2024 年 11 月 19 日
AI モデルの大部分は、エネルギーを大量に消費することで知られるグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) によって動作します。 ゴールドマン・サックスによると、2030 年までにデータにおける GPU の使用が増加センターの設置により、電力の必要性が 160% 増加します。アナログおよびメモリ回路の経験豊富な設計者である Vishal Sarin は、この傾向が持続不可能であると判断した後、当初 Analog Inference として知られていた Sagence AI を設立しました。このビジネスは、エネルギー消費の少ない GPU の代替品の開発に重点を置き、パフォーマンスと環境の両方の問題に取り組んでいます。
Sagence は、AI アプリケーション用のシステムとアナログ チップ、およびそれらのプログラムに必要なソフトウェアを作成しています。データをバイナリ値として保存する標準的なデジタル チップとは対照的に、アナログ チップはさまざまな値を使用して情報を表現します。この違いにより、アナログ回路はメモリ内のデータを直接処理し、より少ない部品で一部の計算を完了することができ、プロセッサとメモリ間のデータ転送によってもたらされるボトルネックを解消します。さらに、デジタルプロセッサと比較して、アナログプロセッサはより高いデータ密度を提供します。
何十年も前から利用可能であったにもかかわらず、デジタルプロセッサが現代世界の需要に追いつけないため、アナログテクノロジーが復活しつつあります。ただし、アナログチップにも欠点があります。それは、正確な製造が必要であることと、プログラミングが複雑であることです。 Sagence は、遅延、コスト、消費電力などの問題を解決するために、特定のサーバーおよびモバイル デバイス アプリケーションに焦点を当て、デジタル テクノロジーの付属品としてチップを販売しています。
2025年に自社チップの商品化を計画しているSagenceは、すでに顧客と協力しており、EnChargeやMythicといったAIに特化した他のアナログチップメーカーとの競争に直面している。 Vinod Khosla、TDK Ventures、Aramco Ventures などの投資家は同社に 5,800 万ドルを寄付しており、従業員 75 名を増やすためにさらに資金を求めるつもりです。最新の生産技術を避けた Sagence の費用対効果の高いアプローチは、過酷な業界における同社の魅力を高めています。
Sagence にとっての潜在的な機会は、最近の傾向によって示されています。半導体スタートアップのために調達されたベンチャーキャピタルの資金は増加している =Thus%20far%20this%20year%2C%20VC,%2410.9%20billion%20in%20447%20deals.); 2024 年上半期だけで 53 億ドルが調達されました。しかし、NVIDIA のような有名企業との競合、高価な製造、確立された技術が優勢な市場への参入の問題など、克服すべき障害はまだあります。この危険性は、多額の資金を提供したにもかかわらず破産を宣告した AI チップメーカー、グラフコアの事例によって浮き彫りになっています。
Sagence の成功は、生産を効率的に拡張しながら、エネルギー効率の高い高性能チップを提供できるかどうかにかかっています。同社は、経済的課題と環境的課題の両方に対処することで、進歩する AI ハードウェア環境の中で独自の地位を築くことを目指しています。
Code Labs Academy のデータ サイエンス & AI ブートキャンプ. でデータを通じてイノベーションを推進します。