Laut Omdias neu veröffentlichtem Marktradarbericht für Top-Hardware-Startups für künstliche Intelligenz haben seit 2018 mehr als 100 verschiedene Risikokapitalunternehmen mehr als 6 Milliarden US-Dollar investiert und die Top-25-Startup-Unternehmen für KI-Chips gewählt.
Laut dem neu veröffentlichten Bericht Top AI Hardware Startups Market Radar von Omdia (Top AI Hardware Startups Market Radar) haben seit 2018 mehr als 100 verschiedene Risikokapitalgesellschaften (Venture Capital, VC) mehr als 6 Milliarden US-Dollar in die Top 25 der künstlichen Intelligenz (KI) investiert. Chip-Startups.
Obwohl 2021 als besonderes Jahr in Erinnerung bleiben wird, hat sich das Anlageumfeld geändert. Die weltweite Chipknappheit, die Bestandskrise, die Änderung der Geldpolitik und die wirtschaftliche Rezession im Jahr 2022 zeigen, dass die Finanzierung in dieser Phase schwieriger sein wird.
Außerdem gibt es noch einen großen Teufel auf dem Markt für KI-Chips: NVIDIA.
„Die am besten finanzierten KI-Chip-Startups stehen unter dem Druck, den Entwicklern den Software-Support zu nehmen, den sie früher vom Marktführer NVIDIA erhalten haben“, sagte Alexander Harrowell, Chief Advanced Computing Analyst bei Omdia Markt.”
Omdia prognostiziert, dass in diesem Jahr mehr als ein großes Startup den Markt verlassen könnte, beispielsweise durch einen Verkauf an einen Hyperscale-Cloud-Anbieter oder einen großen Chiphersteller.
„Der wahrscheinlichste Ausstiegsweg ist eine Beteiligung oder ein Verkauf von Vermögenswerten bei einem wichtigen Lieferanten“, sagte Harrowwell. „Apple (Apple) hat 23 Milliarden US-Dollar an Cashflow in seiner Bilanz, Amazon (Amazon) hat 35 Milliarden US-Dollar und Intel hat 35 Milliarden US-Dollar .” ), Huida (NVIDIA) und Advanced Micro Devices (AMD) haben einen Cashflow von etwa 10 Milliarden US-Dollar. Diese supergroßen Unternehmen waren schon immer daran interessiert, kundenspezifische Chips mit künstlicher Intelligenz einzuführen und die Möglichkeit zu haben, verwandte Technologien zu warten.“
Omdia stellte außerdem fest, dass in diesem Zeitraum die Hälfte der 6 Milliarden US-Dollar an Risikokapitalfonds an den CGRA-Beschleuniger (Coarse-Grained Reconfigurable Architectures) ging, eine Technologie, deren Kern darin besteht, ein vollständiges Modell der künstlichen Intelligenz auf einem Chip einzubetten. Allerdings gibt es bei diesem Ansatz noch einige Probleme im Hinblick auf die Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz.
Harrowell erklärte: „In den Jahren 2018 und 2019 war die Idee, das gesamte Modell in den Speicher des Chips einzubetten, sinnvoll, da diese Methode eine extrem niedrige Latenzzeit bieten und das Ein-/Ausgabeproblem großer Modelle der künstlichen Intelligenz lösen kann. Allerdings Seitdem haben sich KI-Modelle erheblich weiterentwickelt, was die Skalierbarkeit zu einem Schlüsselthema gemacht hat. Strukturiertere und intern komplexere Modelle bedeuten, dass KI-Prozessoren eine allgemeinere Programmierbarkeit bieten müssen. Daher könnte die Zukunft der KI-Prozessoren in die andere Richtung gehen. ”
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