Startups de chips de IA desafiam o domínio da NVIDIA com seis abordagens de eficiência no movimento de dados

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Startups de chips de IA estão desafiando o domínio da NVIDIA ao focar na eficiência do movimento de dados. Seis estratégias incluem remover DRAM (Groq, US$20 bi), interconexões (Cerebras, US$48 bi), unir memória e computação (d-Matrix), repensar a arquitetura de servidores (Majestic) e reduzir a generalidade do hardware (Etched, Taalas, MatX). A dominância do BTC permanece sob pressão, pois a avaliação da Etched atingiu US$103 bi em três semanas. A volatilidade dos dados de inflação adiciona incerteza ao setor. As 18 principais startups têm um valor combinado de US$1,06 trilhão, abrangendo inferência, treinamento e fabricação de wafers.
ME AI Mensagem, o investidor da Anthropic, Deedy, apontou que todas as startups desenvolvendo o próximo geração de chips de IA estão tentando, de diferentes maneiras, quebrar o domínio da NVIDIA, visando atacar o problema fundamental da "movimentação de dados". As seis abordagens diferenciadas incluem: eliminar a DRAM (Groq, adquirida pela NVIDIA por US$ 20 bilhões), eliminar a interconexão (Cerebras, já listada com capitalização de mercado de cerca de US$ 48 bilhões), eliminar a separação entre cálculo e memória (d-Matrix), eliminar a arquitetura centrada em servidor (Majestic), eliminar a universalidade (Etched, Taalas, MatX) e eliminar a máquina de litografia de US$ 400 milhões (Substrate). Os preços de listagem e aquisição da Cerebras e da Groq estabeleceram uma referência de precificação para toda a indústria de chips de IA. A Etched duplicou sua avaliação esta semana para US$ 10,3 bilhões, emergindo rapidamente de um estado discreto em apenas três semanas, reforçando que o capital está reavaliando rapidamente a precificação deste setor. Entre as 18 principais startups, o valor nominal combinado das empresas privadas é de aproximadamente US$ 58 bilhões, enquanto a capitalização de mercado no mercado público é de cerca de US$ 48 bilhões, abrangendo segmentos como inferência, treinamento/nova arquitetura, sistemas e fábricas de wafers e litografia. Cada abordagem desafia os pressupostos centrais da arquitetura GPU da NVIDIA — que a movimentação de dados entre a unidade de cálculo e a memória consome tempo e energia. A Groq eliminou completamente a latência da camada de memória substituindo a DRAM por SRAM; a Cerebras eliminou o gargalo de interconexão entre chips com chips em escala de wafer; a d-Matrix realiza o cálculo diretamente na memória; e a Etched renunciou à universalidade para projetar hardware exclusivamente para a arquitetura Transformer. O ecossistema de startups de chips de IA evoluiu de uma narrativa única de substituição da GPU para um ataque multifacetado em nível arquitetural. A própria NVIDIA, ao adquirir a Groq, participa ativamente desse processo, demonstrando que entende que o núcleo da próxima competição não é mais o pico de potência de cálculo, mas sim a reestruturação radical da eficiência na movimentação de dados. (Fonte: BlockBeats)
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