Eliyan raggiunge una valutazione di 1 miliardo di dollari per i collegamenti dei chip AI
Per tre anni, la corsa all'IA è stata una corsa per chip più veloci. Eliyan è appena diventata un'azienda da 1 miliardo di dollari sottolineando che i chip sono ora troppo veloci per i propri cavi. La startup di Santa Clara ha dichiarato di aver chiuso un round di finanziamento di 145 milioni di dollari in Serie C, sovrascritto, con una valutazione di 1 miliardo di dollari, rendendola un unicorno, ha annunciato l'azienda. Seligman Ventures ha guidato il round. Due investitori strategici si sono uniti, Cisco Investments e Lumentum.
Il collo di bottiglia si è spostato
Gli acceleratori di IA moderni possono elaborare numeri molto più velocemente di quanto possano essere alimentati. Così rimangono inattivi, in attesa di dati. Il CEO di Eliyan, Ramin Farjadrad, ha quantificato il problema per Reuters: “Oggi siamo al punto in cui forse il 30-40% delle GPU è utilizzato, e ciò è principalmente limitato da quanto velocemente possono ricevere i dati da elaborare. Stiamo risolvendo questo problema.”
Eliyan vende la tubatura, non il calcolo. I suoi NuLink e chiplet NuGear trasferiscono dati tra chip, tra pacchetti e attraverso i rack. L'argomento è semplice. Connessioni più veloci e a minor consumo energetico consentono al silicio costoso di un centro dati di funzionare più vicino alla massima capacità.
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Eliyan vuole essere l'opzione neutrale, concedendo in licenza la propria tecnologia e vendendo chiplet a chiunque costruisca i propri chip per l'IA. Ecco perché il suo registro azionario sembra una lista di clienti. I round precedenti hanno attratto AMD, Arm, Meta, Intel, Micron, Samsung e SK hynix. I nuovi investimenti includono Cisco e Lumentum, entrambi dal mondo ottico.
Dall'elettrico all'ottico
I due nuovi sostenitori indicano la direzione in cui si sta dirigendo Eliyan. Ha fatto il suo nome nei collegamenti elettrici tra die, utilizzando imballaggi standard piuttosto che interpositori in silicio più costosi. Ora sta spingendo verso le interconnessioni ottiche, i collegamenti basati sulla luce di cui gli hyperscalers hanno sempre più bisogno per spostare dati tra rack senza consumare enormi quantità di energia.
I fondatori hanno inquadrato il finanziamento come una scommessa su un cambiamento più profondo. “L'infrastruttura dell'IA sta attraversando una delle più grandi transizioni architettoniche nella storia del calcolo,” ha detto Farjadrad. “Man mano che il calcolo, la memoria, l'imballaggio e il networking diventano sempre più interconnessi, gli approcci tradizionali alla connettività dei sistemi stanno raggiungendo i loro limiti. Eliyan è stata fondata per affrontare queste sfide a livello architettonico.”
Cosa compra il denaro
Il denaro finanzierà lo sviluppo, le partnership ecosistemiche e la produzione. Eliyan prevede di iniziare a spedire chiplet quest'anno e ha detto a Reuters che prevede centinaia di milioni di dollari di vendite entro la fine del 2027, rispetto ai “pochi milioni” nel 2025. Detiene più di 100 brevetti.
Gli investitori stanno pagando per la parte poco glamour dello stack. Umesh Padval di Seligman Ventures, che era nel consiglio di Mellanox quando Nvidia l'ha acquistata, si unirà al consiglio di Eliyan. Sostiene che le connessioni ora decidono i vincitori.
“Man mano che i sistemi di IA continuano a scalare, le interconnessioni elettriche e ottiche efficienti che abilitano le future reti di scalabilità e distribuzione tra calcolo e memoria stanno diventando le tecnologie che definiscono le prestazioni dei moderni centri dati per l'IA. Eliyan ha sviluppato un'architettura differenziata per affrontare questa sfida, combinando una profonda esperienza nei semiconduttori e un approccio scalabile alle esigenze in evoluzione dei sistemi di IA di prossima generazione.”
Non è solo in questa scommessa. A marzo, la startup di interconnessione ottica Ayar Labs ha raccolto 500 milioni di dollari a una valutazione di 3,75 miliardi di dollari. I fornitori di memoria e chip ora presenti nel registro azionario di Eliyan hanno un interesse diretto nella stessa idea. Man mano che i sistemi di IA crescono da chip singoli a macchine di dimensioni rack, i cavi tra i chip potrebbero richiedere la stessa attenzione dei chip stessi.
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