Etched lève 120 millions de dollars pour concurrencer la domination de Nvidia dans les puces AI
Etched, une startup fondée par des dropping-out d'Harvard, a levé 120 millions de dollars de financement pour développer la puce AI Sohu, dans le but de défier la domination du marché de Nvidia. Nvidia détient actuellement plus de 80 % du marché des puces AI avec une capitalisation boursière dépassant 3 billions de dollars. La puce Sohu d'Etched est conçue pour être 10 fois plus rapide que les GPU de Nvidia en se spécialisant dans les transformers, offrant ainsi des économies de coûts significatives pour les entreprises technologiques.
La stratégie d'Etched repose sur l'efficacité de la puce Sohu, qui consacre plus d'espace aux transistors pour une puissance de calcul accrue, réduisant ainsi le besoin de mémoire. La startup prévoit de commercialiser Sohu plus tard cette année et recherche activement des clients. Pour que Etched réussisse, les entreprises qui investissent actuellement massivement dans les GPU de Nvidia doivent voir des économies substantielles et être prêtes à sacrifier un peu de flexibilité pour des performances améliorées.
Les dirigeants d'Etched, Gavin Uberti et Robert Wachen, sont optimistes quant à l'avenir des puces AI, estimant que leur technologie pourrait façonner l'infrastructure nécessaire aux applications d'IA évolutives.
Points clés à retenir
- Fondée par des dropping-out d'Harvard, Etched a obtenu 120 millions de dollars pour la puce AI Sohu.
- La puce Sohu ambitionne d'être 10 fois plus rapide que les GPU de Nvidia, en se concentrant sur les transformers.
- Nvidia domine avec plus de 80 % du marché des puces AI et une capitalisation boursière dépassant 3 billions de dollars.
- La stratégie d'Etched comprend le codage d'architecture AI pour une latence réduite et de nouveaux cas d'utilisation.
- La startup prévoit de présenter la puce Sohu plus tard cette année, en ciblant les entreprises technologiques.
Analyse
La levée de fonds de 120 millions de dollars d'Etched pour la puce AI Sohu remet en cause la domination de Nvidia en promettant une amélioration de dix fois la vitesse dans les applications de transformers AI. Cela pourrait perturber la part de marché de Nvidia, affectant ainsi son évaluation et la confiance des investisseurs. Pour les entreprises technologiques, les avantages potentiels en termes de coûts et d'amélioration des performances de Sohu peuvent les inciter à délaisser les GPU de Nvidia, malgré leur fiabilité établie. Le succès d'Etched dépend de la capacité à convaincre ces entreprises d'adopter une solution moins flexible mais plus efficace basée sur ASIC. À long terme, si les transformers restent élémentaires dans l'IA, Etched pourrait révolutionner le paysage des puces AI, influençant le développement de l'infrastructure AI future.
Saviez-vous que ?
- Transformers dans les puces AI : Les transformers sont un type d'architecture de réseau neuronal qui est devenu fondamental pour de nombreuses applications d'IA avancées, en particulier dans le traitement du langage naturel. Contrairement aux réseaux neuronaux récurrents traditionnels (RNN), les transformers peuvent traiter l'ensemble de la séquence d'entrée simultanément, ce qui les rend plus efficaces et plus puissants. Dans le contexte des puces AI, la spécialisation dans les transformers sign ifie l'optimisation du matériel pour gérer cette architecture spécifique, ce qui peut entraîner des améliorations significatives des performances et des économies de coûts.
- ASICs (Circuits intégrés spécifiques à une application) : Les ASICs sont un type d'circuit intégré conçu pour un usage ou un produit spécifique, plutôt que pour une utilisation général