Top 25 de AI chip de empresas: Un macro de cambio de paso en la micro escala

Uno de los efectos de la actual guerra comercial entre los EE.UU. y China es probable que el desarrollo acelerado de lo que se ha llamado “inteligencia artificial chips”, o AI fichas de resumen, también se refiere a veces como la IA de los aceleradores.

AI chips podrían jugar un papel decisivo en el crecimiento económico futuro ya que inevitablemente característica en los coches, que son cada vez más autónomas; casas inteligentes, donde los dispositivos electrónicos son cada vez más inteligentes; la robótica, obviamente; y muchas otras tecnologías.

AI chips, como lo sugiere el término, se refiere a una nueva generación de microprocesadores que están diseñados específicamente para el proceso de inteligencia artificial tareas más rápido, usando menos energía.

Obvio, usted podría pensar, pero algunos se preguntarán cuál es la diferencia entre una IA patatas fritas y una regular chip sería cuando todos los chips de cualquier tipo de proceso de ceros y unos – un típico procesador, después de todo, es realmente capaz de AI tareas.

unidades de procesamiento gráfico son particularmente buenos en la AI, como las tareas, que es la razón por la que forma la base de muchos de los AI chips de ser desarrollado y ofrecido hoy en día.

Sin salir de nuestra profundidad, mientras que un general microprocesador es un sistema de propósito, AI procesadores incrustados en las puertas de la lógica y altamente paralela sistemas de cálculo que se adapte más a un típico AI tareas como el procesamiento de imágenes, visión artificial, aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, redes neuronales artificiales, y así sucesivamente.

tal vez se podría utilizar coches como metáforas. Un general microprocesador es el típico coche de la familia que podría tener una buena velocidad y dirección de las capacidades. AI chip es un superdeportivo, que normalmente tiene un motor más potente y super-sensible de la dirección, y un perfil más bajo para una menor resistencia al viento, y así sucesivamente.

En otras palabras, permaneciendo dentro de nuestra poca profundidad de capacidades intelectuales, nos lleva a creer que definitivamente hay una diferencia entre AI chips y sus homólogos convencionales.

los Microcontroladores, como muchos lectores sabrán, son un tipo de chip que se construye para hacer un número muy limitado de funciones – operar una lavadora, por ejemplo, o una automática de la puerta, o algo así.

los Microcontroladores son a veces llamados circuitos integrados de aplicación específica. O más bien, lo que solía ser. Pero la ASICs definición parece ser relevante para una amplia gama de chips de ahora. Y AI fichas en realidad puede ser clasificado en esa categoría, ya que están altamente especializados.

Pero esa es la medida de nuestro conocimiento acerca de la tecnología. Es un tema complejo, con su propio gran jerga, por lo que la simplificación no es nada fácil, especialmente ahora que las cosas están cambiando. Más como nosotros lo sabemos.

AI wars

Algunos podrían argumentar que el subtexto de, o la cuestión realmente importante, la guerra comercial entre los EE.UU. y China es de hecho la inteligencia artificial.

Se ha dicho por muchos expertos y comentaristas que cualquiera que sea el país puede obtener una ventaja en la IA va a ser la economía más poderosa de ir hacia adelante.

la IA, por supuesto, tienen un enorme potencial en el ejército, pero lo vamos a intentar y se adhieren a los sectores comerciales e industriales, por ahora.

Y también vamos a dejar fuera de la computación cuántica, debido a que un par de años al menos. Pero eso, también, es otro que la tecnología NOS está preocupado por perder el liderazgo en.

el progreso de China en la IA ha sido acelerada, posiblemente debido a que el gobierno de respaldo, pero es difícil ver lo que los políticos pueden hacer otra cosa que proporcionar los fondos y otros recursos, junto con propagandista de las proclamas.

Si la financiación y todas las otras cosas que están disponibles, como lo son en tanto en los EE.UU. y China y Rusia, para el caso – es el tecnólogos que, en última instancia, serán los que hacen el progreso.

En el punto de Rusia, vale la pena señalar aquí que el presidente del país, Vladimir Putin, ha hecho comentarios en más de una ocasión sobre la importancia de la IA.

“la inteligencia Artificial es el futuro”, dijo Putin en una recientemente televisado en el panel de discusión. “Quien se convierte en el líder en este ámbito, se convertirá en el gobernante del mundo”.

Putin palabras puede sonar un tanto grandilocuente para algunas personas, pero es difícil no estar de acuerdo con sus sentimientos o exagerar el poder de la IA.

la Mayoría de las personas, sin embargo, probablemente preferiría que el mundo se mueve hacia un grupo más diverso de la cultura, de la cooperativa multi-cultura, si se quiere, en lugar de uno AI “dios” que rigen el mundo, como Putin parece imaginar.

O, al menos, de nosotros.

Pero eso es suficiente la política.

AI chips con todo

Así que ahora a las empresas que pensamos que son el top 10 de los desarrolladores de AI chips, aunque no en ningún orden en particular – a sólo 10 empresas que han mostrado su tecnología y ya han puesto en producción o están muy cerca de hacerlo.

Y, como un recordatorio, hemos tratado de permanecer en la definición de AI fichas que hemos descrito al comienzo del artículo, en lugar de sólo superfast convencional microprocesadores.

En otras palabras, estos microprocesadores se enumeran aquí se describe como “AI chips” y están diseñados específicamente para la IA tareas.

Y sólo para proporcionar un contexto comercial, la IA chip mercado está actualmente valorada en alrededor de $7 mil millones, pero se pronostica un crecimiento fenomenal a más de 90 millones de dólares en los próximos cuatro años, según un estudio realizado por Aliadas de Investigación de Mercado.

1. Alfabeto

Google matriz de la empresa es la encargada de supervisar el desarrollo de la inteligencia artificial, tecnologías en una variedad de sectores, incluyendo la computación en la nube, centros de datos, dispositivos móviles y equipos de escritorio.

Probablemente el más notable es su Tensor de la Unidad de Procesamiento, de un ASIC diseñado específicamente para Google TensorFlow marco de programación, utilizado principalmente para la máquina de aprendizaje y el aprendizaje profundo, dos ramas de la IA.

Google Nube de TPU es un centro de datos o en la nube solución y es aproximadamente del tamaño de una tarjeta de crédito, pero el Borde de TPU es menor que uno-ciento de la moneda y está diseñado para “borde” de los dispositivos, en referencia a los dispositivos en el borde de una red, tales como teléfonos inteligentes y tabletas y máquinas utilizadas por el resto de nosotros, fuera de los centros de datos.

dicho esto, los analistas que observan este mercado más de cerca dicen que Google Borde del TPU es poco probable que la característica de la propia compañía de smartphones y tabletas en cualquier momento pronto, y es más probable que se utilice en más de gama alta, la empresa y costosas máquinas y dispositivos.

2. Apple

Apple ha sido el desarrollo de sus propios chips para algunos años y eventualmente se podrían detener el uso de proveedores, tales como Intel, que sería un gran cambio en el énfasis. Pero después de que ya en gran medida ajenas a sí mismo de Qualcomm después de un largo legal forcejear, Apple parece decidida a seguir su propio camino en la AI futuro.

La compañía ha utilizado su A11 y A12 “Bionic” chips en sus últimos iPhones y iPads. El chip de Apple utiliza el Neuronales Motor, que una parte de los circuitos que no es accesible a las aplicaciones de terceros. El A12 Bionic chip se dice ser un 15 por ciento más rápido que su anterior encarnación, mientras que usando el 50 por ciento de la fuerza.

La A13 versión en producción, de acuerdo a la Inversa, y es probable que la característica más de la compañía de dispositivos móviles este año. Y teniendo en cuenta que Apple ha vendido más de mil millones de dispositivos móviles, que es un heck de ready-made de mercado, incluso sin su equipo de escritorio de la línea, que todavía sólo representa sólo el 5 por ciento de todo el mercado de PC en todo el mundo.

3. Brazo

Brazo, o ARM Holdings, produce diseños de chips que son utilizados por todos los principales fabricantes de tecnología, como Apple.

Como un chip de diseñador, no fabricar sus propios chips, que de cierta forma le da una ventaja en tal vez la forma en que Microsoft tenía una ventaja al no tomar sus propias computadoras.

En otras palabras, el Brazo es muy influyente en el mercado.

La compañía está actualmente desarrollando AI diseños de chips a lo largo de tres vías principales: Proyecto de Trillium, una nueva clase de procesadores que son “ultra-eficiente” y escalable, destinadas a la máquina de aplicaciones de aprendizaje; el Aprendizaje de Máquina del Procesador, que es auto-explicativo; y el Brazo NN, corto para las redes neuronales, un procesador diseñado para trabajar con TensorFlow, Caffe, que es una profunda marco de aprendizaje, y otras estructuras.

4. Intel

El más grande del mundo fabricante de circuitos se informó de que han sido generadoras de $1 mil millones en los ingresos procedentes de la venta de AI chips tan atrás como el año 2017. De hecho, Intel no es actualmente el más grande del mundo fabricante de circuitos, pero probablemente se encontraba en el momento.

Y los procesadores de ser considerado en el reporte de que eran de la gama Xeon, que no es en realidad AI-específico, sólo un general que fue mejorado para lidiar con IA mejor.

si bien puede seguir para mejorar Xeon, Intel también ha desarrollado una IA gama de chip llamado “Nervana“, que se describen como “red neuronal de procesadores”.

las redes neuronales Artificiales imitan el funcionamiento del cerebro humano, que aprende a través de la experiencia y el ejemplo, que es la razón por la que a menudo escuchamos acerca de la máquina y profunda de los sistemas de aprendizaje necesitan ser “entrenados”.

Con Nervana, cuyo lanzamiento está previsto para finales de este año, Intel parece priorizar la solución de los problemas relativos al procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo.

5. Nvidia

En el mercado de las Gpu, que hemos mencionado puede procesar AI tareas mucho más rápido que el propósito de todos los chips de Nvidia parece tener un plomo. Del mismo modo, la compañía parece haber ganado una ventaja en el mercado incipiente para la IA fichas.

Las dos tecnologías parecen estar estrechamente relacionados entre sí, con Nvidia, los avances en la Gpu ayudando a acelerar su AI desarrollo de chips. De hecho, los GPUs parecen determinar Nvidia AI ofrendas, y sus chipsets podría ser descrito como la IA de los aceleradores.

El AI específico chip de tecnologías de Nvidia suministros para el mercado incluyen su Tesla chipset, Volta, y Javier, entre otros. Estos chipsets, todas basadas en la Gpu, se empaquetan en software-plus-soluciones de hardware que están dirigidos a mercados específicos.

Xavier, por ejemplo, es la base para una autonomía en la conducción de la solución, mientras Volta está dirigido a los centros de datos.

aprendizaje Profundo parece ser la principal área de interés para las tarjetas de Nvidia. El aprendizaje profundo es una especie de un mayor nivel de aprendizaje de máquina. Usted podría pensar de la máquina de aprendizaje como el aprendizaje a corto plazo el uso relativamente limitado de los conjuntos de datos, mientras que el aprendizaje profundo de una mayor cantidad de datos recogidos durante un período de tiempo más largo para volver a los resultados que son, a su vez, diseñado para abordar más profundamente, los problemas subyacentes.

6. Advanced Micro Devices

Como Nvidia, AMD es otro fabricante de circuitos, que está fuertemente asociada con las tarjetas gráficas y tarjetas gráficas, en parte debido al crecimiento de los juegos de ordenador de mercado en los últimos podría décadas, y últimamente debido al crecimiento de bitcoin minería de datos.

AMD ofrece hardware y soluciones de software como la EPYC Cpu y Radeon Instinto Gpu para el aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo.

Epyc es el nombre del procesador AMD suministros para servidores, principalmente en los centros de datos, mientras que la Radeon es una unidad gráfica, principalmente dirigido a los jugadores. Otros chips de AMD ofrece incluye la Ryzen, y tal vez el más conocido Athlon.

La compañía parece estar en una etapa relativamente temprana de su desarrollo de IA específica de fichas, pero con su fuerza relativa en la Gpu, los observadores apuntan a convertirse en uno de los líderes en el mercado.

AMD ha sido contratada para el suministro de sus Epyc y Radeon sistemas para la Departamento de Energía de EE.UU. para la construcción de lo que será uno de los más rápidos del mundo y el más poderoso de los superordenadores, apodado “Frontera”.

7. Baidu

Baidu en China es el equivalente de Google en el sentido de que es principalmente conocido como un motor de búsqueda en internet. Y como Google, Baidu se ha trasladado a una nueva y muy interesante, sectores comerciales, como los coches sin conductor, que, por supuesto, necesitan potentes microprocesadores, preferiblemente AI fichas.

Y al final, Baidu el año pasado dio a conocer el Kun Lun, describiéndola como una “nube-a-borde de IA chip”.

La compañía ve Kunlun de la aplicación, principalmente, en su actual AI ecosistema, que incluye la clasificación de la búsqueda y su profunda marcos de aprendizaje. Pero el chip tiene otras aplicaciones potenciales en los nuevos sectores de Baidu vamos, incluidos los vehículos autónomos, inteligencia de dispositivos para el hogar, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y procesamiento de imágenes.

8. Graphcore

Después de la lista de siete relativamente establecida hace mucho tiempo las empresas cuyas actividades principales son, en realidad, no orientada hacia el desarrollo de AI chips, llegamos a Graphcore, una empresa cuyo objetivo central es generar y proporcionar AI fichas en el mercado.

La compañía ha persuadido de la talla de BMW, Microsoft y otros de nombres global a invertir un total de 300 millones de dólares en su negocio, que ahora está valorado en alrededor de $2 millones de dólares.

La compañía, el producto principal de la derecha que ahora parece ser el Rackscale UIP-Pod, basado en su Coloso procesador y dirigido a centros de datos, aunque puede crear más con el mítico cantidad de dinero invertido, ya que es donde su futuro se encuentra.

El “UIP” está parado para el procesamiento inteligente de la unidad en este contexto.

9. Qualcomm

después de Haber hecho un montón de dinero a través de su asociación con Apple desde el inicio del smartphone boom, Qualcomm probablemente se siente abandonado en el frío por el gigante de la tecnología de la decisión de dejar de comprar sus fichas. Pero Qualcomm sí mismo es, por supuesto, no minnow en su sector y ha estado haciendo algunas inversiones importantes con el futuro en mente.

el mes Pasado, la compañía dio a conocer un nuevo “Nube AI Chip“, y parece ser que la vinculación a su evolución en la quinta generación de redes de telecomunicaciones, de 5G. Estas dos tecnologías se piensa que es fundamental para la construcción del nuevo ecosistema de vehículos autónomos y dispositivos de computación móvil.

los Analistas dicen que Qualcomm es algo de una recién llegada a la IA espacio de chip, pero la empresa tiene una amplia experiencia en el mercado de dispositivos móviles que sería de gran ayuda en la consecución de su objetivo declarado de “hacer en el dispositivo de IA omnipresente“.

10. Adapteva

Este es uno de los más intrigantes de las compañías en esta lista, al menos no por la Parallella, que a veces es descrito como el más barato de supercomputación de sistema disponibles.

Adapteva principal de AI chip que ofrece es el Epifanía, una resolución de 1024 core de 64 bits del microprocesador que se dice que es un “primer mundo” en muchas maneras.

La Darpa-financiado inicio corrió una exitosa campaña de Kickstarter para su Parallella producto y ha recaudado más de $10 millones en el total de las inversiones.

por Desgracia, sin embargo, su sitio web está actualmente de difícil acceso, lo que significa que no estamos seguros de cuál es el estado de su tecnología y empresa, directamente de las personas de que se trate. Pero con tanto interés en su tecnología, tal vez no han tenido el tiempo para ordenar que fuera parte.

11. Thinci

la Robótica y la Automatización de Noticias, informó sobre esta empresa hacia el final del año pasado, cuando la tecnología automotriz proveedor Denso led de $65 millones de ronda de inversión en la startup.

Hemos descrito Thinci como desarrollador de coche autónomo de la tecnología, la cual es, pero también interesado en los vehículos aéreos no tripulados, o drones, el mercado.

La compañía dice que su tecnología está actualmente instalado en los centros de datos, pero no mucho más se sabe acerca de sus productos. Lo que no dicen en Thinci del sitio web es que la compañía es el desarrollo de hardware y soluciones de software para la máquina de aprendizaje, aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento de visión.

12. Mítico AI

Habiendo recaudado más de 40 millones de dólares en financiación, Mítica es la planificación para implementar su “AI Sin Fronteras” la filosofía en el mundo, empezando por los centros de datos.

La compañía afirma haber desarrollado un método mediante el cual la profundidad de redes neuronales ya no pesan mucho en la convencional AI local, ya que su sistema realiza híbrido digital y analógica de cálculos en el interior de las cabinas flash, que se dice que es un “enfoque totalmente nuevo”.

Su GPU es capaz de escritorio rendimiento del equipo, pero es del tamaño de una camisa de botón, lo que significa que se puede entregar “masiva de la computación en paralelo”, aunque casi sin peso.

Todo lo cual probablemente significa que sus chips mejoraría el rendimiento de los dispositivos periféricos sin añadir mucho peso o necesidad de poder.

13. Samsung

Habiendo superado a Intel como el más grande del mundo chipmaking de la empresa, y Apple como líder en el mundo smartphone de la compañía, Samsung está buscando para crear totalmente nuevos mercados en los que nunca había existido antes.

Uno de esos mercados es plegable para smartphones, aunque la compañía parece haber sufrido un contratiempo en esa zona debido a que algunas unidades se rompió en las manos de los revisores.

Pero incluso los smartphones se necesita más AI-capaz de chips, por lo que su trabajo en esa área no será desperdiciado.

a finales del pasado año, Samsung lanzó la última versión de su Exynos microprocesador, el cual está diseñado para la evolución a largo plazo, o LTE, redes de comunicaciones.

Samsung dice que el nuevo Exynos está equipado en el dispositivo y mejorado el procesamiento neural de la unidad.

14. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company

a Pesar de ser uno de Apple principales proveedores de chips para muchos años, TSMC no es exactamente un jactancioso de la empresa. Seguro, es que tiene un sitio web y actualizaciones de los inversores con los resultados, pero no habla mucho acerca de su trabajo real.

por Suerte, los medios de comunicación, tales como DigiTimes mantenga al tanto de las idas y venidas en el fabricante de circuitos y recientemente se informó de que el e-commerce gigante Alibaba ha contratado a TSMC, así como Global Unichip – para construir un AI chip.

no sabemos mucho más acerca de esto, pero dado el tamaño de Alibaba y el negocio de las conexiones de TSMC, el orden es probable que para producir cambios significativos en la AI mercado de la viruta.

15. HiSilicon

Este es el semiconductor de la unidad de negocio de Huawei, el fabricante de equipos de telecomunicaciones que actualmente es el tema de algunos indirectos de embargos de comercio.

Básicamente, Huawei ha sido prohibidas en la práctica de hacer negocios en los estados unidos, y algunos países Europeos son ahora los siguientes América del plomo.

Lo que esto significa para HiSilicon probablemente es demasiado pronto para decir, pero la empresa no está colgando alrededor para encontrar. Recientemente se ha lanzado Kirin, que se describe como un AI chip en algunos medios de comunicación, pero no estamos tan seguros.

de todos Modos, es probablemente una etapa temprana en HiSilicon AI chip de capacidades y la empresa tendrá que acelerar sus esfuerzos si es para compensar el creciente número de suministro de las prohibiciones de Huawei se enfrenta.

16. IBM

Ninguna lista de este tipo sería completa sin al menos una mención de IBM, que, como era de esperar, ha masivamente bien financiado la investigación y el desarrollo en todo tipo de tecnologías, muchas de las cuales están relacionadas con la IA.

La empresa de la que tanto se habla Watson AI usa en realidad lo que estamos llamando a los procesadores convencionales, en lugar de AI-específicos, pero son bastante potente de todos modos.

En términos de especializados AI chips de IBM TrueNorth es, probablemente, en esa categoría. TrueNorth es descrito como un “neuromorphic chip”, inspirado en el cerebro humano, y contiene una enorme 5.4 mil millones de transistores, que suena como un montón hasta que AMD Épica con 19,2 millones de dólares.

Pero no es todo acerca de la cantidad de transistores y el número real de los componentes, se trata de cómo los componentes se utilizan, y de IBM está invirtiendo fuertemente en tomar un lugar central en la AI chip paisaje del futuro.

17. Xilinx

Hablando del número de componentes, Xilinx se dice que es el fabricante del microprocesador con el mayor número de transistores. Su Versal o Everest chipsets se dice que contienen de 50 millones de transistores.

por otra parte, Xilinx describe Versal como AI inferencia de la plataforma. “Inferencia” es el término que se refiere a la deducción de las cantidades masivas de datos que la máquina de aprendizaje y el aprendizaje profundo de los sistemas de captura y proceso.

El pleno Versal y el Everest solución contienen chips de otras compañías, o al menos aquellas diseñadas por otras empresas. Pero Xilinx es probablemente uno de los primeros en ofrecer tal alta potencia de las capacidades de computación para el mercado de auto-contenido de los paquetes.

18. A través de

a Pesar de que a Través de no ofrecer una IA chip como tal, no ofrece lo que se describe como un “Borde de IA Kit para Desarrolladores“, que cuenta con un procesador Qualcomm y una variedad de otros componentes. Y nos ofrece una oportunidad para mencionar un tipo diferente de empresa.

Es probablemente sólo una cuestión de tiempo antes de que la IA está integrado en todos los otros de bajo costo, pequeño equipo de los proveedores, tales como Arduino, Raspberry Pi, y otros. Uno o dos ya pack de IA chip. Pine64 es uno de ellos, según Geek.

al Parecer, es posible incluso ahora a desarrollar aplicaciones de la AI usando Raspberry Pi y Arduino, pero tendríamos que referirse a Instructables o un sitio web similar si desea obtener más información acerca de eso. Es sin duda vale la pena mantener las pestañas en el sector.

19. LG

Uno de los mayores proveedores del mundo de la electrónica de consumo LG es un gigante que parece hacer algunos ágiles movimientos. Su interés en la robótica es una evidencia de esto, pero luego, una gran cantidad de empresas están buscando para estar listo para cuando las casas inteligentes permiten más máquinas inteligentes.

Este sitio web informó recientemente de que LG ha presentado su propia IA chip, el LG Neuronal Motor, con la compañía dice que su estrategia es “acelerar el desarrollo de la IA de los dispositivos para el hogar”.

Pero incluso antes de que llegue al borde de dispositivos, es probable que LG va a utilizar las fichas en sus centros de datos y la trastienda de los sistemas.

20. Imagination Technologies

la realidad Virtual y la realidad aumentada, el uso de más recursos de computación que casi cualquier otra cosa que se ejecuta en un dispositivo. Algunos de Google de los servidores del centro de datos se dice que han sido llevados a un fin estrepitoso durante la moda global sobre el Pokémon de realidad aumentada juego hace un par de años.

de Modo VR y AR probablemente requieren de la integración de la AI fichas en el centro de datos así como en el borde del dispositivo. Y la Imaginación hace que con su GPU PowerVR.

la Imaginación describe la última PowerVR como una “completa de la red neuronal acelerador de solución para la IA chips”, que ofrece más de 4 tera de operaciones por segundo, lo que es “la mayor densidad de rendimiento por milímetro cuadrado en el mercado”, según la compañía.

21. MediaTek

Como la mayoría de las compañías en esta lista, MediaTek es un “integrados” empresa de semiconductores, lo que significa que no es el de fabricación o de fabricación de los chips de sí mismo, sólo el diseño y el desarrollo.

Su NeuroPilot tecnología incorpora lo que describe como “heterogéneo de las capacidades de computación”, tales como Cpu, Gpu, y AI unidades de procesamiento en su sistema-en-chip de los productos.

En este contexto, “system-on-chip” se refiere a que el circuito integrado que se conecta todos los componentes de una máquina de computación.

22. Ola Informática

Esta empresa, probablemente, podría ser descrito como un especialista AI proveedor de la plataforma. El mes pasado, se lanzó el Triton AI, que es otro sistema-en-chip.

Onda dice Triton es una “industria” que permite a los desarrolladores para abordar una amplia gama de IA casos de uso con una sola plataforma. Es compatible con la inferencia y la formación, y es lo suficientemente flexible para apoyar a los nuevos algoritmos.

Wave ofrece una amplia gama de AI soluciones que van desde el borde de los dispositivos a los servidores del centro de datos y bastidores.

23. SambaNova

Habiendo recaudado más de $200 millones, este inicio es muy bueno con los recursos adecuados para desarrollar personalizado AI chips para sus clientes.

Todavía en la etapa inicial de su negocio, SambaNova dice que es la construcción de hardware y soluciones de software a la “unidad de la próxima generación de AI computing”.

Uno de los principales inversores es el Alfabeto, o Google. Usted encontrará que muchas de las grandes empresas establecidas están comprando en nuevas e innovadoras startups como una forma tal vez para evitar ser interrumpido por ellos.

24. Groq

Esta empresa fue creada por algunos ex empleados de Google, incluyendo uno o dos de los que estuvieron involucrados en el Tensor de proyecto, y se dice que es más bien bajo llave.

Crunchbase se informó el año pasado que el inicio había recaudado $60 millones para desarrollar sus ideas, que se fundan en su creencia de que calcular de la siguiente “gran avance será alimentado por la nueva simplificada enfoque de arquitectura de hardware y software”.

No mucho más se puede extraer de su web, a menos que tal vez eres un experto. Pero esperar a oír más acerca de esta empresa hacia delante.

25. Kalray

Esta es una empresa de la Robótica y la Automatización de Noticias ha ofrecido en el pasado. Uno de sus altos ejecutivos, hizo una presentación y nos concedió una entrevista que se puede ver en nuestro canal de YouTube.

en Esencia, Kalray es un bien financiado Europea operación que parece haber producido un innovador chip para AI procesamiento, en los centros de datos y en el borde de los dispositivos. La compañía dice que su método le permite a múltiples redes neuronales de capas para calcular simultáneamente, utilizando el mínimo de energía.

parece ser particularmente interesado en inteligente y autónoma de coches, lo que es comprensible, dada su proximidad con el gigante de la industria automotriz alemana.

26. Amazon

Tener prácticamente inventó el mercado de cloud computing, con sus Servicios de Amazon Web services de la unidad de negocio, parece lógico que Amazon se mete en la AI chip de mercado, especialmente en la medida de sus centros de datos, probablemente, podría ser más eficaz, a través de su integración.

El mundo es más grande minorista en línea dio a conocer su AWS Inferentia AI chip hacia el final del año pasado. Es todavía formalmente, pero incluso cuando lo es, es raro para ser vendidos a empresas externas, sólo se suministra en Amazon para las empresas del grupo.

27. Facebook

tal vez no deberíamos incluir esta empresa en la lista, ya que sólo recientemente ha entrado en un acuerdo con Intel en el desarrollo de un AI chip.

Pero Facebook ha lanzado una serie de innovadores productos de hardware para el centro de datos, por lo que es probablemente vale la pena ver lo que hace en el AI mercado de la viruta.

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