Quadric 转向设备端 AI 推理已初见成效

企业和政府正越来越多地寻求在本地设备上运行人工智能的工具，旨在降低云基础设施成本并发展自主能力。Quadric是一家由早期比特币挖矿公司21E6的资深成员创立的芯片IP初创企业，正致力于推动这一转型。凭借其设备端推理技术，该公司正将业务范围从汽车应用扩展至笔记本电脑和工业设备领域。

这一战略扩张已初见成效。

据首席执行官维尔班·凯特帕尔（Veerbhan Kheterpal）透露，Quadric预计2025年的授权收入将在1500万至2000万美元之间，较2024年的约400万美元大幅增长。 这家总部位于旧金山、并在印度浦那设有办事处的公司，正致力于构建基于版税的设备端AI业务，今年营收目标定为3500万美元。Kheterpal表示，这一增长已使公司的投后估值升至2.7亿至3亿美元之间，而2022年B轮融资时的估值仅为约1亿美元。

该公司的进展也吸引了投资者的关注。Quadric近期宣布完成由BEENEXT Capital Management管理的ACCELERATE基金领投的3000万美元C轮融资，使其累计融资总额达到7200万美元。Kheterpal指出，此轮投资正值投资者和芯片制造商都在寻求将更多AI工作负载从集中式云基础设施转移到终端设备和本地服务器之际。

从汽车到万物

Quadric最初专注于汽车应用领域，在该领域，设备端AI可实现驾驶辅助系统等实时功能。Kheterpal解释称，2023年基于Transformer模型的广泛采用，将推理应用扩展至众多行业，随着越来越多的企业寻求在本地运行AI而非依赖云服务，过去18个月内形成了强劲的业务势头。

“英伟达为数据中心AI提供了强大的平台，”Kheterpal表示。“我们的目标是打造类似于CUDA的可编程基础设施，专门用于设备端AI应用。”

与英伟达不同，Quadric并不直接生产芯片。该公司通过授权可编程AI处理器IP（Kheterpal将其描述为客户可集成到自身硅片设计中的“蓝图”）来开展业务。此外，公司还提供软件堆栈和工具链，支持在设备上直接运行各类模型，包括视觉和语音应用。

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该初创企业的客户群涵盖打印机、汽车及AI笔记本电脑制造商，例如京瓷（Kyocera）以及为丰田汽车生产芯片的日本汽车供应商电装（Denso）。据Kheterpal介绍，首批采用Quadric技术的產品计划于今年推出，首先是笔记本电脑设备。

Kheterpal 解释称，除了传统的商业应用外，Quadric 目前正在探索那些推行“主权 AI”战略以减少对美国基础设施依赖的市场。该公司正在与印度和马来西亚的潜在客户接洽，Moglix 首席执行官 Rahul Garg 作为战略投资者，正协助塑造 Quadric 在印度的主权 AI 发展路径。Quadric 全球员工近 70 人，其中约 40 人在美国，约 10 人在印度。

Kheterpal指出，这一战略方向的推动力在于集中式AI基础设施成本的不断攀升，以及许多国家在建设超大规模数据中心时面临的挑战。这些因素正促使业界对“分布式AI”架构产生日益浓厚的兴趣——该架构允许在办公环境中的笔记本电脑或小型本地服务器上进行推理，而非将每次计算请求都依赖于云服务。

世界经济论坛近期在一篇探讨AI推理如何向终端用户靠拢、逐渐脱离纯集中式架构的文章中，重点强调了这一转变。同样，安永（EY）11月的报告指出，随着政策制定者和行业组织倡导建立涵盖计算资源、模型和数据的本土AI能力，而非完全依赖外国基础设施，主权AI策略正日益受到重视。

Kheterpal指出，对于芯片制造商而言，主要挑战在于AI模型的快速演进与硬件设计周期的差异。他强调，客户需要可通过软件更新进行适配的可编程处理器IP，从而避免在架构从早期以视觉为中心的模型向当代基于Transformer的系统过渡时，每次都进行昂贵的重新设计。

Quadric将自身定位为高通等芯片供应商的替代方案——高通通常将其AI技术集成在自有处理器中；同时也区别于新思科技和Cadence等IP供应商，后者提供神经处理引擎模块。Kheterpal指出，高通的做法可能因其专有芯片而造成供应商锁定，而传统IP供应商提供的引擎模块，许多客户发现难以有效编程。

Quadric的可编程方法使客户能够通过软件更新而非硬件重新设计来支持新的AI模型，这在芯片开发往往需要数年时间、而模型架构却能在数月内演进的行业中，提供了关键优势。

尽管具备这些优势，Quadric仍处于发展初期，迄今签约客户数量有限。该公司的长期成功将在很大程度上取决于能否将当前的许可协议转化为大规模产品出货及可持续的专利使用费收入。