AI चिप स्टार्टअप्स छह डेटा-मूवमेंट दक्षता दृष्टिकोणों के साथ NVIDIA की अधिकारिता को चुनौती देते हैं

ME AI संदेश, Anthropic के निवेशक डीडी का कहना है कि जो सभी कंपनियाँ अगली पीढ़ी के AI चिप्स विकसित कर रही हैं, वे अलग-अलग तरीकों से NVIDIA के शासन को तोड़ने की कोशिश कर रही हैं और 'डेटा मूवमेंट' जैसे मूलभूत समस्या पर हमला कर रही हैं। छह अलग-अलग चुनौतियाँ हैं: DRAM को हटाना (Groq, जिसे NVIDIA ने 200 बिलियन डॉलर में अधिग्रहित किया), इंटरकनेक्ट को हटाना (Cerebras, जिसका लगभग 480 बिलियन डॉलर का मार्केट कैपिटलाइजेशन है), कैलकुलेशन/मेमोरी सेपरेशन को हटाना (d-Matrix), सर्वर के कैलकुलेशन-सेंट्रिक आर्किटेक्चर को हटाना (Majestic), सामान्यता को हटाना (Etched, Taalas, MatX), और 400 मिलियन डॉलर के लिथोग्राफी मशीन को हटाना (Substrate)। Cerebras और Groq के IPO और अधिग्रहण मूल्य पूरे AI चिप सेक्टर के लिए मूल्य निर्धारण का मानक स्थापित करते हैं, जबकि Etched का सप्ताह में मूल्य दोगुना होकर 103 बिलियन डॉलर हो गया, जो केवल तीन सप्ताह में एक शांत स्थिति से उभरकर सामने आया, जिससे पता चलता है कि पूंजी इस सेक्टर के मूल्यांकन को तेजी से पुनः मूल्यांकन कर रही है। 18 प्रमुख स्टार्टअप्स में से, प्राइवेट कंपनियों का कुल पेपर वैल्यू लगभग 580 बिलियन डॉलर है, और पब्लिक मार्केट में मार्केट कैपिटलाइजेशन लगभग 480 बिलियन डॉलर है, जो इंफरेंस, ट्रेनिंग/नए आर्किटेक्चर, सिस्टम, और वेफर/लिथोग्राफी सहित कई सब-सेक्टर्स को कवर करता है। प्रत्येक पथ NVIDIA GPU आर्किटेक्चर की मूलभूत मान्यताओं को चुनौती दे रहा है—जिसमें कैलकुलेशन यूनिट और मेमोरी के बीच डेटा का संचलन समय और ऊर्जा दोनों को खपत करता है। Groq SRAM के साथ DRAM को प्रतिस्थापित करके मेमोरी स्तर की लेटेंसी पूरी तरह से हटा देता है, Cerebras वेफर-स्केल चिप के साथ चिप-टू-चिप इंटरकनेक्शन की सीमाओं को हटा देता है, d-Matrix मेमोरी में सीधे कैलकुलेशन करता है, और Etched Transformer आर्किटेक्चर के लिए ही हार्डवेयर डिज़ाइन करके सामान्यता को छोड़ देता है। AI चिप स्टार्टअप पारिस्थिति पहले GPU का सीधा प्रतिस्थापन होने के संदेश से परे होकर, आर्किटेक्चर-स्तर पर बहु-बिंदु हमले में परिवर्तित हो गई है। NVIDIA, Groq को अधिग्रहण करके, सक्रिय रूप से इस प्रक्रिया में हिस्सा ले रही है, जो संकेत देता है कि प्रतिस्पर्धा की प्रमुखता, पहले से, प्रदर्शन पीक पर नहीं, बल्कि 'डेटा मूवमेंट' की प्रभावशीलता में पुनः-संरचना पर है। (स्रोत: BlockBeats)