Desde Celestial AI hasta Taalas, todas estas startups están intentando desafiar a Nvidia.

En los últimos años, a medida que el mundo reconoció el potencial disruptivo de la inteligencia artificial generativa y los potentes chips que permiten esta tecnología, la industria de los semiconductores ha atraído una atención renovada. Si bien Nvidia ha sido el principal beneficiario de este interés, varias nuevas empresas buscan desafiar a este gigante de los chips de IA o explorar otras áreas potencialmente disruptivas.

Aunque las nuevas empresas de semiconductores todavía enfrentan riesgos significativos, a menudo con costos mucho más altos en comparación con las empresas de software en etapa inicial, se beneficiarán del crecimiento anticipado de la industria del 20% para este año, impulsado en parte por la sólida demanda de chips de IA.

Esto crea oportunidades para que las nuevas empresas de chips de IA como Cerebras Systems, Hailo y Kneron capitalicen el crecimiento del gasto previsto por la firma de investigación IDC en diciembre. Otras nuevas empresas de semiconductores que pretenden revolucionar los diseños de chips informáticos de IA incluyen Celestial AI, Eliyan, Rivos y Tenstorrent.

Aquí están las 10 empresas emergentes de semiconductores más populares de CRN en 2024, incluidas las empresas emergentes antes mencionadas junto con MetisX, SiMa.ai y Taalas.

David Lazovsky, fundador y director ejecutivo

Celestial AI ha declarado que su tecnología de interconexión óptica de estructura fotónica supera los cuellos de botella de latencia y ancho de banda, allanando el camino para avances en la informática de inteligencia artificial.

Con sede en Santa Clara, California, la startup anunció en marzo de este año que había obtenido una financiación Serie C con un exceso de suscripción significativa de 175 millones de dólares. La ronda fue liderada por el Fondo de Tecnología de Innovación de EE. UU., con la participación de varios inversores, incluido el brazo de capital de riesgo de AMD, Samsung, y Porsche SE, el holding del Grupo Volkswagen.

Ese mismo mes, la startup de fotónica de silicio señaló que actualmente está diseñando chips ópticos de estructura fotónica como parte de la fase inicial de adopción de tecnología. Según Celestial AI, la integración de chips ópticos en paquetes de múltiples chips se está convirtiendo cada vez más en un estándar para los procesadores de alto rendimiento, lo que permite un aumento de 25 veces en el ancho de banda fuera del paquete en comparación con "otras tecnologías de vanguardia".

Andrew Feldman, cofundador y director ejecutivo

Cerebras Systems está aprovechando su chip Wafer Scale Engine para desafiar la posición dominante de Nvidia en la informática de IA, con un rendimiento excepcional por vatio y una "escalabilidad sin precedentes".

Con sede en Sunnyvale, California, la startup presentó su chip de tercera generación, el Wafer Scale Engine 3, en marzo de este año. Afirma que el nuevo chip ofrece el doble de rendimiento que su predecesor con el mismo consumo de energía y precio. WSE-3 está compuesto por 400 billones de transistores que utilizan el proceso de 5 nanómetros de TSMC, integrando 900,000 núcleos de IA y 44 GB de SRAM en el chip, logrando 1.25 exaflops de rendimiento de punto flotante de 16 bits.

Otros hitos para la compañía este año incluyen colaboraciones estratégicas con el gigante de la salud Mayo Clinic para desarrollar modelos de lenguaje multimodal a gran escala para mejorar los resultados del tratamiento y el diagnóstico de los pacientes, una asociación de larga data con la startup de inteligencia artificial Aleph Alpha para construir soluciones seguras de inteligencia artificial soberana y sentar las bases. para el superordenador Condor Galaxy 3 para el holding tecnológico G42, con sede en Abu Dabi.

Ramin Farjadrad, cofundador y director ejecutivo

Eliyan pretende superar las barreras del ancho de banda entre chips con su tecnología de interconexión NuLink PHY, lo que permite a los diseñadores de chips construir procesadores basados ​​en chips más potentes.

La startup con sede en Santa Clara, California, anunció en marzo la finalización de una ronda de financiación de 60 millones de dólares, liderada por Samsung Catalyst y Tiger Global Management, con la participación de Intel y SK Hynix Ventures, entre otros inversores.

A principios de este año, Eliyan presentó lo que describió como la solución de "mayor rendimiento" en la capa física para conectar múltiples chips dentro de una arquitectura de un solo chip. Utiliza el proceso de fabricación de 3 nanómetros de TSMC, logrando velocidades de hasta 64 Gbps por carril.

Orr Danon, cofundador y director ejecutivo

Hailo está acelerando las cargas de trabajo de IA de vanguardia mediante la adopción de chips que lideran en costo y eficiencia energética, posicionándose en competencia con Nvidia.

La startup con sede en Tel Aviv anunció en abril que había recaudado 120 millones de dólares de inversores como una extensión de su ronda de financiación Serie C, junto con el lanzamiento del nuevo acelerador Hailo-10. Este acelerador está diseñado para ofrecer "el máximo rendimiento GenAI con un mínimo consumo de energía" para dispositivos como computadoras personales y sistemas de información y entretenimiento para automóviles.

Por ejemplo, Hailo afirma que el Hailo-10 puede ejecutar el modelo Llama 2 con 7 mil millones de parámetros a velocidades de hasta 10 tokens por segundo, consumiendo sólo 5 vatios de energía. Además, el chip puede procesar imágenes con el modelo Stable Diffusion 2.1 en 5 segundos utilizando el mismo rango de potencia.

Albert Liu, fundador y director ejecutivo

Kneron pretende debilitar la influencia de Nvidia con chips de IA diseñados para reducir los costos de los servidores para las empresas y reducir el precio y el consumo de energía de las PC en la generación de IA.

La startup con sede en San Diego anunció en junio el lanzamiento de su servidor "Edge GPT" de segunda generación, KNEO 330, que se promociona para reducir los costos de IA para las pequeñas empresas entre un 30% y un 40%. El servidor puede realizar 480 billones de operaciones por segundo (TOPS), admite hasta 8 conexiones simultáneamente y mejora la precisión de generación para recuperación y modelos de lenguaje de gran tamaño. Compite con las soluciones en la nube en capacidad.

Kneron ha recaudado 190 millones de dólares de inversores como Qualcomm y Foxconn. La compañía también presentó su Unidad de Procesamiento Neural (NPU) de tercera generación, KL830, diseñada para admitir PC con IA de bajo costo y aplicaciones de IoT habilitadas con IA.

Jim Kim, cofundador y director ejecutivo

MetisX tiene como objetivo mejorar los centros de datos con un enfoque más inteligente, rápido y rentable mediante el desarrollo de sistemas de memoria inteligentes basados ​​en la tecnología Compute Express Link (CXL).

La startup con sede en Seúl anunció en mayo que había obtenido 44 millones de dólares en financiación Serie A de múltiples inversores. Planea establecer operaciones en Estados Unidos y lanzar chips dirigidos a clientes a gran escala el próximo año.

La empresa ha completado prototipos para aplicaciones de procesamiento de datos a gran escala, como bases de datos vectoriales, análisis de big data y análisis de ADN. Según los informes, estos prototipos ofrecen el doble de rendimiento que las CPU de servidor tradicionales.

Puneet Kumar, cofundador y director ejecutivo

Rivos tiene como objetivo revolucionar el mercado de los centros de datos mediante la integración de CPU RISC-V de alto rendimiento con aceleradores de datos paralelos para análisis de datos y cargas de trabajo de inferencia de IA.

La startup con sede en California, fundada por ex ingenieros de Google, Apple e Intel, anunció en abril que cerró una ronda de financiación Serie A-3 con exceso de suscripción, recaudando más de 250 millones de dólares de inversores, incluidas las ramas de riesgo de Intel y Dell Technologies.

En febrero, tras un acuerdo con Apple sobre un litigio, la compañía obtuvo financiación y reveló planes para lanzar su producto inaugural de silicio y ampliar su equipo. Apple había acusado a la startup de cazar furtivamente a decenas de ingenieros y robar secretos comerciales, mientras que Rivos respondió alegando competencia desleal.

Krishna Rangasayee, fundador y director ejecutivo

SiMa.ai tiene como objetivo capturar participación de mercado de Nvidia en cargas de trabajo de inteligencia artificial de vanguardia con sus chips potentes y eficientes, capaces de manejar una variedad de patrones en una plataforma centrada en software.

La startup, con sede en San José, California, anunció en abril que había recaudado 70 millones de dólares de inversores, incluido el brazo de riesgo de Dell Technologies y Lip-Bu Tan, presidente de Cadence Design Systems.

La compañía declaró que utilizará los fondos para satisfacer la demanda de su sistema en chip de aprendizaje automático (MLSoC) de primera generación, diseñado específicamente para visión por computadora, y acelerar el desarrollo de su MLSoC de segunda generación, que admite cargas de trabajo de IA multimodales que incluyen procesamiento de voz, audio, texto e imágenes.

Jim Keller, director ejecutivo

Tenstorrent es pionero en un nuevo camino en el diseño de chips informáticos de IA al combinar un modelo de negocio de venta de procesadores dedicados con licencias de tecnología de chips a otros.

La startup con sede en Toronto anunció en febrero un "acuerdo de colaboración multinivel" con el Centro de Tecnología de Semiconductores Avanzado de Japón, con el objetivo de utilizar RISC-V y tecnologías de chips pequeños de Tenstorrent para desarrollar su acelerador de IA de borde de 2 nanómetros. Tenstorrent también actuará como socio de codiseño de este chip.

Según el informe de junio de The Information, la startup recaudó 100 millones de dólares en financiación el año pasado liderada por Hyundai Motor Group y Samsung Catalyst Fund, y ahora está recaudando al menos 300 millones de dólares en una nueva ronda de financiación liderada por Samsung, valorando Tenstorrent en 2 mil millones de dólares. Los informes sugieren que se están llevando a cabo negociaciones con otra importante empresa coreana, LG Electronics, con respecto a esta ronda de financiación.

Ljubisa Bajic, fundadora y directora ejecutiva

Taalas pretende alterar la estrategia general de GPU de Nvidia mediante el diseño de chips aceleradores que implementen directamente modelos completos de IA, reduciendo potencialmente los costos hasta 1,000 veces.

La startup con sede en Toronto, dirigida por la cofundadora de Tenstorrent, Llubisa Bajic, anunció en marzo que había recaudado 50 millones de dólares en financiación y reveló sus planes para crear un flujo de trabajo automatizado que conecte todo tipo de modelos de aprendizaje profundo en el chip.

Según Taalas, este enfoque de diseño les permite desarrollar un chip que contiene modelos completos de IA a gran escala "sin necesidad de memoria externa". La startup afirma que se espera que este diseño de chip ofrezca un mayor rendimiento que los centros de datos de GPU a pequeña escala, allanando el camino para reducir los costos de computación de IA en más de 1,000 veces.

La compañía planea lanzar su primer chip modelo de lenguaje a gran escala en el tercer trimestre y pretende lanzarlo a los clientes en el primer trimestre del próximo año.