Investiții în viitorul tehnologiei AI
În ultimii ani, în Silicon Valley a circulat o poveste financiară interesantă. Un grup de investitori au făcut pariuri substanțiale pe startup-urile de cipuri AI, sperând că una dintre aceste aventuri ar lovi potul cel mare. Cu toate acestea, s-a sugerat că fondurile lor ar fi putut avea un randament mai mare dacă ar fi fost alocate acțiunilor deja stabilite ale Nvidia.
Ia luăm exemplul Graphcore. În decembrie 2018, startup-ul a obținut 200 de milioane de dolari de la investitori, printre care s-au numărat giganții tehnologici Microsoft și Samsung, împreună cu firma europeană de venture capital Atomico. Graphcore a încercat să ofere o soluție alternativă de cipuri AI la GPU-urile dominante Nvidia, completând-o cu un suport software numit Poplar pentru a concura cu platforma CUDA a Nvidia. Cu toate acestea, au întâmpinat piedici, recunoscând incertitudinile în curs de desfășurare.
Crescând în mod remarcabil, Nvidia
Dacă investiția inițială ar fi fost făcută în acțiunile Nvidia la acea dată, investitorii ar fi văzut o creștere uimitoare. Acțiunile Nvidia au crescut cu aproximativ 3.000% din decembrie 2018 încoace, transformând sumele ipotetice de 200 de milioane într-o sumă uluitoare de 6,2 miliarde de dolari.
Un investitor experimentat și anonim a dezvăluit că pariatul pe Nvidia era considerat odată ca fiind nepotrivit. Totuși, adevărații entuziaști de tehnologie din Silicon Valley urmăresc adesea convingerile lor, indiferent de scepticismul extern.
Startup-ul emergent Positron AI îndrăznește să concureze
Positron AI a apărut acum câteva luni, fiind condus de adolescentul geniu și CEO-ul Thomas Sohmers, care și-a început parcursul tehnologic într-un laborator de cercetare MIT la vârsta de 13 ani. Focalizarea actuală a lui Positron este pe arhitectura transformatorilor, coloana vertebrală a modelelor GPT ale OpenAI – o fundație pentru ChatGPT.
Compania a proiectat un server, Atlas, ce include opt cipuri AI specializate care, se presupune, oferă mai multă memorie decât GPU-urile Nvidia și, prin urmare, sunt mai potrivite pentru modelele de transformator.
Positron se concentrează, de asemenea, inițial pe inferența modelelor AI, un sector de piață în creștere. În prezent, ei susțin o bibliotecă de modele transformator disponibile pe Hugging Face, un hub open-source de modele AI. Abordarea hardware a lui Positron implică utilizarea matricilor reprogramabile de porți logice programabile de câmp (FPGAs), oferind versatilitate post-producție.
Anticipând că piața startup-urilor de cipuri AI necesită fonduri initiale substanțiale înainte de a testa potrivirea cu piața, Sohmers remarcă că realizarea unei neconcordante după cipurile primului sau celui de-al doilea generație ar putea fi dezastruoasă. Positron a adunat aproximativ 12 milioane de dolari până în prezent și operează cu o echipă de 20 de angajați, jumătate dintre aceștia provenind de la startup-ul mai stabilit de cipuri AI, Groq, care a strâns 367 milioane dolari în finanțare. Inginerii Groq, inclusiv foști dezvoltatori de TPU Google, se concentrează, de asemenea, pe piețele de inferență.
Creșterea startup-urilor de AI care îndrăznesc să concureze cu giganții tehnologici este o evoluție multifacetică în sectorul tehnologic care oferă o varietate de perspective și aduce întrebări importante. Iată câteva puncte, provocări și controverse esențiale legate de subiect, împreună cu avantajele și dezavantajele:
Întrebări și răspunsuri importante:
– De ce investitorii finanțează startup-urile de AI când giganții tehnologici precum Nvidia domină deja piața?
Investitorii sunt atrași de startup-urile de AI datorită potențialului lor de inovație, soluții specializate adaptate nevoilor emergente și posibilitatea unor randamente ridicate în cazul în care un startup devine de succes.
– La ce provocări se confruntă startup-urile de AI când concurează cu giganții tehnologici?
Startup-urile de AI se confruntă adesea cu resurse financiare mai mici, echipe mai mici și provocarea de a stabili credibilitatea și încrederea pe piață în comparație cu giganți stabili care au bugete semnificative de cercetare și dezvoltare și baze de clienți stabilite.
– Pot concura startup-urile de AI eficient cu giganții tehnologici cum ar fi Nvidia?
Ele ar putea concura eficient prin delimitarea domeniilor de nișă în care pot oferi produse sau servicii specializate care răspund mai bine nevoilor pieței decât soluțiile mai generice furnizate de giganți.
– Avantajele pe care le au startup-urile de AI în acest peisaj competitiv?
Startup-urile de AI sunt adesea mai agile și se pot adapta rapid la tehnologiile și tendințele noi de pe piață. Ele pot de asemenea promova o cultură a inovării fără inerția care ar putea fi prezentă într-o companie mai mare și mai consolidată.
– Dezavantajele cu care se confruntă startup-urile de AI?
Start-up-urile au în general resurse limitate, pot avea dificultăți în scalabilitate și se confruntă cu o competiție intensă din partea companiilor stabilite care dețin o poziție solidă pe piață cu rețele robuste de clienți și mărci cunoscute.
Provocări cheie și controverse:
– Proprietatea intelectuală: Startup-urile trebuie să navigheze în lumea complexă a brevetelor și protecției IP, ceea ce poate fi dificil atunci când intră în competiție cu companii mai mari cu portofolii mai extinse.
– Finanțare și alocare de resurse: Asigurarea unui capital suficient pentru a concura cu giganții tehnologici este o provocare. Startup-urile trebuie să demonstreze valoare investitorilor și adesea să cheltuie resurse valoroase pe marketing pentru a fi observate.
– Atragerea de talente: Atragea celor mai bune talente poate fi dificil pentru startup-uri când concurează cu salariile, beneficiile și prestigiul oferite de companiile tech mai mari.
– Adoptarea pe piață: Convincerea clienților să încerce un produs nou și relativ necunoscut în detrimentul unuia de la o marcă de încredere și stabilă reprezintă un obstacol semnificativ.
Avantaje și Dezavantaje:
Avantaje:
– Inovație: Startup-urile pot acționa adesea mai rapid pentru a inova și a dezvolta tehnologii noi.
– Specializare: Ele se pot concentra pe domenii de nișă, oferind soluții mai dedicate și personalizate.
– Agilitate: Companiile mai mici se pot adapta mai rapid la schimbările pieței și la noile oportunități.
Dezavantaje:
– Resurse: Fonduri și personal limitați pot încetini eforturile de cercetare, dezvoltare și marketing.
– Acces pe piață: Poate fi mai dificil pentru startup-uri să intre pe piețe și să stabilească canale de distribuție.
– Rata de supraviețuire: Multe startup-uri nu supraviețuiesc suficient de mult pentru a deveni profitabile sau a perturba semnificativ piața.
În concluzie, deși startup-urile de AI se confruntă cu numeroase provocări când concurează cu giganții tehnologici, ele joacă un rol crucial în stimularea inovării și în a împinge limitele la ceea ce este posibil în spațiul AI.
Pentru mai multe informații despre subiectul general al startup-urilor tehnologice și al investițiilor, părțile interesate pot consulta domeniul principal al TechCrunch, o proprietate media de tehnologie de frunte, la TechCrunch sau domeniul principal al VentureBeat, care acoperă de asemenea industria tech, la VentureBeat. Vă rugăm să rețineți că nu adaug linkuri către articole specifice pentru că capacitatea mea de a naviga pe internet și de a verifica conținutul și linkurile actuale este restricționată de data ultimei mele actualizări, care este în 2023.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe