Des analystes de Omdia attendez-vous à ce que les startups de puces AI connaissent une année difficile.
Omdia Radar du marché des meilleures startups de matériel d'IA constate que plus de 100 investisseurs en capital-risque ont investi plus de 6 milliards de dollars dans les 25 meilleures startups de puces IA depuis 2018. Cependant, il semble que les bons moments ne durent pas.
La pénurie mondiale de puces devient une crise des stocks. Pendant ce temps, le ralentissement économique et les politiques monétaires difficiles ont rendu difficile la collecte de fonds.
"Les startups de puces IA les mieux financées sont sous pression pour fournir le type de support logiciel auquel les développeurs sont habitués de la part du leader du marché, NVIDIA", déclare Alexander Harrowell, analyste principal pour Advanced Computing chez Omdia.
"C'est le principal obstacle à l'introduction de la nouvelle technologie de puces IA sur le marché."
Omdia prévoit qu'au moins une startup majeure quittera le marché cette année, probablement par le biais d'une vente à un grand fabricant de puces ou à un fournisseur de cloud hyperscale.
"La voie de sortie la plus probable est probablement via les ventes commerciales aux principaux fournisseurs", ajoute Harrowell.
"Apple a 23 milliards de dollars de liquidités sur son bilan et Amazon 35 milliards de dollars, tandis qu'Intel, NVIDIA et AMD ont environ 10 milliards de dollars entre eux. Les hyperscalers ont été très désireux d'adopter le silicium IA personnalisé et ils peuvent se permettre de maintenir les compétences impliquées.
Plus de la moitié des 6 milliards de dollars investis dans les startups de puces IA se sont concentrés sur des accélérateurs CGRA à grande puce conçus dans le but de charger des modèles IA entiers sur puce. Cette approche est maintenant remise en question en raison de la croissance continue des modèles d'IA.
"En 2018 et 2019, l'idée d'intégrer l'intégralité du modèle dans la mémoire sur puce était logique, car cette approche offre une latence extrêmement faible et répond aux problèmes d'entrée/sortie des grands modèles d'IA", explique Harrowell.
"Cependant, les modèles ont continué à se développer de manière spectaculaire depuis, faisant de l'évolutivité un problème critique. Des modèles plus structurés et complexes en interne signifient que les processeurs d'IA doivent offrir une programmabilité plus générale. En tant que tel, l'avenir des processeurs d'IA pourrait prendre une autre direction.
(Photo par Fabrice Conti sur Unsplash)
Vous voulez en savoir plus sur l'IA et le Big Data auprès des leaders de l'industrie ? Vérifier Salon de l'IA et du Big Data se déroulant à Amsterdam, en Californie et à Londres.
Découvrez d'autres événements et webinaires technologiques d'entreprise à venir propulsés par TechForge ici.
Source