Chipmaker-urile de ultimă generație își propun să revină în consumul de putere al AI
Foarte așteptat: Un nou front apare în cursa pentru a alimenta următoarea generație de inteligență artificială, iar în centrul acesteia este o pornire numită Positron ale cărei ambiții îndrăznețe câștigă tracțiune în industria semiconductorilor. Pe măsură ce companiile se apuca să se retragă în cerințele energetice în creștere ale sistemelor AI, Positron și o mână de provocatori pariază că arhitecturile de cipuri radical diferite ar putea slăbi strânsoarea gigantilor din industrie precum Nvidia și pot remodela peisajul hardware AI.
Fondată în 2023, Positron a atras rapid investițiile și atenția din partea majorilor furnizori de cloud. Startup -ul a strâns recent 51,6 milioane de dolari în finanțări noi, aducând totalul său la 75 de milioane de dolari. Propunerea sa de valoare este simplă: livrarea inferenței AI – procesul de generare a răspunsurilor de la modelele instruite – mult mai eficient și la un cost semnificativ mai mic decât hardware -ul curent.
Jetoanele Positron sunt deja testate de clienți precum Cloudflare. Andrew Wee, șeful hardware -ului Cloudflare, și -a exprimat îngrijorarea cu privire la cerințele de energie nesustenabile ale centrelor de date AI. „Trebuie să găsim soluții tehnice, soluții de politici și alte soluții care rezolvă acest lucru colectiv”, a spus el pentru Wall Street Journal.
Potrivit CEO-ului Mitesh Agrawal, hardware-ul de urmărire a lui Positron va concura direct cu viitoarea platformă Vera Rubin a NVIDIA. Agrawal susține că jetoanele Positron pot oferi o performanță de două până la trei ori mai bună pe dolar – și de până la șase ori mai mare eficiență energetică – în comparație cu ofertele proiectate de Nvidia.
În loc să încerce să se potrivească cu NVIDIA în fiecare volum de muncă, Positron se concentrează pe o felie mai restrânsă, dar critică de inferență AI, optimizând pentru economii de viteză și putere. Cel mai recent design al său de cipuri cuprinde acest accent prin simplificarea funcțiilor pentru a gestiona cele mai solicitante sarcini de inferență cu eficiență maximă.
Positron nu este singur în cursa pentru cipuri AI eficiente din punct de vedere energetic. Concurenți precum GroQ și Mythic urmăresc, de asemenea, arhitecturi alternative.
GroQ, de exemplu, integrează memoria direct în procesoarele sale, o abordare despre care spune că permite o inferență mai rapidă în timp ce consumă o fracțiune din puterea cerută de GPU -urile NVIDIA. Compania susține că jetoanele sale funcționează la o treime până la o șesime din costurile energetice ale Nvidia. Între timp, giganții tehnologici precum Google, Amazon și Microsoft investesc miliarde în dezvoltarea propriului lor hardware de inferență proprie pentru clienții de implementare internă și cloud.
Nvidia, din partea sa, a recunoscut atât apetitul pieței pentru alternative, cât și preocupările din ce în ce mai mari în ceea ce privește consumul de energie. Potrivit directorului senior Dion Harris, noile jetoane Blackwell ale companiei livrează de până la 30 de ori mai mare decât eficiența inferenței modelelor anterioare.
Aceste afirmații sunt acum testate, deoarece furnizorii de cloud caută soluții practice care se pot extinde. Cloudflare a lansat încercări pe termen lung ale jetoanelor Positron, menționând că doar o altă pornire a justificat vreodată o astfel de evaluare aprofundată. Apăsat pe miză, el a spus că, dacă jetoanele „livrează valorile publicitate, vom deschide spigotul și le vom permite să se implementeze în număr mult mai mare la nivel mondial”.
Pe măsură ce concurența se încălzește, analiștii avertizează că îmbunătățirea eficienței cipurilor nu va fi suficientă pentru a contracara creșterea explozivă a sarcinilor de muncă AI. Istoric, câștigurile performanței hardware sunt consumate rapid de noi cazuri de utilizare și de modele din ce în ce mai puternice.
Cu toate acestea, cu finanțare proaspătă, interes din partea clienților majori și un design strâns concentrat, Positron s -a poziționat în centrul unei dezbateri critice despre viitorul infrastructurii AI. Indiferent dacă – sau oricare dintre rivalii săi – își poate îndeplini promisiunile ar putea modela modul în care lumea construiește, puterile și plătește pentru AI în anii următori.
