Encharge用模擬芯片確保AI加速度超過1億美元
EnCharge AI,一家從普林斯頓大學分拆出來的半導體新創公司,已在B輪融資中成功籌集超過1億美元資金。此輪融資由Tiger Global領投,旨在推動公司下一階段的成長。AI的熱潮正處於歷史高峰,但構建和運行AI服務的高昂成本仍令人擔憂。EnCharge相信,其創新的模擬記憶體晶片,專為整合進筆記型電腦、桌上型電腦、手機和穿戴式裝置等設備而設計,不僅能加速AI處理,還能降低成本。
總部位於聖塔克拉拉的EnCharge宣稱,其AI加速器耗能比市場上其他晶片低20倍。他們預計將於今年晚些時候推出首批晶片。此次融資尤為引人注目,因為它與美國政府推動國內硬體和基礎設施創新的政策相呼應,包括晶片領域。若EnCharge成功,可能在這一國家策略中扮演關鍵角色。
此B輪融資是一個全新的融資輪,與2023年12月報導的一筆資金不同。彭博社去年五月曾暗示此次B輪融資,指出EnCharge計劃至少籌集7000萬美元以擴展業務。在與TechCrunch的對話中,EnCharge的執行長兼共同創辦人Naveen Verma未透露公司估值,並糾正PitchBook數據,稱其10月報導的4.38億美元投後估值不準確。
Verma對EnCharge客戶的身份保密,但本輪融資的多元投資者群體暗示了潛在的合作關係。除Tiger Global外,投資者還包括Maverick Silicon、來自台灣的Capital TEN、SIP Global Partners、Zero Infinity Partners、CTBC VC、范德堡大學、Morgan Creek Digital,以及回歸投資者如RTX Ventures、Anzu Partners、Scout Ventures、AlleyCorp、ACVC和S5V。
本輪的企業投資者包括Samsung Ventures和HH-CTBC,這是鴻海科技集團(富士康)與CTBC VC的合作。EnCharge此前已獲得VentureTech Alliance、In-Q-Tel和Constellation Technology的支持,以及來自美國機構如DARPA和國防部的補助。
Verma提到與台積電(TSMC)的密切合作,他表示台積電多年來一直關注他的研究,並提供了先進矽技術的存取機會——這是一項難得的機會。這種合作關係可追溯至EnCharge研發的早期階段。
EnCharge專注於模擬技術,與主要針對伺服器端AI訓練和推論的處理晶片競爭者不同,後者為Nvidia和AMD等GPU製造商帶來商機。EnCharge的方法,如近期IBM研究論文所述,將運算與記憶體整合,使這些處理器比傳統設計更具成本效益。雖然這些晶片適用於邊緣推論,但EnCharge與IBM等公司正探索新演算法以擴展其應用。
EnCharge並非唯一追求模擬技術的公司,但Verma強調其晶片設計的重大突破,使其對雜訊具有抗性。這項創新涉及使用標準供應鏈中可精確控制的幾何依賴金屬線。EnCharge還提供全棧解決方案,包括針對其硬體量身定制的軟體。

圖片來源:EnCharge AI(在新視窗中開啟),依據授權使用。 EnCharge領導團隊的專業知識,包括執行長Naveen Verma、營運長Echere Iroaga和技術長Kailash Gopalakrishnan,為其事業增添實力。然而,競爭環境仍充滿挑戰,其他新創公司如Mythic和Sagence也在模擬晶片競賽中。Anzu Partners的投資合夥人Jimmy Kan,專注於半導體領域,表示自2017年以來已審查超過50家相關公司,強調尋找真正差異化的AI運算技術,並對EnCharge的進展表示興奮。
EnCharge的發展歷程與過去幾年湧現的許多深科技新創公司形成對比,後者通常獲得充裕的風險投資支持。這些新創公司常專注於尚未準備好進入市場但潛力巨大的想法。然而,EnCharge採取更穩健的策略,於2022年從隱形模式中脫穎而出,此前在普林斯頓進行近十年的研究。這種策略使他們能夠降低技術風險,並在獲得風險投資後專注於確保商業合作夥伴,同時繼續發展。
Verma解釋,對於全新技術,理解和降低技術風險至關重要,然後在獲得風險投資後轉向滿足客戶需求。
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亞馬遜計畫透過銷售自家人工智慧晶片,直接與英偉達展開競爭
若亞馬遜網路服務(AWS)能如期落實其計畫,這家雲端服務供應商將大幅拓展其在 NVIDIA 所處市場的版圖,這可能成為 NVIDIA 在人工智慧晶片領域主導地位迄今面臨的最嚴峻挑戰之一。亞馬遜人工智慧部門負責人彼得·德桑蒂斯(Peter DeSantis)向《彭博社》表示,AWS 目前正就向其他公司銷售其 Trainium 人工智慧晶片以供資料中心使用一事進行磋商。他拒絕透露哪些公司可能有興趣購買
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根據路透社引述的一份內部備忘錄,為了在史無前例的零組件短缺期間降低 GPU 成本,Meta 計畫於 9 月開始生產其最新款人工智慧專用晶片。該備忘錄指出,至少有一款晶片已在約六週內完成測試階段。Meta 正與博通(Broadcom)合作進行晶片設計,但將委託台灣台積電(TSMC)負責製造。據報導,該公司還向三星採購記憶體、向 SanDisk 採購儲存裝置,並向住友電工採購光纖設備。今年三月,M
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Interesting move by EnCharge! Analog chips for AI acceleration could really change the game, especially if they can bring down costs. But I wonder how they'll compete with digital giants like Nvidia. $100M is a lot, but AI hardware is a tough market. 🤔
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! 🚀
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