Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Искусственный интеллект

Британский производитель полупроводников, стартап Graphcore, разработал процессор для ИИ, который работает в 10 — 100 раз быстрее аналогов. Однако его успех и успех ему подобных молодых компаний зависит от интереса инвесторов и от того, смогут ли они конкурировать с крупными производителями. По словам журналистов MIT Technology Review, у таких стартапов есть всего один шанс пробиться.

Еще несколько лет назад венчурные фонды сторонились производителей железа — себестоимость микрочипов гораздо выше, чем ПО, а радикальных инноваций в этой области, до недавних пор, было мало. Даже если молодым компаниям удавалось выжить, их доход оказывался таким же миниатюрным, как их полупроводники.

Однако с тех пор отношение инвесторов изменилось, и произошло это благодаря тому, что вера в ИИ как уникальную возможность капиталовложения укрепилась. В этом году, по данным сервиса PitchBook, в стартапы, занятые в производстве микрочипов, уже было вложено $113 млн — почти втрое больше, чем в 2015.

Graphcore был одним из тех, кто привлек $50 млн инвестиций от Sequoia Capital, ведущей венчурной компании Кремниевой долины.

Большое число процессоров, которые используют в разработке ИИ, производит Nvidia. Они состоят из тысяч крошечных компьютеров, работающих параллельно. Однако, графические процессоры не лишены недостатков. Один из самых серьезных в том, что вместе они потребляют много энергии. Стартапы стремятся заполнить этот пробел и разработать не только более экономичные чипы, но и предназначенные специально для нужд нейронных сетей: например, для того, чтобы научить алгоритмы беспилотников вовремя замечать препятствия.

Graphcore утверждает, что предварительные тесты нового «интеллектуального процессора», который начнут рассылать первым заказчиками в первом квартале следующего года, в 10 — 100 раз быстрее, чем современные аналоги. Разработчики ИИ только приветствуют такие инновации, да и крупные компании постепенно начинают переходить к разработке специализированных процессоров для умных машин. Например, Intel недавно обнародовала планы выпуска нового семейства процессоров вместе с Nervana Systems, стартапом, купленным ею в прошлом году.

Перед стартапами стоит и другая проблема: многие из них создают железо для узко специализированных задач. Но на то, чтобы выйти с ним на рынок, у них уходят годы. Принимая во внимание скорость развития ИИ, существует реальный риск, что к моменту появления на прилавках эта технология уже перестанет быть востребованной. С другой стороны, если у микрочипов будет слишком широкий спектр применения, упадет производительность и они потеряют конкурентное преимущество.

Чип Tensor Processing Unit, который Google представила весной, разработан специально для систем глубокого обучения. По эффективности он превосходит стандартные процессоры в 30-80 раз, при этом потребляет меньше энергии.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Мнения
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
Мнения
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы