Pesan BlockBeats, 26 Juli, investor Anthropic, Deedy, menunjukkan bahwa semua startup yang sedang mengembangkan chip AI generasi berikutnya berusaha dengan cara berbeda untuk mengakhiri dominasi NVIDIA, dengan menyerang masalah mendasar "perpindahan data". Enam jalur tantangan diferensial meliputi: menghilangkan DRAM (Groq, telah diakuisisi NVIDIA senilai $20 miliar), menghilangkan interkoneksi (Cerebras, telah go public dengan kapitalisasi pasar sekitar $48 miliar), menghilangkan pemisahan komputasi/memori (d-Matrix), menghilangkan arsitektur server berpusat pada komputasi (Majestic), menghilangkan universalitas (Etched, Taalas, MatX), serta menghilangkan mesin litografi senilai $400 juta (Substrate).
Pembukaan dan harga akuisisi Cerebras dan Groq telah menetapkan patokan harga untuk seluruh lintasan chip AI, sementara Etched nilai pasarnya melonjak dua kali lipat menjadi $10,3 miliar dalam tiga minggu saja, dari keadaan rendah hati, semakin memperkuat bahwa modal sedang segera mengevaluasi ulang harga untuk lintasan ini. Dari 18 perusahaan startup utama, nilai buku perusahaan swasta secara total mencapai sekitar $58 miliar, sementara kapitalisasi pasar publik sekitar $48 miliar, mencakup berbagai segmen seperti inferensi, pelatihan/arsitektur baru, sistem, serta pabrik wafer dan lithography.
Setiap jalur menantang asumsi inti arsitektur GPU NVIDIA—bahwa perpindahan data antara unit komputasi dan memori menghabiskan waktu dan energi. Groq mengganti DRAM dengan SRAM untuk menghilangkan latensi lapisan memori secara total, Cerebras menghilangkan hambatan interkoneksi antar-chip dengan chip skala wafer, d-Matrix melakukan komputasi langsung di dalam memori, dan Etched meninggalkan fleksibilitas umum demi merancang perangkat keras khusus untuk arsitektur Transformer. Ekosistem startup chip AI telah berkembang dari narasi tunggal pengganti GPU menjadi serangan multi-titik di tingkat arsitektur. Akuisisi NVIDIA terhadap Groq menunjukkan bahwa perusahaan ini memahami bahwa kompetisi generasi mendatang bukan lagi tentang puncak kekuatan komputasi, tetapi tentang rekonstruksi total efisiensi perpindahan data.