資環境丕變,2023 年人工智慧晶片新創企業面臨壓力測試

根據市場研究及調查機構 Omdia 新發布的「頂尖人工智慧硬體新創企業市場雷達報告」(Top AI Hardware Startups Market Radar)表示,自 2018 年以來,超過 100 家不同的創業投資公司(Venture Capital,VC),投資超過 60 億美元排名前 25 家人工智慧(AI)晶片新創公司。儘管 2021 年將做為一個特殊的年份被銘記,但投資環境已然產生變化。從全球晶片短缺、庫存危機、貨幣政策改變、再到 2022 年的經濟衰退,在在顯示現階段的資金籌措將更具挑戰性。

Omdia 首席高級計算分析師 Alexander Harrowell 指出,資金最充裕的 AI 晶片新創公司正面臨壓力,他們需向開發者提供其慣於從市場龍頭輝達(NVIDIA)所獲得相關軟體支援。這正是讓新人工智慧晶片技術進入市場的關鍵障礙。

Omdia 預測,2023 年可能會有一家以上的重要新創公司,透過像是出售給超大規模雲供應商或主要晶片製造商等方式退出市場。Harrowell 表示,最可能的退出管道是和主要供應商進行出售股權或資產。蘋果(Apple)的資產負債表上有 230 億美元的現金流,亞馬遜(Amazon)有 350 億美元,而英特爾(Intel)、輝達(NVIDIA)和超微( AMD) 則有大約 100 億美元的現金流。這些超大型企業始終熱衷於採用客製化的人工智慧晶片,且具有維持相關技術的能力。

Omdia 還發現,在這段時間內,60 億美元的創投基金有一半是流向CGRA(Coarse-Grained Reconfigurable Architectures)加速器這項技術,這種技術的核心在於將整個人工智慧模型植入到晶片上。 不過就人工智慧模型的發展性而言,這種方法尚存在一些問題。

Harrowell說明,在 2018 年和 2019 年,將整個模型植入晶片記憶體的想法是合理的,因為這種方法能提供超低延遲性,並解決大型人工智慧模型的輸入/輸出問題。 然而從那時起,人工智慧模型持續大幅發展,使可擴展性成為一個關鍵問題。 更為結構化和內部更複雜的模型意味著人工智慧處理器必須提供更通用的可程式性(programmability)。 因此,人工智慧處理器的未來可能在另一個方向上。

(首圖來源:shutterstock)

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