Quadric скористався переходом від хмарного штучного інтелекту до логічного висновку на гаджети
Компанії та уряди шукають інструменти для локального запуску штучного інтелекту, щоб скоротити витрати на хмарну інфраструктуру та створити суверенний потенціал. Quadric , стартап з чіп-IP, заснований ветеранами ранньої компанії з видобутку біткойнів 21E6, намагається стимулювати цей зсув, виходячи за межі автомобільної промисловості та охоплюючи ноутбуки та промислові пристрої, завдяки своїй технології логічного виводу на пристроях.
Таке розширення вже окупається.
У 2025 році компанія Quadric отримала від 15 до 20 мільйонів доларів доходу від ліцензування, що більше порівняно з приблизно 4 мільйонами доларів у 2024 році, повідомив в інтерв'ю TechCrunch генеральний директор Вірбхан Кхетерпал (на фото вище, в центрі). Компанія, яка базується в Сан-Франциско та має офіс у Пуне, Індія, планує отримати до 35 мільйонів доларів цього року, оскільки вона розвиває бізнес зі штучного інтелекту на пристроях, що базується на роялті. Це зростання підтримало компанію, яка зараз має оцінку після інвестиції від 270 до 300 мільйонів доларів, порівняно з приблизно 100 мільйонами доларів у серії B 2022 року, сказав Кхетерпал.
Це також допомогло залучити інвесторів до компанії. Минулого тижня Quadric оголосила про раунд фінансування серії C на суму 30 мільйонів доларів, який очолює фонд ACCELERATE, яким керує BEENEXT Capital Management, довівши загальний обсяг фінансування до 72 мільйонів доларів. Збільшення відбувається, оскільки інвестори та виробники мікросхем шукають способи перенести більше робочих навантажень штучного інтелекту з централізованої хмарної інфраструктури на пристрої та локальні сервери, розповів Хетерпал TechCrunch.
Від автомобілебудування до всього
Quadric розпочався в автомобільній галузі , де штучний інтелект на пристроях може забезпечувати функції в режимі реального часу, такі як допомога водієві. Хетерпал сказав, що поширення моделей на основі трансформаторів у 2023 році призвело до впровадження логічного висновку в «все», що призвело до різкого перелому в бізнесі за останні 18 місяців, оскільки все більше компаній намагаються запускати штучний інтелект локально, а не покладатися на хмару.
«Nvidia — це потужна платформа для штучного інтелекту в центрах обробки даних», — сказав Хетерпал. «Ми прагнули створити подібну CUDA-подібну або програмовану інфраструктуру для штучного інтелекту на пристроях».
На відміну від Nvidia, Quadric сама не виробляє чіпи. Натомість вона ліцензує програмований IP-процесор штучного інтелекту, який Kheterpal описав як «креслення», яке клієнти можуть вбудовувати у власний кремнієвий процесор, разом із програмним стеком та інструментарієм для запуску моделей, включаючи зір та голос, на пристрої.
Серед клієнтів стартапу є принтери, автомобілі та ноутбуки зі штучним інтелектом, зокрема Kyocera та японський постачальник автомобільної продукції Denso, який виробляє чіпи для автомобілів Toyota. Очікується, що перші продукти на базі технології Quadric, починаючи з ноутбуків, будуть поставлені цього року, розповів Хетерпал TechCrunch.
Тим не менш, Quadric зараз виходить за рамки традиційних комерційних розгортань і досліджує ринки, досліджуючи стратегії «суверенного штучного інтелекту», щоб зменшити залежність від інфраструктури, що базується в США, сказав Хетерпал. Він додав, що стартап вивчає клієнтів в Індії та Малайзії, і вважає генерального директора Moglix Рахула Гарга стратегічним інвестором, який допомагає формувати свій підхід до «суверенного» розвитку Індії. У Quadric працює майже 70 людей по всьому світу, включаючи близько 40 у США та близько 10 в Індії.
За словами Хетерпала, цей поштовх зумовлений зростанням вартості централізованої інфраструктури штучного інтелекту та труднощами, з якими стикаються багато країн у будівництві гіпермасштабних центрів обробки даних, що викликає більший інтерес до «розподілених» систем штучного інтелекту, де логічний висновок виконується на ноутбуках або невеликих локальних серверах в офісах, а не покладається на хмарні сервіси для кожного запиту.
Всесвітній економічний форум вказав на цей зсув у своїй нещодавній статті, оскільки логічний висновок на основі штучного інтелекту наближається до користувачів і відходить від суто централізованих архітектур. Аналогічно, EY у листопадовому звіті зазначила , що підхід до суверенного штучного інтелекту набирає обертів, оскільки політики та галузеві групи наполягають на розвитку внутрішніх можливостей штучного інтелекту, що охоплюють обчислення, моделі та дані, замість того, щоб повністю покладатися на іноземну інфраструктуру.
Для виробників мікросхем проблема полягає в тому, що моделі штучного інтелекту розвиваються швидше, ніж цикли проєктування апаратного забезпечення, сказав Хетерпал. Він стверджував, що клієнтам потрібен програмований процесорний IP, який може встигати за оновленнями програмного забезпечення, а не вимагати дорогого перероблення щоразу, коли архітектури переходять від попередніх моделей, орієнтованих на зір, до сучасних систем на основі трансформаторів.
Quadric позиціонує себе як альтернативу постачальникам чіпів, таким як Qualcomm, який зазвичай використовує технологію штучного інтелекту у власних процесорах, а також постачальникам IP-продукції, таким як Synopsys та Cadence, які продають блоки нейронних процесорів. Хетерпал сказав, що підхід Qualcomm може прив'язати клієнтів до власного кремнію, тоді як традиційні постачальники IP-продукції пропонують блоки процесорів, які багатьом клієнтам важко програмувати.
Програмований підхід Quadric дозволяє клієнтам підтримувати нові моделі штучного інтелекту за допомогою оновлень програмного забезпечення, а не перероблювання апаратного забезпечення, що дає перевагу в галузі, де розробка чіпів може тривати роками, тоді як архітектури моделей сьогодні змінюються за лічені місяці .
З усім тим, Quadric все ще перебуває на ранній стадії свого розвитку, маючи наразі лише кілька підписаних клієнтів, і значна частина його довгострокового зростання залежить від перетворення сьогоднішніх ліцензійних угод на великооб'ємні постачання та регулярні роялті.