Quadric ਨੇ $30 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀਰੀਜ਼ ਸੀ ਫੰਡਿੰਗ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ, ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਰਾਜਸਵ ਵਾਧੇ ਦਰਮਿਆਨ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI ਵਿਸਥਾਰ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ

TECH
Whalesbook Logo
AuthorKabir Saluja|Published at:
Quadric ਨੇ $30 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀਰੀਜ਼ ਸੀ ਫੰਡਿੰਗ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ, ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਰਾਜਸਵ ਵਾਧੇ ਦਰਮਿਆਨ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI ਵਿਸਥਾਰ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ
Overview

ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਚਿੱਪ-ਆਈਪੀ ਸਟਾਰਟਅਪ Quadric ਨੇ $30 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਸੀਰੀਜ਼ ਸੀ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁੱਲ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪੂੰਜੀ $72 ਮਿਲੀਅਨ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ 2025 ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਵਾਧਾ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਡ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਤੋਂ ਲੈਪਟਾਪ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਣਾਂ ਤੱਕ Quadric ਦੇ ਵਿਸਥਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੇਗਾ, ਜੋ ਕਿ ਸਥਾਨਕ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਧਦੀ ਮੰਗ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ।

ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਇਨਫਰੰਸ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ IP ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ Quadric ਨੇ $30 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਸੀਰੀਜ਼ ਸੀ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। BEENEXT ਕੈਪੀਟਲ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ACCELERATE ਫੰਡ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ, ਇਸ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਕੁੱਲ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪੂੰਜੀ ਨੂੰ $72 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਾਜ਼ਾ ਫੰਡਿੰਗ Quadric ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ 2025 ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਉਤਪਾਦਨ ਆਮਦਨ 2024 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਧੀ ਹੈ। ਇਸ ਫੰਡਿੰਗ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਸੈਕਟਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫੋਕਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਲੈਪਟਾਪ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਣਾਂ ਵਰਗੇ ਵਿਆਪਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰੇਗੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI ਦੀ ਮੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ।

Quadric ਨੇ 2025 ਵਿੱਚ $15 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ $20 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਆਮਦਨ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ 2024 ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ $4 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਛਾਲ ਹੈ। ਇਹ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI ਹੱਲਾਂ ਵੱਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਲ ਲਈ $35 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਦੀ ਆਮਦਨ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਦੇ ਰੋਇਲਟੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਇਸਦੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜਨਵਰੀ 2026 ਤੱਕ Quadric ਦਾ ਪੋਸਟ-ਮਨੀ ਮੁੱਲ ਲਗਭਗ $315.8 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Volta, Gentree, Wanxiang America, Pivotal, ਅਤੇ Silicon Catalyst Ventures ਵਰਗੇ ਨਵੇਂ ਨਿਵੇਸ਼ਕ Uncork Capital ਅਤੇ Pear VC ਵਰਗੇ ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹਨ।

ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI ਵੱਲ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਰੁਝਾਨ ਕਲਾਉਡ ਇਨਫਰੰਸਟ੍ਰਕਚਰ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਧਾਉਣ, ਦੇਰੀ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ "ਸਰਬ ਹਿੰਦ AI" ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ - ਜਿਸ ਨਾਲ ਦੇਸ਼ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਏ ਬਿਨਾਂ ਘਰੇਲੂ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। Quadric ਇਸ ਮੰਗ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਜਨਰਲ ਪਰਪਜ਼ ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (GPNPU) ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ IP, Chimera ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਕਸਡ-ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ (NPUs) ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਅਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, Quadric ਦਾ IP ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ-ਡਰਾਈਵਨ ਅਪ੍ਰਚਲਿਤਤਾ ਤੋਂ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਚੇਨ ਚਿੱਪ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ (LLMs), 30 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਸਮੇਤ, ਇੰਡਸਟਰੀ-ਲੀਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀ ਵਾਟ ਨਾਲ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ AI ਸਿਲੀਕਾਨ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਹੈ।

Quadric ਦੀ ਚਿੱਪ-ਅਗਨੋਸਟਿਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ Kyocera ਵਰਗੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸਮਾਰਟ ਆਫਿਸ ਉਪਕਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ Denso, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ADAS ਚਿਪਸ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨਵੇਂ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਆਪਣੀ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਏਸ਼ੀਅਨ ਗਾਹਕ ਲਈ ਐਜ LLM ਚਿਪਸ ਅਤੇ Tier IV ਨਾਲ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ IP ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ, Quadric ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ Nvidia ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਚਿੱਪ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਾਟਾ-ਸੈਂਟਰ AI 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ Synopsys ਅਤੇ Cadence ਵਰਗੇ ਰਵਾਇਤੀ IP ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਲਈ ਵੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨੂੰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ AI ਅਤੇ ਸਰਬ ਹਿੰਦ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, Quadric ਦੀ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ AI ਹੱਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਮੁੱਖ ਹੈ।

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.