AI ચિપ માર્કેટમાં એક નવા ખેલાડી તરીકે MatX એ પોતાની મજબૂત શરૂઆત કરી છે. Google ના ભૂતપૂર્વ Tensor Processing Unit (TPU) એન્જિનિયરો Reiner Pope અને Mike Gunter દ્વારા સ્થપાયેલી આ સ્ટાર્ટઅપે $500 મિલિયન (આશરે ₹4100 કરોડ) નું મોટું ભંડોળ એકત્ર કર્યું છે. આ ભંડોળ રાઉન્ડનું નેતૃત્વ Jane Street અને Leopold Aschenbrenner ની Situational Awareness ફંડ દ્વારા કરવામાં આવ્યું હતું, જે આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ (AGI) ના વિકાસ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે અને તેની પાસે $1.5 અબજ થી વધુની સંપત્તિ છે. આ ઉપરાંત, Marvell Technology, NFDG, Spark Capital અને Stripe ના સહ-સ્થાપકો જેવા દિગ્ગજ રોકાણકારોએ પણ આ રાઉન્ડમાં ભાગ લીધો છે, જે MatX ની મહત્વાકાંક્ષી યોજનાઓમાં રોકાણકારોનો ઊંડો વિશ્વાસ દર્શાવે છે.
MatX નો મુખ્ય ઉદ્દેશ્ય Large Language Model (LLM) ની ટ્રેનિંગ અને ઇન્ફરન્સ (નિષ્કર્ષ) માટે Nvidia ના વર્તમાન GPUs કરતાં 10 ગણી વધુ કાર્યક્ષમ AI પ્રોસેસર્સ વિકસાવવાનો છે. આ પહેલા, MatX એ $100 મિલિયન ની Series A ફંડિંગમાં $300 મિલિયન થી વધુનું વેલ્યુએશન મેળવ્યું હતું. હવે, 2027 સુધીમાં TSMC દ્વારા ઉત્પાદિત ચિપ્સના શિપમેન્ટ સાથે, કંપની એક વિસ્તૃત વિકાસ રોડમેપ પર આગળ વધી રહી છે.
Nvidia હાલમાં AI ચિપ માર્કેટમાં $4.7 ટ્રિલિયન ના વિશાળ માર્કેટ કેપિટલાઇઝેશન અને 47.02 ના P/E રેશિયો સાથે પ્રભુત્વ ધરાવે છે. Nvidia ની CUDA ઇકોસિસ્ટમ એક અત્યંત મજબૂત 'moat' (અવરોધ) બનાવે છે, જેને પાર કરવી નવા આવનારાઓ માટે ખૂબ જ પડકારજનક છે. MatX નો 10 ગણો પરફોર્મન્સ સુધારવાનો દાવો અત્યંત મહત્વાકાંક્ષી છે અને તેને પૂર્ણ કરવા માટે નોંધપાત્ર ટેકનિકલ અને માર્કેટ અવરોધોને પાર કરવા પડશે.
આ ક્ષેત્રમાં સ્પર્ધા પણ ખૂબ જ તીવ્ર છે. Etched AI જેવી અન્ય સ્ટાર્ટઅપ્સે તાજેતરમાં $500 મિલિયન નું ભંડોળ $5 અબજ ના વેલ્યુએશન પર એકત્ર કર્યું છે, જે ખાસ કરીને ટ્રાન્સફોર્મર મોડેલ્સ માટે AI ઇન્ફરન્સ માર્કેટને લક્ષ્યાંકિત કરે છે. Axelera AI અને Cerebras Systems જેવી કંપનીઓએ પણ અનુક્રમે $1.1 અબજ અને $8.1 અબજ ના વેલ્યુએશન પર મોટું ભંડોળ મેળવીને AI હાર્ડવેર સેગમેન્ટમાં પોતાની હાજરી નોંધાવી છે.
અદ્યતન સેમિકન્ડક્ટર ચિપ્સના ઉત્પાદન માટે TSMC એક મુખ્ય ફાઉન્ડ્રી છે. TSMC તેની ક્ષમતાનો 28% AI ઉત્પાદન માટે ફાળવે છે, પરંતુ Nvidia જેવી મોટી કંપનીઓની સતત વધતી માંગ ઘણીવાર ઉપલબ્ધતા કરતાં વધી જાય છે. એવા અહેવાલો છે કે Nvidia એ 2026 માટે TSMC ની લગભગ 60% એડવાન્સ પેકેજિંગ ક્ષમતા સુરક્ષિત કરી લીધી છે. આ સ્થિતિમાં, MatX માટે TSMC પાસેથી ઉત્પાદન ક્ષમતા સુરક્ષિત કરવી એક મોટો પડકાર બની શકે છે.
MatX સામે સૌથી મોટો પડકાર Nvidia ની સ્થાપિત ઇકોસિસ્ટમ અને ગ્રાહક આધારને તોડવાનો રહેશે. CUDA પ્લેટફોર્મ AI ડેવલપમેન્ટ વર્કફ્લોમાં ઊંડાણપૂર્વક સંકલિત છે, જેના કારણે ગ્રાહકો માટે નવા સોલ્યુશન્સ પર સ્વિચ કરવું ખર્ચાળ અને જટિલ બની શકે છે. 2027 સુધીનો લાંબો વિકાસ સમયગાળો અને અમલીકરણનું જોખમ પણ નોંધપાત્ર છે, કારણ કે AI ક્ષેત્ર ખૂબ ઝડપથી વિકસિત થઈ રહ્યું છે. ભલે રોકાણકારોનો વિશ્વાસ અત્યારે મજબૂત દેખાઈ રહ્યો હોય, પરંતુ MatX ની અંતિમ સફળતા તેના ટેકનિકલ દાવાઓને વાસ્તવિક સિલિકોનમાં રૂપાંતરિત કરવાની, ઉત્પાદન મેળવવાની અને વિશાળ ગ્રાહક આધાર સુરક્ષિત કરવાની ક્ષમતા પર નિર્ભર રહેશે.