SiMa.aiein im Silicon Valley ansässiges Startup, das System-on-Chip-Plattformen (SoC) für eingebettetes maschinelles Lernen (ML) herstellt, gab heute bekannt, dass es eine 70-Millionen-Dollar-Erweiterungsfinanzierungsrunde eingeworben hat, um seinen Chipsatz der zweiten Generation, der speziell dafür entwickelt wurde, auf den Markt zu bringen multimodale generative KI-Verarbeitung auf den Markt bringen.
Laut Gartner wird der Markt für KI-unterstützende Chips weltweit voraussichtlich wachsen bis 2027 mehr als verdoppeln auf 119,4 Milliarden US-Dollar im Vergleich zu 2023. Allerdings haben nur wenige Akteure mit der Produktion dedizierter Halbleiter für KI-Anwendungen begonnen. Die meisten prominenten Konkurrenten konzentrierten sich zunächst auf die Unterstützung von KI in der Cloud. Dennoch diverse Berichte prognostizierte ein deutliches Wachstum auf dem Markt der KI am Rande, was bedeutet, dass die Hardware, die KI-Berechnungen verarbeitet, näher an der Datenerfassungsquelle ist als in einer zentralisierten Cloud. SiMa.ai, benannt nach „seema“, dem Hindi-Wort für „Grenze“, ist bestrebt, diesen Wandel zu nutzen, indem es Unternehmen aus den Bereichen industrielle Fertigung, Einzelhandel, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Landwirtschaft und Gesundheitswesen seinen Spitzen-KI-SoC anbietet.
Das in San Jose ansässige Startup, das auf das Marktsegment zwischen 5 W und 25 W Energieverbrauch abzielt, hat seinen ersten ML-SoC auf den Markt gebracht, der KI und ML durch eine integrierte Software-Hardware-Kombination vereint. Dazu gehören der proprietäre Chipsatz und die sogenannte No-Code-Software Palette. Die Kombination wurde bereits von über 50 Unternehmen weltweit genutzt, sagte Krishna Rangasayee, der Gründer und CEO von SiMa.ai, gegenüber TechCrunch.
Das Startup gibt an, dass seine aktuelle Generation des ML SoC die höchsten FPS/W-Ergebnisse beim MLPerf-Benchmark in den Kategorien MLPerf Inference 4.0 Closed, Edge und Power Division lieferte. Allerdings konzentrierte sich der Chipsatz der ersten Generation auf klassisches Computer Vision.
Da die Nachfrage nach GenAI wächst, wird SiMa.ai im ersten Quartal 2025 seinen ML-SoC der zweiten Generation einführen, wobei der Schwerpunkt auf der Bereitstellung multimodaler GenAI-Funktionen für seine Kunden liegt. Der neue SoC werde eine „evolutionäre Veränderung“ gegenüber seinem Vorgänger mit „einigen architektonischen Anpassungen“ gegenüber dem bestehenden ML-Chipsatz darstellen, sagte Rangasayee. Er fügte hinzu, dass die grundlegenden Konzepte dieselben bleiben würden.
Der neue GenAI SoC würde sich an jedes Framework, Netzwerk, Modell und jeden Sensor anpassen – ähnlich wie die bestehende ML-Plattform des Unternehmens – und außerdem mit allen Modalitäten kompatibel sein, einschließlich Audio, Sprache, Text und Bild. Es würde als Single-Edge-Plattform für die gesamte KI in den Bereichen Computer Vision, Transformatoren und multimodale GenAI funktionieren, sagte das Startup.
„Man kann die Zukunft nicht vorhersagen, aber man kann den Vektor auswählen und sagen: Hey, das ist der Vektor, auf den ich wetten möchte.“ Und ich möchte mich rund um meinen Vektor weiterentwickeln. Das ist in etwa der Ansatz, den wir architektonisch gewählt haben“, sagte Rangasayee. „Aber im Grunde genommen haben wir weder aufgegeben, noch mussten wir unsere Architektur drastisch ändern. Dies ist auch der Vorteil unserer softwarezentrierten Architektur, die mehr Flexibilität und Agilität ermöglicht.“
SiMa.ai hat Taiwans TSMC als Fertigungspartner für seine KI-Chipsätze der ersten und zweiten Generation und Arm Holdings als Anbieter für sein Rechensubsystem. Der Chipsatz der zweiten Generation wird auf der 6-nm-Prozesstechnologie von TSMC basieren und eingebettete Vision-Prozessoren Synopsys EV74 für die Vor- und Nachbearbeitung in Computer-Vision-Anwendungen enthalten.
Das Startup zählt etablierte Unternehmen wie NXP, Texas Instruments, STMicro, Renaissance and Microchip Technology und Nvidia sowie KI-Chip-Startups wie Hailo zur Konkurrenz. Allerdings betrachtet es Nvidia als Hauptkonkurrenten – genau wie andere KI-Chip-Startups.
Rangasayee sagte gegenüber TechCrunch, dass Nvidia zwar „fantastisch in der Cloud“ sei, aber keine Plattform für den Edge entwickelt habe. Er glaubt, dass es Nvidia an ausreichender Energieeffizienz und Software für Edge-KI mangelt. Ebenso behauptete er, dass andere Startups, die KI-Chipsätze entwickeln, keine Systemprobleme lösen und lediglich ML-Beschleunigung anbieten.
„Im Vergleich zu allen unseren Kollegen hat Hailo wirklich gute Arbeit geleistet. Und es liegt nicht daran, dass wir besser sind als sie. Aber aus unserer Sicht ist unser Wertversprechen ganz anders“, sagte er.
Der Gründer führte weiter aus, dass SiMa.ai eine höhere Leistung und eine bessere Energieeffizienz biete als Hailo. Er sagte auch, dass die Systemsoftware von SiMa.ai für GenAI ganz anders und effektiv sei.
„Solange wir Kundenprobleme lösen, und das können wir besser als alle anderen, sind wir in einer guten Position“, sagte er.
Die neue reine Eigenkapitalfinanzierung von SiMa.ai, angeführt von Maverick Capital und mit Beteiligung von Point72 und Jericho, erweitert die 30-Millionen-Dollar-Serie-B-Runde des Startups, die ursprünglich im Mai 2022 angekündigt wurde. Bestehende Investoren, darunter Amplify Partners, Dell Technologies Capital, Fidelity Management und Auch Lip-Bu Tan beteiligte sich an der zusätzlichen Investition. Mit dieser Mittelbeschaffung hat das fünf Jahre alte Startup insgesamt 270 Millionen US-Dollar eingesammelt.
Das Unternehmen beschäftigt derzeit 160 Mitarbeiter, davon 65 im Forschungs- und Entwicklungszentrum in Bengaluru, Indien. SiMa.ai plant, diese Mitarbeiterzahl durch die Aufnahme neuer Rollen und den Ausbau seiner Forschungs- und Entwicklungskapazitäten zu erhöhen. Außerdem möchte das Unternehmen ein Go-to-Market-Team für indische Kunden aufbauen. Darüber hinaus plant das Startup, seine kundenorientierten Teams weltweit zu skalieren, beginnend in Korea und Japan sowie in Europa und den USA
„Die Rechenintensität generativer KI hat einen Paradigmenwechsel in der Rechenzentrumsarchitektur herbeigeführt. Die nächste Phase dieser Entwicklung wird die weit verbreitete Einführung von KI an der Edge sein. So wie das Rechenzentrum revolutioniert wurde, steht auch die Edge-Computing-Landschaft vor einer vollständigen Transformation. SiMa.ai verfügt über die wesentlichen Dreiergruppen eines erstklassigen Teams, modernster Technologie und Vorwärtsdrang und positioniert sich damit als Schlüsselakteur für Kunden, die diesen tektonischen Wandel durchmachen. Wir freuen uns, mit SiMa.ai zusammenzuarbeiten, um diese einmalige Chance zu nutzen“, sagte Andrew Homan, Senior Managing Director bei Maverick Capital, in einer Erklärung.