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मैटएक्स ने एआई चिप्स विकसित करने के लिए 500 मिलियन डॉलर की फंडिंग हासिल की है जो एनवीडिया के जीपीयू प्रभुत्व के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करती है। टेकक्रंच
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स्टार्टअप की स्थापना 2023 में पूर्व Google TPU इंजीनियरों द्वारा की गई थी जिन्होंने Google के इन-हाउस AI एक्सेलेरेटर बनाने में मदद की थी
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यह वृद्धि सबसे बड़े शुरुआती चरण के सेमीकंडक्टर फंडिंग दौर में से एक का प्रतिनिधित्व करती है क्योंकि निवेशक एआई प्रशिक्षण चिप्स में एनवीडिया के लगभग एकाधिकार के विकल्प की तलाश कर रहे हैं।
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एआई गणना की लागत आसमान छूने के कारण बाजार हिस्सेदारी पर कब्जा करने के लिए मैटएक्स एच्च्ड, ग्रोक और सेरेब्रस सहित एक भीड़ भरे क्षेत्र में शामिल हो गया है।
मैटएक्सपूर्व Google Tensor प्रोसेसिंग यूनिट इंजीनियरों द्वारा स्थापित एक स्टील्थ AI चिप स्टार्टअप, ने हाल ही में 500 मिलियन डॉलर का एक बड़ा फंडिंग राउंड पूरा किया है – जो हाल की मेमोरी में सबसे बड़े सेमीकंडक्टर में से एक है। 2023 में स्थापित कंपनी चुनौती के लिए डिज़ाइन किए गए विशेष हार्डवेयर का निर्माण कर रही है एनवीडिया का एआई प्रशिक्षण और अनुमान चिप्स पर पकड़, स्टार्टअप की बढ़ती लहर में शामिल होकर शर्त लगा रही है कि वे जीपीयू के अधिक कुशल विकल्पों पर कोड को क्रैक कर सकते हैं। एआई इंफ्रास्ट्रक्चर हथियारों की होड़ तेज होने और एनवीडिया के डेटा सेंटर राजस्व के अभूतपूर्व स्तर पर पहुंचने के साथ, मैटएक्स का वॉर चेस्ट संकेत देता है कि निवेशक एआई सिलिकॉन गेम में व्यवहार्य प्रतिस्पर्धा के भूखे हैं।
मैटएक्स गद्दी से हटने की दौड़ में सबसे अधिक वित्तपोषित चुनौती देने वालों में से एक बन गया NVIDIA एआई चिप्स के निर्विवाद राजा के रूप में। स्टार्टअप ने घोषणा की कि उसने 500 मिलियन डॉलर की फंडिंग बंद कर दी है, जो उस कंपनी के लिए एक चौंका देने वाली राशि है जो मुश्किल से तीन साल पुरानी है और अभी भी बड़े पैमाने पर गुप्त मोड में काम कर रही है। 2023 में उन इंजीनियरों द्वारा स्थापित किया गया, जिन्होंने बिल्डिंग बनाने में बहुत मेहनत की गूगल का टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट्स – कस्टम चिप्स जो सर्च से लेकर जेमिनी तक सब कुछ को शक्ति प्रदान करते हैं – मैटएक्स हाइपरस्केल एआई इंफ्रास्ट्रक्चर के अपने अंदरूनी ज्ञान पर दांव लगा रहा है, जिससे उन्हें सिलिकॉन डिजाइन करने में बढ़त मिलती है जो वास्तव में एनवीडिया के एच 100 और आगामी ब्लैकवेल जीपीयू के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।
समय इससे अधिक महत्वपूर्ण नहीं हो सकता। NVIDIA वर्तमान में एआई प्रशिक्षण चिप बाजार का अनुमानित 80-90% नियंत्रित है, एक लगभग एकाधिकार जो तेजी से समस्याग्रस्त हो गया है क्योंकि एआई प्रयोगशालाएं अरबों की गणना लागत खर्च कर रही हैं। कंपनियों को पसंद है ओपनएआई, anthropicऔर मेटा वे ऐसे विकल्पों के लिए बेताब हैं जो कम कीमतों या बेहतर बिजली दक्षता पर तुलनीय प्रदर्शन प्रदान कर सकें। यह हताशा एआई चिप स्टार्टअप के कैंब्रियन विस्फोट को बढ़ावा दे रही है, जिनमें से प्रत्येक ट्रांसफार्मर मॉडल और बड़े भाषा मॉडल वर्कलोड के लिए अनुकूलित विशेष आर्किटेक्चर पर कोड को क्रैक करने का वादा करता है।
MatX ने अपने चिप आर्किटेक्चर के बारे में कई तकनीकी विवरणों का खुलासा नहीं किया है, लेकिन संस्थापक टीम की पृष्ठभूमि से सुराग मिलते हैं। Google की TPU परियोजना ने विशेष रूप से मैट्रिक्स गुणन संचालन के लिए कस्टम सिलिकॉन बनाने के विचार को आगे बढ़ाया – तंत्रिका नेटवर्क की गणितीय रीढ़। एनवीडिया के जीपीयू के विपरीत, जो ग्राफिक्स रेंडरिंग से विकसित हुए और एआई के लिए रेट्रोफिट किए गए थे, टीपीयू को गहरी शिक्षा के लिए जमीन से उद्देश्य से बनाया गया था। वह वास्तुशिल्प दर्शन कथित तौर पर कुछ कार्यभार के लिए प्रति-वाट बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है, हालांकि Google अपने टीपीयू को व्यावसायिक रूप से बेचने के बजाय अपने डेटा केंद्रों के अंदर बंद रखता है।
