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EnCharge AIuma startup semicondutores que desenvolve chips de memória analógica para aplicativos de IA, levantou mais de US $ 100 milhões em uma rodada da série B, liderada pela Tiger Global para estimular seu próximo estágio de crescimento.
O financiamento é significativo em parte porque o interesse na IA está em um nível mais alto de todos os tempos, mas o alto preço da construção e operação de serviços de IA continua sendo uma bandeira vermelha. Enviado, girado da Universidade de Princeton, acredita que seus chips de memória analógica – previstos como serem incorporados em dispositivos como laptops, desktops, aparelhos e wearables – não apenas acelerarão o processamento da IA, mas também ajudarão a reduzir o custo.
Envolações de engenharia baseadas em Santa Clara, seus aceleradores de IA usam 20 vezes menos energia para executar cargas de trabalho em comparação com outros chips no mercado e espera ter o primeiro desses chips no mercado ainda este ano.
A arrecadação de fundos da Engate é notável porque chega em um momento em que o governo dos EUA identificou hardware e infraestrutura (incluindo chips) como duas áreas principais em que deseja aumentar a inovação e os produtos domésticos. Se for bem -sucedido em sua execução, a Envolver pode se tornar uma parte essencial dessa estratégia.
Esta série B é uma nova rodada de financiamento, a empresa me confirmou. Nota: Uma parcela de financiamento que relatamos em dezembro de 2023, não fazia parte desta série B. Havia uma dica desta série B em maio passado, quando a Bloomberg relatado Isso Envolve que queria arrecadar pelo menos US $ 70 milhões a mais para expandir seus negócios.
Em uma entrevista ao Strong The One, o CEO e o co-fundador da Engate Naveen Verma não divulgaria a avaliação da empresa. Os dados do PitchBook que indicam a engenharia arrecadaram dinheiro em outubro com uma avaliação pós-dinheiro de US $ 438 milhões está incorreta, disse a empresa à Strong The One.
Verma também não divulgou quem são seus clientes, mas o financiamento vem de uma lista interessante e longa de investidores estratégicos e financeiros que indicam quem provavelmente está trabalhando com a startup.
Além do Tiger Global, outros na rodada incluem Maverick Silicon, Capital Ten (de Taiwan), SIP Global Partners, Zero Infinity Partners, CTBC VC, Vanderbilt University e Morgan Creek Digital, ao longo de retornando investidores RTX Ventures, Anzu Partners, Scout Ventures , AlleyCorp, ACVC e S5V.
As empresas que investiram na rodada incluem a Samsung Ventures e o HH-CTBC-uma parceria entre o Hon Hai Technology Group (FoxConn) e o CTBC VC. Anteriormente, a Aliança Venturetech também apoiou. Outros incluem In-Q-Tel (o investidor apoiado pelo governo associado à CIA), RTX Ventures (o braço do VC do contratado aeroespacial e de defesa) e a tecnologia de constelação (fabricante de energia limpa). A startup também recebeu doações de organizações americanas como DARPA e Departamento de Defesa.
Verma disse que a EnCarcate está trabalhando em estreita colaboração com o TSMC. Ele disse anteriormente que a TSMC seria a empresa que fabrica seus primeiros chips.
“A TSMC acompanha minha pesquisa há muitos e muitos anos”, disse ele em entrevista, acrescentando que o envolvimento remonta aos estágios iniciais da P&D da Engank. “Eles nos deram acesso a silício muito avançado. Isso é uma coisa muito rara para eles fazer. ”
Foco analógico
Com seu foco no analógico, o Envoly está adotando uma abordagem diferente dos de seus concorrentes. Até agora, todos os olhos foram focados nos chips de processamento usados para treinamento e inferência de IA no final do servidor, que se traduziu em uma grande onda de negócios para fabricantes de GPU como NVIDIA e AMD.
A diferença com a abordagem de Engate é apresentada em um Artigo recente sobre chips analógicos Da equipe de pesquisa da IBM. Como os pesquisadores da IBM explicam, “não há separação entre computação e memória, tornando esses processadores excepcionalmente econômicos em comparação com os projetos tradicionais”.
A IBM, como o Engate, também chega à conclusão de que, até agora, as propriedades físicas desses chips os tornam bem para inferência, mas menos bons para o treinamento. Os chips enraizados não são usados para aplicativos de treinamento, mas para executar os modelos de IA existentes em “The Edge”. Mas a startup (e outros, como a IBM) continua trabalhando em novos algoritmos que podem expandir os casos de uso.
A IBM e a Envolver não são as únicas empresas que trabalham em abordagens analógicas. Mas, como Verma explica, um dos avanços da Engate tem sido o design de seus chips, tornando-os especificamente resilantes ao ruído.
“Se você tem 100 bilhões de transistores em um chip, todos podem ter ruído e precisam de todos eles para trabalhar, então você deseja ter essa separação de sinal. Mas você também está deixando muita eficiência na mesa porque não está representando todos esses sinais entre as tentativas analógicas de fazer isso ”, explicou Verma. “O grande avanço que tivemos é descobrir como tornar o analógico não sensível ao ruído”.
A empresa usa “um dispositivo muito preciso que você recebe gratuitamente na cadeia de suprimentos padrão”, disse ele, explicando que o dispositivo é um conjunto de fios de metal dependentes de geometria que “você pode controlá-los muito, muito bem”.
A empresa, diz Verma, é a pilha completa: também desenvolveu software em torno de seu hardware.
Ajuda o caso de Enfrentar que Verma e seus co-fundadores, o cooel de Iroaga e o CTO Kailash Gopalakrishnan (esquerda e direita acima, com o Verma Center)-que respectivamente trabalhavam na empresa de semicondutores Macom e IBM-trazer muita experiência à tabela. Mas resta saber se isso será suficiente para manter a competitiva em um mercado extremamente lotado. Outras startups na corrida de chips analógicas incluem mítico e sagence.
“Nós da ANZU analisamos provavelmente mais de 50 empresas nesse espaço-pelo menos 50 entre 2017 e 2021 e provavelmente mais de 50 desde então”, disse Jimmy Kan, um parceiro de investimento focado em semicondutores da Anzu Partners, que trabalhou anteriormente em fichas na Qualcomm.
“Um em cada cinco deles era uma espécie de nova arquitetura nova, como os chips de computação de rede neural de rede neural. Nós realmente tínhamos em nossa mente encontrar uma tecnologia de computação de IA que foi muito, muito diferenciada, versus incremental, em comparação com algo que a Nvidia poderia apenas desenvolver no próximo trimestre ou no próximo ano ”, acrescentou. “Então, estamos muito, muito empolgados em ver o progresso que o Engate fez.”
A ascensão da Envoly contrasta como muitas startups de tecnologia profundas se desenvolveram nos últimos anos.
Um efeito indireto do boom da tecnologia dos últimos 25 anos foi o amplo financiamento de empreendimentos, pronto para apoiar as startups que construíram o que poderia ser o próximo Google, Microsoft, Apple, Meta ou Amazon. Isso, por sua vez, se derramou em um conjunto muito maior de startups no mercado.
Essa piscina viu um número crescente de esforços de tecnologia profundos: fundadores inteligentes que arrecadam dinheiro não para produtos acabados, mas idéias interessantes que ainda não estão prontas para o mercado, mas podem ser um grande negócio se forem trazidas para o mundo. A computação quântica é uma categoria clássica de “Tecnologia Deep”, por exemplo.
A Enoucy poderia ter sido facilmente uma dessas ondas de negócios de tecnologia profunda, se tivesse saído mais cedo de Princeton e trabalhado em silêncio com o empreendimento e outros financiamentos para possivelmente construir a próxima inovação em fichas.
Mas a startup esperou anos para se aventurar por conta própria. Foi em 2022, quase uma década depois que Verma e sua equipe iniciaram sua pesquisa em Princeton, que a empresa emergiu da Stealth e começou a trabalhar para garantir parceiros comerciais enquanto continuava a desenvolver sua tecnologia.
“Existem certos tipos de inovações em que você pode pular para se aventurar muito cedo. Mas se o que você está fazendo é desenvolver uma tecnologia fundamentalmente nova, há muitos aspectos disso que precisam ser entendidos para fazer o risco que muitos deles falham ”, disse Verma. “No dia em que você obtém financiamento de risco, sua agenda muda … não se trata mais de entender a tecnologia. Você tem que ser focado no cliente. ”
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