AI ਚਿੱਪ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ Etched ਨੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਸੀਰੀਜ਼ C ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ **$300 ਮਿਲੀਅਨ** ਜੁਟਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਮੁੱਲ (Valuation) ਡਬਲ ਹੋ ਕੇ **$10.3 ਬਿਲੀਅਨ** ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਖਾਸ ਹਾਰਡਵੇਅਰ AI ਇਨਫਰੈਂਸ (AI inference) ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Detailed Coverage
AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਟਾਰਟਅੱਪ Etched ਨੇ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ $300 ਮਿਲੀਅਨ ਜੁਟਾਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਕੁੱਲ ਕੀਮਤ (Valuation) $10.3 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੀ ਛਲਾਂਗ ਸਿਰਫ਼ ਸੱਤ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ, ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਮੁੱਲ $5 ਬਿਲੀਅਨ ਸੀ, ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਈ ਹੈ। ਇਸ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਦੀ ਅਗਵਾਈ Sequoia Capital ਨੇ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street, ਅਤੇ Diffusion Capital ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਵੀ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ। ਇਹ ਪੂੰਜੀ ਦਾ ਆਉਣਾ AI ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖਾਸ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਇਨਫਰੈਂਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿਪਸ
ਆਮ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਉਲਟ, Etched ਸਿਰਫ਼ AI ਇਨਫਰੈਂਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ – ਇਹ ਉਹ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਕੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ 'ਪ੍ਰੀਫਿਲ' (prefill) ਅਤੇ 'ਡੀਕੋਡ' (decode) ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਸਟਮ ਸਿਲੀਕਾਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। 'ਲੋ-ਵੋਲਟੇਜ ਇਨਫਰੈਂਸ' (low-voltage inference) ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀਆਂ ਚਿਪਸ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਘਣਤਾ (transistor density) ਸੰਭਵ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Etched ਨੇ 'ਕਲੱਸਟਰ ਸਕੇਲ ਮੈਮਰੀ' (cluster scale memory) ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਈ ਚਿਪਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ (low latency) 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (large language models) ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਰਤਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਹੈ।
ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਾਫੀ ਸਮਰਥਨ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। Etched ਦਾ ਬਿਜ਼ਨਸ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚਿਪਸ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਲੋਚਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (AI architectures) ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਬਹੁਮੁਖੀ ਹੋਣਗੇ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ ਐਕਸਪਰਟਸ (Mixture of Experts) ਅਤੇ ਨਾਨ-ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਫਰੇਮਵਰਕ (non-transformer frameworks) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Etched ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੁਣੌਤੀ AI ਕੰਪਿਊਟ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਸਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਉਦਯੋਗਿਕ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੂੰਘੇ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਪੱਕ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ (supply chains) ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿਸਟਮ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪੂਰੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਡਿਲਿਵਰੀ ਤੱਕ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ $1 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ ਆਰਡਰ ਬੁੱਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੀਆਂ ਨਿਰਮਾਣ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਉਸਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਪਹਿਰੇਦਾਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਿਪਸ ਦੀ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤੀ ਬਾਰੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਗੇ। ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਡਰ ਪੂਰੇ ਹੋਣ ਦੀ ਗਤੀ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ (data centers) ਵਿੱਚ ਚਿਪਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਆਪਣੀ ਤਕਨੀਕੀ ਲੀਡ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗੀ।