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新闻来源:新物联Newiot 整理       发布时间:2021/10/11 11:45:16       共计:76 浏览
Clear Ventures 设法避开了过去几年的 AI 芯片创业投资战。他们当时看到的是缺乏对软件和可用性的关注,这一观察结果在他们展望未来的人工智能基础设施时仍然存在。过去几年围绕 AI 芯片的炒作给实用企业 AI 的愿景蒙上了阴影——而且硬件性能远没有任何人想象的那么重要。

Clear 的创始人兼普通合伙人 Rajeev Madhavan 看到一些 AI 硬件初创公司取得了成功,但这些故事很少。对进给和速度的强调只是价值的一小部分。他说,要想真正在国家实验室之外或与云构建者一起采用,就意味着要提供一整套软件和服务,而很少有硬件公司知道如何做到这一点。



人们可能会认为他是采用软件优先方法来改变大公司如何在不完全抛弃传统平台的情况下进行新创新的专家。在进入资本之前,Madhavan 创立并主持了几家构建工具链以实现芯片设计流程自动化的公司(Magma,被 Synopsys 收购;LogicVision,被 Mentor Graphics 收购;以及 Ambit Design Systems,被 Cadence 收购)。

该记录有一个明确的模式:确定一个需要自动化(在他的案例中为 EDA)并且可以连接到现有平台和传统流程的市场。根据需要创新现有的东西——企业实际使用的东西,然后继续解决下一个问题。

这种模式也可以更广泛地应用于人工智能。目标不是使其成为独立的工作负载或投资目标,而是要寻找可以将其作为更大、实际工作流程的一部分(通常基于传统系统)的初创公司,并使其成为“加速即服务”而不是一个利基硬件/软件策略。

“今天进行硬件加速的任何人都必须考虑如何获取软件、使用硬件加速器并将所有这些作为服务提供。这意味着许多以 AI 芯片公司起步的公司将不得不经历痛苦的过渡,才能成为更广泛解决方案的一部分,”Madhavan 说。

Clear Ventures 的观点是,到 2024 年,AI 芯片生态系统将成为一个“荒岛”,筹集了大量资金,但没有能够在大型研究机构和超大规模企业的神圣大厅之外随时消费和集成的综合产品。Madhavan 说,如果我们看看使用 SAP HANA 等的大公司,这就是可以更好地衡量机会的方式。

换句话说,找到帮助大公司将人工智能集成到现有系统中的方法,通过使其成为与更广泛的企业基础设施连接的服务使其变得可口,是目标——也是他们投资的领域。Madhavan 说,他自己从初创公司到 IPO 的经历表明,一家公司 90% 的资金都用于支持 ERP 等服务。目标是在现有平台中构建自动化并无缝加速各个部分和特定应用程序(数据库、网络、特定工作负载)。

Clear Ventures 的新人 Vijay Reddy(前英特尔资本)表示,从数据中心的角度来看,人们关心的与硬件性能或能源效率几乎没有关系。“这是关于 TCO——在软件层面实现价值的时间和成本。硬件只是其中的一小部分。” Reddy 补充说,市场需要的,也是 Clear 正在寻找的,是“软件至上,作为服务加速销售”的东西。

“如果你建立了一家以软件为先的公司,那么即使是专注于数据中心的公司也有机会。任何硬件公司都很难做到这一点——添加软件文化。甚至英特尔在其漫长的历史中也未能做到这一点。但我们认为,对于那些能够在特定领域做到这一点的人来说,这是一个机会。数据库、一般的数据加速、人工智能、网络,这些都是机会领域,”Madhavan 解释说。

“我们专注于 AI-plus-X”,Reddy 说。“我们对人工智能应用于垂直行业或行业的领域感兴趣;这可以是网络、物联网、大型电信公司,以及底层系统没有智能来做正确事情的地方。” 他补充说,分解的趋势使企业 IT 变得复杂,但为初创公司创造了机会,可以弥合差距并使人工智能及其在图神经网络或时间序列数据分析中使用人工智能技术的一些分支更容易部署。



“在这些环境中,很多活动都是手动进行的,”雷迪补充道。“我们正在尝试投资可以实现自动化的公司,并寻找可以改进现有平台的方法,例如,采用 Tableau 等较旧的可视化平台,但使用 AutoML 和更新的技术做得更好。”

虽然 Clear Ventures 的投资组合中没有最性感的拥有新设备和软件堆栈的 AI 初创公司,但它是更实用的公司之一。它还说明了 Madhavan 所支持的“加速即服务”概念。从通过 Arrcus 以网络为中心的操作系统进行网络加速,该操作系统可以支持分解的分布式视觉,再到加速传统和新兴工作负载的特定领域软件平台,Clear 的人工智能重点与硬件的关系远不如编排、加速和自动化。

至少在一段时间内,我们可能即将看到对数据中心新 AI 芯片的大规模硬件投资即将结束。如果 Clear 的想法是正确的,那么将 AI 变为实用的转变可能会构成下一波 AI 初创公司。没有硬件指标和疯狂的性能预测,这些故事并不那么光鲜,但它们确实显示了一个正在冷却并(最终)变得真实的 AI 部分。
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