Encharge mengumpulkan $ 100 juta+ untuk mempercepat AI menggunakan chip analog

Encerstartup semikonduktor yang mengembangkan chip memori analog untuk aplikasi AI, telah mengumpulkan lebih dari $ 100 juta dalam putaran Seri B yang dipimpin oleh Tiger Global untuk memacu tahap pertumbuhan berikutnya.

Pendanaan ini sebagian signifikan karena minat pada AI berada pada titik tertinggi sepanjang masa, tetapi tingginya harga membangun dan operasi layanan AI terus menjadi bendera merah. Encharge, diputar dari Universitas Princeton, percaya chip memori analognya – dibayangkan akan tertanam di perangkat seperti laptop, desktop, handset, dan barang yang dapat dikenakan – tidak hanya akan mempercepat pemrosesan AI, mereka akan membantu menurunkan biaya juga.

Encharge yang berbasis di Santa Clara mengklaim akselerator AI-nya menggunakan energi 20 kali lebih sedikit untuk menjalankan beban kerja dibandingkan dengan chip lain di pasaran, dan berharap untuk memiliki chip pertama di pasaran akhir tahun ini.

Penggalangan dana Encribel terkenal karena datang pada saat pemerintah AS telah mengidentifikasi perangkat keras dan infrastruktur (termasuk chip) sebagai dua bidang utama di mana ia ingin meningkatkan inovasi dan produk domestik. Jika berhasil dalam pelaksanaannya, Encharge bisa menjadi bagian penting dari strategi itu.

Seri B ini adalah putaran pendanaan baru, perusahaan telah mengkonfirmasi kepada saya. Catatan: a Tranche dana Kami melaporkan pada bulan Desember 2023, bukan bagian dari Seri B. dilaporkan Encharge itu ingin mengumpulkan setidaknya $ 70 juta lebih untuk memperluas bisnisnya.

Dalam sebuah wawancara dengan TechCrunch, CEO Encharge dan co-founder Naveen Verma tidak akan mengungkapkan penilaian perusahaan. Data pitchbook yang menunjukkan EnCharge mengumpulkan uang pada bulan Oktober dengan penilaian pasca-uang $ 438 juta tidak benar, kata perusahaan kepada TechCrunch.

Verma juga tidak akan mengungkapkan siapa pelanggannya, tetapi pendanaan tersebut berasal dari daftar investor strategis dan keuangan yang menarik dan panjang yang menunjukkan siapa yang mungkin bekerja dengan startup.

Selain Tiger Global, yang lain dalam putaran termasuk Maverick Silicon, Capital Ten (dari Taiwan), SIP Global Partners, Nol Infinity Partners, CTBC VC, Vanderbilt University dan Morgan Creek Digital, bersama investor RTX Ventures, Mitra ANZU, Ventures Scout Ventures , Alleycorp, ACVC dan S5V.

Perusahaan yang berinvestasi dalam putaran ini termasuk Samsung Ventures dan HH-CTBC-kemitraan antara Hon Hai Technology Group (FoxConn) dan CTBC VC. Sebelumnya, Aliansi Venturetech juga mendukung Encharge. Lainnya termasuk In-Q-Tel (investor yang didukung pemerintah yang terkait dengan CIA), RTX Ventures (lengan VC dari Kontraktor Aerospace dan Pertahanan), dan Teknologi Konstelasi (produsen energi bersih). Startup ini juga menerima hibah dari organisasi AS seperti DARPA dan Departemen Pertahanan.

Verma mengatakan Encharge bekerja sama dengan TSMC. Dia sebelumnya mengatakan TSMC akan menjadi perusahaan yang memproduksi chip pertamanya.

“TSMC telah mengikuti penelitian saya selama bertahun -tahun,” katanya dalam sebuah wawancara, menambahkan bahwa keterlibatan tanggal kembali ke tahap awal R&D Encharge. “Mereka telah memberi kami akses ke silikon yang sangat canggih. Itu hal yang sangat langka untuk mereka lakukan. ”

Fokus analog

Dengan fokus pada analog, Ench mereka mengambil pendekatan yang berbeda dari para pesaingnya. Sejauh ini, semua mata telah difokuskan pada chip pemrosesan yang digunakan untuk pelatihan dan inferensi AI di ujung server, yang telah diterjemahkan ke dalam lonjakan besar bisnis untuk pembuat GPU seperti Nvidia dan AMD.

Perbedaan dengan pendekatan Encharge diletakkan di a Kertas terbaru tentang chip analog dari tim peneliti IBM. Seperti yang dijelaskan oleh para peneliti IBM, “tidak ada pemisahan antara komputasi dan memori, membuat prosesor ini sangat ekonomis dibandingkan dengan desain tradisional.”

IBM, seperti Encharge, juga sampai pada kesimpulan bahwa sejauh ini, sifat fisik chip ini membuatnya baik -baik saja untuk inferensi, tetapi kurang baik untuk pelatihan. Chip Encharge tidak digunakan untuk aplikasi pelatihan, tetapi untuk menjalankan model AI yang ada di “The Edge.” Tetapi startup (dan lainnya, seperti IBM) terus mengerjakan algoritma baru yang dapat memperluas kasus penggunaan.

IBM dan Encharge bukan satu -satunya perusahaan yang bekerja pada pendekatan analog. Tetapi seperti yang dijelaskan Verma, salah satu terobosan Encharge adalah dalam desain chipnya, khususnya membuatnya tahan kebisingan.

“Jika Anda memiliki 100 miliar transistor pada chip, mereka semua dapat memiliki noise, dan Anda membutuhkan semuanya untuk bekerja, jadi Anda ingin memiliki pemisahan sinyal itu. Tetapi Anda juga meninggalkan banyak efisiensi di atas meja karena Anda tidak mewakili semua sinyal ini di antara upaya analog untuk melakukan itu, ”jelas Verma. “Terobosan besar yang kami miliki adalah mencari cara membuat analog tidak sensitif terhadap kebisingan.”

Perusahaan menggunakan “perangkat yang sangat tepat yang Anda dapatkan secara gratis dalam rantai pasokan standar,” katanya, menjelaskan bahwa perangkat adalah satu set kabel logam yang bergantung pada geometri yang “Anda dapat mengontrolnya dengan sangat, sangat baik.”

Perusahaan, kata Verma, adalah full-stack: juga telah mengembangkan perangkat lunak di sekitar perangkat kerasnya.

Ini membantu kasus Encharge bahwa Verma dan rekan pendirinya, COO Echere IROAGA dan CTO Kailash Gopalakrishnan (kiri dan tepat di atas, dengan Verma Center)-yang sebelumnya bekerja di perusahaan semikonduktor Macom dan IBM-membawa banyak keahlian ke meja. Tetapi masih harus dilihat apakah ini akan cukup untuk membuat Encharge kompetitif di pasar yang sangat ramai. Startup lain dalam perlombaan chip analog termasuk Mitos Dan Sagence.

“Kami di Anzu mungkin melihat mungkin 50-plus perusahaan di ruang ini-setidaknya 50 antara 2017 dan 2021, dan mungkin lebih dari 50 sejak itu,” kata Jimmy Kan, seorang mitra investasi yang berfokus pada semikonduktor untuk ANZU Partners, yang sebelumnya bekerja pada chip di Qualcomm.

“Satu dari setiap lima dari mereka adalah semacam arsitektur novel baru seperti chip perhitungan jaringan saraf analog atau spiking. Kami benar -benar memilikinya dalam pikiran kami untuk menemukan teknologi komputasi AI yang benar -benar, benar -benar berbeda, versus tambahan, versus sesuatu yang Nvidia mungkin hanya mengembangkan kuartal berikutnya atau tahun depan, ”tambahnya. “Jadi kami benar -benar senang melihat kemajuan yang telah dibuat Encharge.”

Kenaikan Encharge berbeda dengan bagaimana banyak startup teknologi yang dalam telah berkembang selama beberapa tahun terakhir.

Salah satu efek knock-on dari ledakan teknologi selama 25 tahun terakhir adalah pendanaan usaha yang cukup untuk mendukung pembangunan startup yang bisa menjadi Google, Microsoft, Apple, Meta atau Amazon berikutnya. Itu, pada gilirannya, telah tumpah ke kumpulan startup yang jauh lebih besar di pasar.

Kolam itu telah melihat semakin banyak upaya teknologi yang mendalam: pendiri pintar mengumpulkan uang bukan untuk produk jadi, tetapi ide-ide menarik yang belum siap pasar tetapi bisa menjadi masalah besar jika mereka dibawa ke dunia. Komputasi kuantum adalah kategori klasik “teknologi deep”, misalnya.

Encharge bisa dengan mudah menjadi salah satu dari gelombang bisnis teknologi yang dalam itu, jika itu diputar sebelumnya dari Princeton dan bekerja dengan tenang dengan usaha dan pendanaan lainnya untuk membangun inovasi berikutnya dalam chip.

Namun startup menunggu bertahun -tahun untuk keluar sendiri. Itu pada tahun 2022, hampir satu dekade setelah Verma dan timnya pertama kali memulai penelitian mereka di Princeton, perusahaan muncul dari sembunyi -sembunyi dan mulai bekerja untuk mengamankan mitra komersial sambil terus mengembangkan teknologinya.

“Ada beberapa jenis inovasi di mana Anda dapat melompat ke dukungan sangat awal. Tetapi jika apa yang Anda lakukan adalah mengembangkan teknologi baru yang fundamental, ada banyak aspek yang perlu dipahami untuk tidak berisiko bahwa banyak dari mereka gagal, ”kata Verma. “Hari Anda mengambil dana usaha, agenda Anda berubah … Ini tidak lagi tentang memahami teknologi. Anda harus berfokus pada pelanggan. “