Pariurile mari pe Inteligența Artificială deschid o nouă frontieră și pentru start-up-urile producătoare de „cipuri”, de microprocesoare

14 februarie 2018 08:56

SAN FRANCISCO – De ani de zile, finanțatorii industriei de tehnologie au arătat puțin interes față de start-up-urile care au început să fabrice „cipuri” (microprocesoare) pentru computere, conform unei analize publicate de The New York Times.

Cum ar putea un start-up să concureze cu un Goliat ca Intel, care a fabricat cipurile utilizate în 80% din computerele personale din lume? Chiar și în zonele unde Intel nu a dominat, cum ar fi telefoanele inteligente și dispozitivele pentru jocuri, au existat companii precum Qualcomm și Nvidia care ar putea să strivească un „parvenit”.

Dar apoi a apărut ultimul lucru important al industriei tehnologice – inteligența artificială. IA, s-a dovedit, funcționează mai bine cu noi tipuri de cipuri pe computer.

Dintr-o dată, cei implicați în capitalul de risc au uitat toate acele obstacole din calea succesului pentru o companie tânăra care fabrică cipuri.

Astăzi, cel puțin 45 de start-up-uri lucrează la cipuri care pot servi sarcini precum autovehicule autonome, iar cel puțin 5 dintre ele au strâns peste 100 milioane de dolari de la investitori. Firmele cu capital de risc au investit anul trecut peste 1,5 miliarde de dolari în start-up-uri care fabrică cipuri, aproape dublând investițiile realizate acum doi ani, potrivit companiei de cercetare CB Insights.

Explozia este asemănătoare cu proliferarea bruscă a producătorilor de PC-uri și hard-drivere în anii 1980. În timp ce acestea sunt companii mici și nu toate vor supraviețui, acestea au puterea de a alimenta o perioadă de schimbări tehnologice rapide.

Este îndoielnic faptul că oricare dintre companii se gândește la provocarea directă a Intel cu propriile fabrici de cipuri, care pot necesită miliarde de dolari pentru construire. (Start-up-urile încheie contracte cu alte companii pentru a-și face cipurile.) Dar în proiectarea cipurilor care pot furniza puterea de calcul specifică necesară mașinilor care învață cum să facă tot mai multe lucruri, aceste start-up-uri se îndreaptă spre unul din două obiective: găsiți o nișă profitabilă sau fuzionați. Rapid.

„Învățarea automatizată și I.A. au redeschis întrebări cu privire la modul de construire a computerelor „, a spus Bill Coughran, care a ajutat la supravegherea infrastructurii globale de la Google timp de mai mulți ani și este acum un partener la Sequoia, firma de capital de risc din Silicon Valley. Sequoia a investit în Graphcore, un start-up britanic care s-a alăturat recent clubului de 100 de milioane de dolari.

Până în vara anului 2016, schimbarea era evidentă. Google, Microsoft și alți giganți de internet creaseră aplicații care ar putea identifica instantaneu fețe în fotografii și pot recunoaște comenzile vorbite în smartphone-uri prin utilizarea algoritmilor cunoscuți sub numele de rețele neurale, care pot învăța sarcini prin identificarea modelelor în cantități mari de date.

Nvidia a fost cel mai bine cunoscută pentru realizarea unităților de procesare grafică sau GPU, care au fost proiectate pentru a ajuta la realizarea de imagini complexe pentru jocuri și alte programe – și s-a dovedit că au funcționat foarte bine și pentru rețelele neurale. Nvidia a vândut 143 de milioane de cipuri pentru centrele masive de date computerizate ale companiilor, precum Google în anul de dinaintea acelei veri – dublu față de anul precedent.

Intel s-a mobilizat pentru a o ajunge din urmă. Acesta a achiziționat Nervana, un start-up din Silicon Valley cu 50 de angajați, care a început să construiască un cip de I.A. de la zero, pentru 400 milioane dolari, potrivit unui raport de pe site-ul de știri tech Recode.

După aceea, un al doilea start-up din Silicon Valley, Cerebras, a recrutat cinci ingineri Nervana, deoarece și această companie a proiectat un cip doar pentru I.A.

Până la începutul anului 2018, potrivit unui raport al Forbes, Cerebras a obținut mai mult de 100 de milioane de dolari în finanțare. Același lucru s-a întâmplat și pentru alte patru firme: Graphcore; un alt start-up din Silicon Valley, Wave Computing; și două companii din Beijing, Horizon Robotics și Cambricon, care este susținută de guvernul chinez.

Colectarea de finanțări în 2015 și la începutul lui 2016 a fost un coșmar, a declarat Mike Henry, director executiv la start-up-ul de cipuri I.A. Mythic. Dar „cu companiile mari de tehnologie aflate în faza de achiziționare, focusate pe semiconductori”, acest lucru s-a schimbat, a spus el.

China a demonstrat un interes deosebit în dezvoltarea noilor cipuri pentru I.A. Un al treilea start-up din Beijing dedicat cipurilor, DeePhi, a strâns 40 de milioane de dolari, iar Ministerul Științei și Tehnologiei al țării a cerut în mod explicit producția de cipuri chineze care să provoace compania Nvidia.

Pentru că este o piață nouă – și pentru că există o asemenea foame pentru acest nou tip de putere de procesare – mulți cred că aceasta este una dintre acele ocazii rare când start-up-urile au o șansă împotriva giganților bine consolidați.  

Prima schimbare mare va veni cel mai probabil în centrul de date, unde companii precum Graphcore și Cerebras, care au fost rezervate cu privire la planurile lor, speră să accelereze crearea de noi forme de I.A. Printre obiectivele lor sunt „bots” care pot purta conversații și sistemele care pot genera în mod automat realitate video și virtuală.

Cercetătorii din locuri precum Microsoft și Google, care și-au construit propriul cip doar pentru I.A., „antrenează” rețelele neurale prin încercări și erori extreme, testând algoritmii încontinuu pe un număr mare de cipuri timp de ore și chiar zile în șir. Ei adesea stau la laptopurile lor, privind la grafice care arată progresul acestor algoritmi în timp ce învață din date. Designerii de cipuri doresc să eficientizeze acest proces, comprimând toate încercările și erorile în câteva minute.

Astăzi, GPU-urile de la Nvidia pot executa eficient toate calculele minuscule care intră în formarea rețelelor neurale, dar transferul de date între aceste cipuri este încă ineficient, a declarat Scott Gray, inginer la Nervana, înainte de a se alătura OpenAI, un laborator de inteligență articială, ai cărui fondatori îl includ pe directorul executiv al Tesla, Elon Musk.

Deci, în plus față de construirea de cipuri special pentru rețelele neurale, start-up-urile regândesc partea de hardware care le înconjoară.

Graphcore, de exemplu, construiește cipuri care includ mai multă memorie încorporată, astfel încât să nu aibă nevoie să transmită atât de multe date înainte și înapoi. Alții se uită la modalități de a lărgi conductele” între cipuri, astfel încât schimbul de date să se întâmple mai repede.

„Nu este vorba doar de construirea de cipuri, ci de modul în care aceste cipuri sunt conectate împreună și cum vorbesc cu restul sistemului”, a spus Coughran, de la Sequoia.

Dar aceasta este doar o parte a schimbării. Odată ce rețelele neurale sunt instruite pentru o sarcină, un echipment adițional trebuie să execute acea sarcină. La Toyota, prototipurile de mașini autonome utilizează rețele neurale ca o modalitate de identificare a pietonilor, semnelor și a altor obiecte de pe șosea. După formarea unei rețele neurale în centrul de date, compania execută acest algoritm pe cipurile instalate pe mașină.

Un număr de producători de cipuri – printre care și start-up-uri precum Mythic, DeePhi și Horizon Robotics – se ocupă și de această problemă, împingând utilizarea cipurilor de I.A. în dispozitive variind de la telefoane la mașini.

Este încă neclar cât de bine va funcționa oricare dintre aceste cipuri noi. Proiectarea și construirea unui microprocesor durează aproximativ 24 de luni, ceea ce înseamnă că și primul hardware viabil care se bazează pe ele nu va ajunge pe piață până în acest an. Iar start-up-urile producătoare de cipuri se vor confrunta cu concurența din partea Nvidia, Intel, Google și alți giganți ai industriei.

Dar toate pleacă din la același loc: începutul unei noi piețe.

 

Distribuiți articolul

Etichete:

Scrie un comentariu