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Encharge obtiene más de $ 100 millones para la aceleración de AI con chips analógicos
EnCharge AI, una startup de semiconductores surgida de la Universidad de Princeton, ha recaudado con éxito más de $100 millones en una ronda de financiación Serie B. Esta ronda, liderada por Tiger Global, tiene como objetivo impulsar la próxima fase de crecimiento de la compañía. La emoción en torno a la IA está en su punto más alto, pero los altos costos de construir y operar servicios de IA siguen siendo una preocupación. EnCharge cree que sus innovadores chips de memoria analógica, diseñados para integrarse en dispositivos como portátiles, computadoras de escritorio, teléfonos móviles y wearables, no solo acelerarán el procesamiento de IA, sino que también reducirán los costos.
Con sede en Santa Clara, EnCharge afirma que sus aceleradores de IA consumen 20 veces menos energía que otros chips disponibles en el mercado. Planean lanzar sus primeros chips a finales de este año. Esta ronda de financiación es particularmente notable, ya que se alinea con el impulso del gobierno de EE. UU. para mejorar la innovación doméstica en hardware e infraestructura, incluidos los chips. Si EnCharge tiene éxito, podría desempeñar un papel crucial en esta estrategia nacional.
Esta Serie B es una nueva ronda de financiación, distinta de una tranche reportada en diciembre de 2023. Bloomberg insinuó esta Serie B en mayo pasado, señalando la intención de EnCharge de recaudar al menos $70 millones para expandir su negocio. En una conversación con TechCrunch, el CEO y cofundador de EnCharge, Naveen Verma, no reveló la valoración de la compañía, corrigiendo los datos de PitchBook que sugerían una valoración post-money de $438 millones en octubre como inexacta.
Verma también mantuvo en secreto las identidades de los clientes de EnCharge, pero el diverso grupo de inversores en esta ronda sugiere posibles asociaciones. Junto a Tiger Global, los inversores incluyen a Maverick Silicon, Capital TEN de Taiwán, SIP Global Partners, Zero Infinity Partners, CTBC VC, la Universidad de Vanderbilt y Morgan Creek Digital, así como inversores recurrentes como RTX Ventures, Anzu Partners, Scout Ventures, AlleyCorp, ACVC y S5V.
Los inversores corporativos en la ronda incluyen a Samsung Ventures y HH-CTBC, una colaboración entre Hon Hai Technology Group (Foxconn) y CTBC VC. EnCharge ha recibido previamente apoyo de VentureTech Alliance, In-Q-Tel y Constellation Technology, junto con subvenciones de organizaciones estadounidenses como DARPA y el Departamento de Defensa.
Verma mencionó una estrecha colaboración con TSMC, que, según dijo, ha seguido su investigación durante años y proporcionó acceso a silicio avanzado, una oportunidad poco común. Esta asociación se remonta a las primeras etapas de I+D de EnCharge.
El enfoque de EnCharge en la tecnología analógica lo distingue de los competidores que se centran principalmente en chips de procesamiento para entrenamiento e inferencia de IA a nivel de servidor, impulsando el negocio de fabricantes de GPU como Nvidia y AMD. El enfoque de EnCharge, detallado en un reciente artículo de investigación de IBM, integra cómputo y memoria, haciendo que estos procesadores sean más rentables que los diseños tradicionales. Aunque estos chips son adecuados para la inferencia en el borde, EnCharge y otros como IBM están explorando nuevos algoritmos para ampliar sus aplicaciones.
EnCharge no está solo en la búsqueda de tecnología analógica, pero Verma destaca un avance significativo en el diseño de sus chips, haciéndolos resistentes al ruido. Esta innovación implica el uso de un dispositivo preciso disponible en la cadena de suministro estándar: cables metálicos dependientes de la geometría que pueden controlarse finamente. EnCharge también ofrece una solución de pila completa, incluyendo software adaptado a su hardware.

Créditos de la imagen: EnCharge AI (se abre en una nueva ventana) bajo una licencia. La experiencia del liderazgo de EnCharge, incluyendo al CEO Naveen Verma, la COO Echere Iroaga y el CTO Kailash Gopalakrishnan, añade fortaleza a su empresa. Sin embargo, el panorama competitivo sigue siendo desafiante, con otras startups como Mythic y Sagence también en la carrera por chips analógicos.Jimmy Kan, socio de inversión en Anzu Partners con un enfoque en semiconductores, señaló el campo abarrotado, habiendo revisado más de 50 empresas en este espacio desde 2017. Enfatizó la búsqueda de una tecnología de cómputo de IA verdaderamente diferenciada, expresando entusiasmo por el progreso de EnCharge.
El recorrido de EnCharge contrasta con muchas startups de tecnología profunda que han surgido en los últimos años, a menudo respaldadas por abundante financiación de riesgo. Estas startups a menudo se centran en ideas que aún no están listas para el mercado, pero tienen un potencial significativo. EnCharge, sin embargo, adoptó un enfoque más mesurado, emergiendo del modo sigiloso en 2022 después de casi una década de investigación en Princeton. Esta estrategia les permitió reducir los riesgos de su tecnología y centrarse en asegurar socios comerciales mientras continuaban con el desarrollo.
Verma explicó que, para tecnologías fundamentalmente nuevas, comprender y reducir los riesgos de la tecnología es crucial antes de cambiar el enfoque a las necesidades del cliente tras recibir financiación de riesgo.
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Raising over $100M with analog chips for AI? Not gonna lie, that’s wild! Feels like a clever hack to cut costs while everyone’s stuck on expensive digital hardware. Wonder if this changes the game or just stays niche. 🤔 Cool to see Princeton spin-outs getting this kind of backing!
Wow, $100M for analog AI chips? EnCharge is betting big on a unique approach! Curious how their tech stacks up against digital giants like NVIDIA. 🤔
Wow, $100M for analog chips to boost AI? That’s wild! EnCharge is cooking something big, but I wonder if analog tech can really outpace GPUs in the AI race. Curious to see where this goes! 🚀
A notícia de financiamento da EnCharge é empolgante, mas o aplicativo em si? Meh. É legal que eles estejam trabalhando na aceleração de IA com chips analógicos, mas a interface parece desajeitada. Precisa de uma experiência de usuário mais suave. Ainda assim, é ótimo ver inovação no hardware de IA! 🚀
EnCharge AI, una startup de semiconductores surgida de la Universidad de Princeton, ha recaudado con éxito más de $100 millones en una ronda de financiación Serie B. Esta ronda, liderada por Tiger Global, tiene como objetivo impulsar la próxima fase de crecimiento de la compañía. La emoción en torno a la IA está en su punto más alto, pero los altos costos de construir y operar servicios de IA siguen siendo una preocupación. EnCharge cree que sus innovadores chips de memoria analógica, diseñados para integrarse en dispositivos como portátiles, computadoras de escritorio, teléfonos móviles y wearables, no solo acelerarán el procesamiento de IA, sino que también reducirán los costos.
Con sede en Santa Clara, EnCharge afirma que sus aceleradores de IA consumen 20 veces menos energía que otros chips disponibles en el mercado. Planean lanzar sus primeros chips a finales de este año. Esta ronda de financiación es particularmente notable, ya que se alinea con el impulso del gobierno de EE. UU. para mejorar la innovación doméstica en hardware e infraestructura, incluidos los chips. Si EnCharge tiene éxito, podría desempeñar un papel crucial en esta estrategia nacional.
Esta Serie B es una nueva ronda de financiación, distinta de una tranche reportada en diciembre de 2023. Bloomberg insinuó esta Serie B en mayo pasado, señalando la intención de EnCharge de recaudar al menos $70 millones para expandir su negocio. En una conversación con TechCrunch, el CEO y cofundador de EnCharge, Naveen Verma, no reveló la valoración de la compañía, corrigiendo los datos de PitchBook que sugerían una valoración post-money de $438 millones en octubre como inexacta.
Verma también mantuvo en secreto las identidades de los clientes de EnCharge, pero el diverso grupo de inversores en esta ronda sugiere posibles asociaciones. Junto a Tiger Global, los inversores incluyen a Maverick Silicon, Capital TEN de Taiwán, SIP Global Partners, Zero Infinity Partners, CTBC VC, la Universidad de Vanderbilt y Morgan Creek Digital, así como inversores recurrentes como RTX Ventures, Anzu Partners, Scout Ventures, AlleyCorp, ACVC y S5V.
Los inversores corporativos en la ronda incluyen a Samsung Ventures y HH-CTBC, una colaboración entre Hon Hai Technology Group (Foxconn) y CTBC VC. EnCharge ha recibido previamente apoyo de VentureTech Alliance, In-Q-Tel y Constellation Technology, junto con subvenciones de organizaciones estadounidenses como DARPA y el Departamento de Defensa.
Verma mencionó una estrecha colaboración con TSMC, que, según dijo, ha seguido su investigación durante años y proporcionó acceso a silicio avanzado, una oportunidad poco común. Esta asociación se remonta a las primeras etapas de I+D de EnCharge.
El enfoque de EnCharge en la tecnología analógica lo distingue de los competidores que se centran principalmente en chips de procesamiento para entrenamiento e inferencia de IA a nivel de servidor, impulsando el negocio de fabricantes de GPU como Nvidia y AMD. El enfoque de EnCharge, detallado en un reciente artículo de investigación de IBM, integra cómputo y memoria, haciendo que estos procesadores sean más rentables que los diseños tradicionales. Aunque estos chips son adecuados para la inferencia en el borde, EnCharge y otros como IBM están explorando nuevos algoritmos para ampliar sus aplicaciones.
EnCharge no está solo en la búsqueda de tecnología analógica, pero Verma destaca un avance significativo en el diseño de sus chips, haciéndolos resistentes al ruido. Esta innovación implica el uso de un dispositivo preciso disponible en la cadena de suministro estándar: cables metálicos dependientes de la geometría que pueden controlarse finamente. EnCharge también ofrece una solución de pila completa, incluyendo software adaptado a su hardware.

Jimmy Kan, socio de inversión en Anzu Partners con un enfoque en semiconductores, señaló el campo abarrotado, habiendo revisado más de 50 empresas en este espacio desde 2017. Enfatizó la búsqueda de una tecnología de cómputo de IA verdaderamente diferenciada, expresando entusiasmo por el progreso de EnCharge.
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