Analistas de Omdía espera que las nuevas empresas de chips de IA tengan un año difícil.
de Omdia Radar de mercado de las principales empresas emergentes de hardware de IA descubre que más de 100 capitalistas de riesgo invirtieron más de $ 6 mil millones en las 25 principales empresas emergentes de chips de IA desde 2018. Sin embargo, parece que los buenos tiempos no iban a durar.
La escasez mundial de chips se está convirtiendo en una crisis de inventario. Mientras tanto, la recesión económica y las difíciles políticas monetarias han dificultado la obtención de fondos.
“Las nuevas empresas de chips de IA mejor financiadas están bajo presión para ofrecer el tipo de soporte de software al que están acostumbrados los desarrolladores del líder del mercado, NVIDIA”, dice Alexander Harrowell, analista principal de computación avanzada en Omdia.
“Esta es la barrera clave para introducir nueva tecnología de chips de IA en el mercado”.
Omdia predice que al menos una empresa emergente importante saldrá del mercado este año, probablemente a través de una venta a un importante fabricante de chips o un proveedor de nube de hiperescala.
“La ruta de salida más probable es probablemente a través de las ventas comerciales a los principales proveedores”, agrega Harrowell.
“Apple tiene $ 23 mil millones en efectivo en su balance y Amazon $ 35 mil millones, mientras que Intel, NVIDIA y AMD tienen unos $ 10 mil millones entre ellos. Los hiperescaladores han estado muy interesados en adoptar silicio de IA personalizado y pueden permitirse el lujo de mantener las habilidades involucradas”.
Más de la mitad de los $ 6 mil millones invertidos en nuevas empresas de chips de IA se han centrado en aceleradores CGRA de matriz grande que están diseñados con el objetivo de cargar modelos completos de IA en el chip. Ese enfoque ahora está siendo cuestionado debido al continuo crecimiento de los modelos de IA.
“En 2018 y 2019, la idea de llevar todo el modelo a la memoria del chip tenía sentido, ya que este enfoque ofrece una latencia extremadamente baja y responde a los problemas de entrada/salida de los grandes modelos de IA”, explica Harrowell.
“Sin embargo, los modelos han seguido creciendo dramáticamente desde entonces, lo que hace que la escalabilidad sea un problema crítico. Los modelos más estructurados e internamente complejos significan que los procesadores de IA deben ofrecer una capacidad de programación más general. Como tal, el futuro de los procesadores de IA puede estar en una dirección diferente”.
(Foto por Fabricio Conti en Unsplash)
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Fuente: Las nuevas empresas de chips de IA tendrán un año difícil