Architect Labs привлекли 24 миллиона долларов для разработки кастомных чипов на основе ИИ

      Проектирование чипа — это сложно. Это занимает годы, сотни миллионов долларов и небольшую группу экспертов. Большинство из них работают в нескольких крупных компаниях.

      Architect Labs хочет изменить это с помощью ИИ. Стартап из Пало-Альто вышел из режима скрытности в четверг с раундом посевного финансирования в 24 миллиона долларов. Его план заключается в создании системы ИИ, которая проектирует и проверяет индивидуальные чипы от начала до конца.

      Kindred Ventures возглавила раунд. В него также вошли TQ Ventures, Race Capital и Together Fund. Также присоединилась заметная группа ангелов. По данным Reuters, в их число входят главный научный сотрудник Google DeepMind Джефф Дин, а также руководители из OpenAI и Nvidia. Основатель Kindred Стив Джанг занимает место в совете директоров.

      Отрасль «без дизайна»

      Презентация опирается на историю полупроводников. Два десятилетия назад безфабричная модель разделила проектирование и производство. TSMC затем сделала мирового класса производство доступным для всех, у кого есть проект.

      Architect Labs хочет повторить этот трюк на одном уровне выше. На этот раз целью является само проектирование. Они называют результат «без дизайна» полупроводниковой отраслью. В этом мире компании больше не нужно становиться чиповой компанией. Им не нужно делать ставку на одно архитектурное решение на десятилетие. Им просто нужно предоставить рабочую нагрузку и получить кремний для её выполнения.

      Нацеливание на Broadcom и Marvell

      Эта цель сталкивается с двумя из самых богатых франшиз в отрасли. Reuters сообщает, что Architect Labs преследует бизнес по производству индивидуальных чипов Broadcom и Marvell. Обе компании проектируют индивидуальные ИИ-ускорители для облачных гигантов, таких как Amazon и Google. Вместе они зарабатывают десятки миллиардов долларов в год.

      Спрос на индивидуальный кремний продолжает расти. ИИ-лаборатории, гипермасштабные компании и производители роботов все хотят чипы, настроенные на их собственные рабочие нагрузки. Обычное оборудование больше не может угнаться. Это давление также способствует более широкому поиску новых архитектур чипов.

      «Модели ИИ значительно продвинулись почти в каждой области, но циклы разработки чипов остаются столь же медленными и болезненными», — сказал соучредитель Эбрахим Хуссейн. Его решение не заключается в том, чтобы прикрепить ИИ-агентов к десятилетней «потоку» проектирования. Вместо этого он хочет заново построить процесс с нуля, с ИИ в качестве «первоклассного актера».

      Основатели, которые вышли, чтобы создать это

      Основатели ставят свои резюме на эту идею. Хуссейн пропустил старшую школу и начал учёбу в колледже в 15 лет, сообщает компания. Затем он работал над индивидуальными чипами в Apple и Tesla. Его соучредитель, Аадитя Субеди, исследовал верификацию кода ИИ в Гарварде. Они встретились в Стэнфорде, а затем бросили учёбу, чтобы запустить компанию.

      Их команда насчитывает около 18 человек, разделённых между машинным обучением и аппаратным обеспечением. Вместе, по словам компании, они разработали более 80 производственных чипов. В группу также входят выпускники Intel, работы по индивидуальному кремнию Meta и команды машинного обучения в Anthropic, DeepMind и xAI.

      Что будет дальше

      Architect Labs заявляет, что уже начала сотрудничество с партнёрами в области полупроводников. Она ожидает, что проекты, созданные с помощью ИИ, будут реализованы на передовых узлах позже в этом году. Никто ещё не проверял ни одно из этих утверждений независимо.

      Новые средства позволят масштабировать вычисления, углубить исследования и финансировать совместное проектирование с ранними партнёрами. Более масштабное видение — это более тесная связь. В ней модели, программное обеспечение и аппаратное обеспечение улучшаются вместе. Если ставка оправдается, аппаратное обеспечение перестанет быть тем, вокруг чего должен работать ИИ.