比尔·盖茨和uber联合创始人投资了一家制造ai芯片的初创公司。该公司的目标是制造一种芯片,可以替代包含谷歌最新的tensor processing unit(tpu)ai芯片的3000块电路板。
近年来随着ai的热度不断提升,有不少初创公司一直致力于开发适用于ai时代的“下一代”硬件。
近日,微软联合创始人比尔·盖茨、uber联合创始人travis kalanick的10100基金,以及现任uberceo dara khosrowshahi联手投资了一家小型ai芯片创业公司luminous。
从本次投资可以看出。3位技术行业的重量级人物坚信,当涉及到人工智能硬件的时候,仍然有机会出现新的标准,可以将其整合到各种软件和应用中。
例如2016年,英特尔收购了一家名为nervana的创业公司。而nervana公司的早期投资人、ali partovi的风险投资基金neo,也投资了这家和苹果总部同在加利福尼亚州palo alto的luminous。
相比大公司,ali partovi更偏爱有才华的年轻团队。他承认这样做风险肯定很大,但让partovi甘愿冒风险的,自然是未来的无限可能性。他指出,如果竞争已经结束才入场的话,早就为时已晚。
最终,luminous在种子轮就筹集了900万美元。
希望制作tpu的替代品,并卖给谷歌
luminous公司目前只有7位成员,联合创始人兼ceo marcus gomez表示,目前的公司正在努力通过可以运行ai模型的芯片获得巨大收益,并表示已经初见成效。
公司的目标是为包含谷歌最新的tensor processing unit ai芯片的3000块电路板创建一个替代品。
谷歌加入ai芯片业务本身就是一个大胆的发展。在训练具有海量数据的ai模型上,他们更愿意将芯片掌握在自己手中,而不是依赖于在ai研究人员中流行的nvidia显卡。目前谷歌的云服务已经用上了tpu,但尚未开始向其他公司销售tpu。
luminous确实希望将其芯片出售给不同类型的公司,包括谷歌和亚马逊等云供应商;制造无人机、机器人或自动驾驶汽车的公司等。
gomez曾在google和match group的tinder工作过。在tinder时,通常从早上开始在云上训练ai模型,晚上检验是否训练完成。gomez说,这段时间需要大幅缩短,我们应该能够在几分钟内训练模型,而不是苦等几小时或几天。
使用硅光子学技术区别于友商,上市时间未知
和其他友商不同点在于,gomez称luminous使用硅光子学技术,如graphcore。硅光子学可以在小型场所(如服务器)内实现快速数据传输,类似于光纤电缆可以快速远距离移动数据的方式,并最终能够与流行的开源ai软件框架(如tensorflow和pytorch)兼容。
luminous采用的方法借鉴了联合创始人mitchell nahmias在普林斯顿大学的早期神经形态光子学工作。
除了luminous,谷歌母公司alphabet的gv投资的lightmatter、以及lightelligence也在寻求硅光子学来推动ai处理。
至于上市日期,gomez没有具体透露,只是说:“我们正在使用的技术,和其他人正在使用的完全相同。因此,我们的时间表与其他公司的路径类似”
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