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Les start-up ont du mal à se financer, Nvidia domine le domaine des puces IA, le volume des investissements a chuté de 80%
Les start-up ont du mal à se financer, Nvidia domine le domaine des puces IA, le volume des investissements a chuté de 80%
Selon les informations du 12 septembre, de nombreux investisseurs ont déclaré que Nvidia avait acquis une position dominante dans le domaine de la fabrication de puces d'intelligence artificielle (IA), ce qui oblige ses concurrents potentiels à rencontrer de plus grands défis en matière de financement.
Au deuxième trimestre de cette année, le nombre de transactions de financement pour les startups de puces aux États-Unis a chuté de 80 % par rapport à la même période de l'année dernière.
Nvidia domine le marché des puces, traitant d'énormes quantités de données linguistiques. Les modèles d'IA générative deviennent progressivement plus intelligents en étant exposés à davantage de données, un processus appelé formation.
À mesure que Nvidia émerge comme un acteur puissant dans ce domaine, la situation devient de plus en plus difficile pour les fabricants de puces qui tentent de rivaliser avec elle. Les investisseurs en capital-risque considèrent ces startups comme présentant un risque plus élevé et hésitent à investir massivement. Faire passer la conception d'une puce au stade d'un prototype fonctionnel peut nécessiter plus de 500 millions de dollars de financement, de sorte que les retraits d'investisseurs pourraient bientôt menacer les perspectives d'une startup. l'espace, ou du moins moins d'investissements dans beaucoup d'entre eux », montrent les données de la plateforme d'analyse de bases de données Pitchbook. À la fin du mois d'août de cette année, les start-ups américaines de puces ont levé 881,4 millions de dollars. Cela se compare à 1,79 milliard de dollars pour les trois premiers trimestres de 2022. Le nombre de transactions est passé de 23 à quatre fin août. Nvidia a refusé de commenter.
Selon un rapport du site technologique The Register, la startup de puces d'intelligence artificielle Mythic a levé un total d'environ 160 millions de dollars, mais a manqué de liquidités l'année dernière et a été presque contrainte de cesser ses activités. Cependant, en mars de cette année, la société a réussi à obtenir de nouveaux investissements, bien que seulement 13 millions de dollars.
Le PDG de Mythic, Dave Rick, a déclaré que Nvidia avait "indirectement" exacerbé la crise dans l'ensemble du secteur des puces d'intelligence artificielle, car les investisseurs voulaient "un". un investissement réussi avec un investissement énorme et des rendements énormes. Cependant, le contexte économique difficile a exacerbé le ralentissement du secteur cyclique des semi-conducteurs.
Une mystérieuse startup appelée Rivos a récemment rencontré des difficultés de financement, selon deux personnes proches du dossier. L'objectif principal de Rivos est de concevoir des puces destinées aux serveurs de données
Un porte-parole de Rivos a déclaré que la domination de Nvidia sur le marché n'a pas entravé ses efforts de financement et que son matériel et ses logiciels "continuent d'enthousiasmer nos investisseurs"
Actuellement, Rivos est engagé dans une bataille juridique avec Apple, qui accuse Rivos d'avoir volé des secrets de propriété intellectuelle, exacerbant ainsi ses problèmes de financement.
Les investisseurs sont de plus en plus exigeants
Selon des sources, les startups de puces à la recherche de financement sont confrontées à des exigences plus exigeantes de la part des investisseurs. Ces investisseurs exigent des produits que ces entreprises peuvent lancer ou ont déjà en vente dans quelques mois
Il y a environ deux ans, les nouveaux investissements dans les startups de puces s'élevaient généralement à 200 ou 300 millions de dollars. Cependant, ce chiffre est maintenant tombé à environ 100 millions de dollars, selon Brendan Burke, analyste chez PitchBook.
Au moins deux startups de puces IA ont présenté des clients potentiels en faisant la promotion de clients potentiels ou en travaillant avec des dirigeants de haut niveau, convainquant ainsi les investisseurs et dissipant leurs préoccupations. Contenu révisé : Au moins deux startups de puces IA ont réussi à convaincre les investisseurs et à dissiper leurs doutes en faisant largement connaître leurs relations avec des clients potentiels ou des dirigeants de haut niveau
En août de cette année, dans le but de lever 100 millions de dollars, une startup canadienne de puces IA Tenstorrent a embauché le PDG Jim Keller. Keller est un concepteur de puces quasi légendaire qui a conçu des puces pour Apple, AMD et Tesla.
D-Matrix, la startup de puces d'intelligence artificielle de la Silicon Valley, s'attend à ce que ses revenus cette année soient inférieurs à 10 millions de dollars, mais elle a réussi à lever 110 millions de dollars de financement la semaine dernière. Cet exploit est le fruit du soutien de Microsoft et de l'engagement du fabricant du système d'exploitation Windows à tester les nouvelles puces IA de D-Matrix lors de leur lancement l'année prochaine.
Bien que ces fabricants de puces dans l'ombre de Nvidia traversent une période difficile, les startups spécialisées dans les logiciels d'intelligence artificielle et les technologies associées ne sont pas confrontés aux mêmes contraintes. Selon les données de PitchBook, ces startups ont reçu environ 24 milliards de dollars de financement en août de cette année.
Bien que Nvidia domine le domaine de l'intelligence artificielle informatique, l'entreprise n'est pas invincible dans ce domaine. AMD prévoit de lancer une puce cette année pour concurrencer Nvidia, tandis qu'Intel a connu une croissance à pas de géant en acquérant un produit concurrent par le biais d'acquisitions. Des sources estiment qu'à long terme, ces puces ont le potentiel de remplacer les puces Nvidia.
Il existe également des cas d'utilisation similaires qui peuvent également offrir des opportunités aux concurrents. Par exemple, les puces qui effectuent des calculs gourmands en données pour les algorithmes prédictifs constituent un marché de niche émergent. Nvidia ne domine pas cet espace, et c'est un domaine propice aux investissements.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Le modèle de dialogue NVIDIA ChatQA a évolué vers la version 2.0, avec la longueur du contexte mentionnée à 128 Ko
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
La communauté ouverte LLM est une époque où une centaine de fleurs fleurissent et s'affrontent. Vous pouvez voir Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 et bien d'autres. excellents interprètes. Cependant, par rapport aux grands modèles propriétaires représentés par le GPT-4-Turbo, les modèles ouverts présentent encore des lacunes importantes dans de nombreux domaines. En plus des modèles généraux, certains modèles ouverts spécialisés dans des domaines clés ont été développés, tels que DeepSeek-Coder-V2 pour la programmation et les mathématiques, et InternVL pour les tâches de langage visuel.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Nvidia joue avec l'élagage et la distillation : réduisant de moitié les paramètres de Llama 3.1 8B pour obtenir de meilleures performances avec la même taille
Aug 16, 2024 pm 04:42 PM
L’essor des petits modèles. Le mois dernier, Meta a publié la série de modèles Llama3.1, qui comprend le plus grand modèle Meta à ce jour, le modèle 405B, et deux modèles plus petits avec respectivement 70 milliards et 8 milliards de paramètres. Llama3.1 est considéré comme inaugurant une nouvelle ère de l'open source. Cependant, bien que les modèles de nouvelle génération soient puissants en termes de performances, ils nécessitent néanmoins une grande quantité de ressources informatiques lors de leur déploiement. Par conséquent, une autre tendance est apparue dans l’industrie, qui consiste à développer des petits modèles de langage (SLM) qui fonctionnent suffisamment bien dans de nombreuses tâches linguistiques et sont également très peu coûteux à déployer. Récemment, des recherches de NVIDIA ont montré qu'un élagage structuré combiné à une distillation des connaissances permet d'obtenir progressivement des modèles de langage plus petits à partir d'un modèle initialement plus grand. Lauréat du prix Turing, Meta Chief A
Conforme à la spécification NVIDIA SFF-Ready, ASUS lance les cartes graphiques Prime GeForce RTX série 40
Jun 15, 2024 pm 04:38 PM
Selon les informations de ce site du 15 juin, Asus a récemment lancé la carte graphique GeForce RTX40 "Ada" de la série Prime. Sa taille est conforme à la dernière spécification SFF-Ready de Nvidia, qui exige que la taille de la carte graphique ne dépasse pas 304. mm x 151 mm x 50 mm (longueur x hauteur x épaisseur). La série Prime GeForceRTX40 lancée par ASUS comprend cette fois RTX4060Ti, RTX4070 et RTX4070SUPER, mais elle n'inclut actuellement pas RTX4070TiSUPER ou RTX4080SUPER. Cette série de cartes graphiques RTX40 adopte une conception de circuit imprimé commune avec des dimensions de 269 mm x 120 mm x 50 mm. Les principales différences entre les trois cartes graphiques sont.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
