Nat Friedman 和 Daniel Gross 投了一家只针对 LLM 的 AI 芯片公司
AI 时代，英伟达登上了整个产业链的王座，目前市值已经超过了 2 万亿美金，仅次于微软和苹果。而市场对英伟达芯片的需求仍然处于供不应求的阶段，这让很多公司都想在 AI 芯片这块分一杯羹。
现有芯片公司就不说了，互联网巨头里微软、Google 以及 Amazon 都想涉足或已经涉足，之前已经有微软将在最近推自己 AI 芯片 Athena 的传闻。
就在刚刚，Google 发布了一款基于 ARM 的 AI 芯片 Google Axion，声称其性能比目前基于 ARM 的竞争对手提高了 30%，这款芯片将于 2024 年面向 Google Cloud 客户推出。而 OpenAI 也一直有传闻说要融资万亿美金来设计自己的 AI 芯片。
除了这些巨头外，初创公司也开始了向英伟达的 AI 芯片王座发起挑战，并且 VC 开始大量投资，仅仅最近的几周，就已经有至少 4 个 AI 芯片创业公司拿到了 5 亿美金的融资，甚至像 Nat Friedman 和 Daniel Gross 这种 Solo VC 都开始投资 AI 芯片创业公司了。
它们与巨头进入芯片行业的角度有非常大的不同，往往从边缘市场或者从非常垂直的一些应用场景切入，这一点非常有意思，要知道当年英伟达的芯片也是从游戏行业开始的。
这让我突然对这个观点更加坚信：大量的技术创新更多来自于应用场景需求的催生，应用生态越丰富越能催生新技术的创新，当技术突破到一定变革后反过来又促进了应用场景生态的拓展。英伟达的 AI 芯片如此，当下的 AI 大模型应该也是如此，现在这些进入 AI 芯片领域的创业公司同样也是这样的逻辑。
下面我简单介绍 4 个以这种方式进入 AI 芯片的初创公司，他们最近从 VC 那融了超过 5 亿美金的资金。
第一个是以色列的 Hailo，定位于将人工智能引入边缘设备，前两天刚宣布完成 1.2 亿美金的新一轮融资，使其总融资额超过了 3.4 亿美金。
Hailo 的使命是在数据中心领域之外大规模提供高性能的人工智能，特点是将芯片放入无法持续访问云端的设备中，比方说机器人、汽车、供电设备和智能相机等。
Hailo 表示，与在数据中心运行的 Nvidia AI 处理器相比，其芯片可以在此类设备上运行 AI 工作负载，同时使用更少的内存和更少的功耗，而且花费也更少。
并且此次他们还推出了最新的 AI 加速芯片，它专门为个人计算机和汽车行业以低功耗处理 LLMs 而设计，开创了一个用户可以在本地拥有和运行 GenAI 应用程序而无需注册基于云的 GenAI 服务的时代。
要说对抗英伟达显然还太早，但是它有自己的市场，现在 Hailo 已经在汽车、安全、零售、工业自动化、医疗设备和国防等行业拥有 300 多家客户。
斯坦福大学电气工程和计算机科学教授 Christos Kozyrakis 认为，随着人工智能的普及，像 Hailo 这样的加速器芯片将变得“绝对必要”，因为你可以使用它来提高关键任务（例如 AI）的效率，并使用一两个处理器来实现可编程性。
但其长期挑战在于生态的发展，Kozyrakis 说涉及定制芯片的大部分挑战都存在于软件生态系统中，而这是 Nvidia 在 AI 领域比其他公司拥有巨大优势的地方，因为他们 15 年多来一直在为其架构软件进行投资。
不过 Hailo 的联合创始人 Orr Danon 说，GenAI 正在推动对 Hailo 硬件的新需求，除了计算和汽车行业的客户要求在本地处理 LLMs 大模型外，他们看到从机场安全到食品包装等大多数行业对边缘人工智能应用的需求正在激增，比方说工业自动化、安全等领域的客户。
第二个则是 SiMa.ai，上周刚宣布完成了 7000 万美金新一轮融资，使其总计融资额达到了 2.7 亿美金，此次由 Maverick Capital 领投，Point72、Amplify Partners、Dell Technologies Capital 和 Fidelity Management 等跟投，董事会包括了来自英特尔和台积电的董事。
与 Hailo 有点类似，同样致力于开发能够加速相机和汽车等日常消费设备中人工智能应用的芯片。SiMa 不针对 AI 的训练，而是专注于推理，即设备上的人工智能模型识别对象。
其处理器旨在帮助设备了解它们在世界上看到或听到的内容，然后将这些数据转换为文本、语音或视频内容。SiMa 的第一款芯片目前已经吸引了 50 多家客户，明年发布的第二代芯片 ML SoC，重点为客户提供多模态 GenAI 功能。
新的 GenAI SoC 将适应任何框架、网络、模型和传感器，并且还将与任何模式兼容，包括音频、语音、文本和图像，它将作为跨计算机视觉、transformers 和多模态 GenAI 的所有人工智能的单边缘平台。
而第三家则更有意思，我初步感觉是非常看好的，它切入的点更加垂直但是可能非常有效，它只针对大模型 LLM 功能而不是像英伟达的芯片会执行很多任务，因此声称要直接从英伟达那里抢 AI 客户。
它由两位 Solo VC Nat Friedman 和 Daniel Gross 领投，跟投的投资人包括了一众行业大佬和 LLM 与 AI 研究人员，其目标是设计专门用于处理 LLM 所需数据的芯片……
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