Целью IPO компании Cerebras является достижение цены в 115-125 долларов за акцию на фоне перехода Nvidia на использование искусственного интеллекта в инжиниринге

По информации источника, знакомого с планами компании, в понедельник Cerebras Systems начнет презентацию своих акций инвесторам, планируя продавать их по цене от 115 до 125 долларов за акцию.

Производитель чипов для искусственного интеллекта пытается выйти на биржу во второй раз. Первая попытка в октябре прошлого года провалилась.

Компания Cerebras сообщила оtronвысоких финансовых результатах за год, закончившийся 31 декабря. Выручка компании составила 510 миллионов долларов, что на 290,3 миллиона долларов больше, чем годом ранее. Также компания получила прибыль в размере 1,38 доллара на акцию, по сравнению с убытком в 9,90 доллара на акцию в предыдущем году.

Morgan Stanley, Citigroup, Barclays и UBS занимаются Продажей акций

В отрасли происходят изменения

Стратегия Cerebras не случайна. Индустрия ИИ переходит от разработки новых моделей к их реальному применению. Этот переход — золотой шанс для небольших компаний, конкурирующих с монополией Nvidia (NASDAQ: NVDA). Как сообщает Cryptopolitan, даже OpenAI не убеждена в эффективности аппаратного обеспечения Nvidia для выполнения инференций.

Это связано с тем, что запуск моделей ИИ, известный как вывод данных, требует иных возможностей, чем их обучение. Это открывает возможности для специализированных производителей микросхем занять свою нишу на рынке. Обработка больших объемов информации требует иного баланса вычислительной мощности, памяти и скорости передачи данных, чем запуск чат-бота с ИИ или помощника по программированию.

Такое разнообразие требований привело к тому, что рынок решений для вывода информации стал более разнообразным. Некоторые задачи лучше решаются на традиционных графических чипах, в то время как для других требуется более совершенное оборудование.

Приобретение компанией Nvidia компании Groq в декабре прошлого года за 20 миллиардов долларов демонстрирует, как это происходит. Groq производила чипы с быстрой памятью SRAM, способные обрабатывать ответы ИИ быстрее, чем стандартные графические чипы. Однако компания испытывала трудности с масштабированием, поскольку ее чипы обладали ограниченной вычислительной мощностью и были построены на устаревших технологиях.

Компания Nvidia решила эту проблему, разделив работу. Для ресурсоемкой вычислительной части генерации ответов ИИ, называемой предварительным заполнением, она использует свои обычные графические чипы, а для более быстрого этапа декодирования, требующего меньших вычислительных ресурсов, но быстрого доступа к данным, — чипы Groq.

Другие крупные компании делают нечто подобное. Amazon Web Services анонсировала собственную раздельную систему вскоре после крупной технологической конференции. Она объединяет свои собственные чипы Trainium для предварительной обработки данных с чипами Cerebras размером с пластину для операций декодирования.

Компания Intel также присоединилась к инициативе, объявив о планах использовать графические чипы в паре с процессорами от другого стартапа под названием SambaNova. Графические чипы будут отвечать за предварительное заполнение, а чипы SambaNova — за декодирование.

Большинство небольших компаний-производителей микросхем добились успеха в задачах декодирования. Память SRAM вмещает не так много информации, но она чрезвычайно быстрая. При наличии достаточного количества микросхем или одной очень большой микросхемы, как Cerebras , эти системы превосходно справляются с задачами декодирования. Но компании на этом не останавливаются.

Новые технологии бросают вызов подходу разделения кристалла

Еще один стартап, Lumai, на этой неделе объявил о создании чипа, который использует свет вместо электричества для математических операций, лежащих в основе работы искусственного интеллекта. Такой подход потребляет гораздо меньше энергии, чем традиционные чипы.

Компания ожидает, что ее будущие системы Iris Tetra обеспечат производительность ИИ на уровне exaOPS при потреблении всего 10 киловатт электроэнергии к 2029 году.

В этих чипах сочетаются световые и электрические компоненты, но большую часть работы во время обработки данных выполняет свет. Компания Lumai планирует сначала использовать эти чипы в качестве автономной замены графических чипов в пакетной обработке. Позже компания хочет использовать их и для предварительного заполнения.

Не все считают, что распределение работы между разными чипами имеет смысл. На этой неделе Tensorrent представил свои системы Galaxy Blackhole, и генеральный директор Джим Келлер раскритиковал такой подход.

«Каждая компания в отрасли объединяется для создания ускорителя. Процессоры выполняют код. Графические процессоры ускоряют работу процессоров. TPU ускоряют работу графических процессоров. LPU ускоряют работу TPU. И так далее. Это приводит к сложным решениям, которые вряд ли будут совместимы с изменениями в моделях и применении ИИ. В Tenstorrent мы решили, что более универсальное и простое решение будет работать», — сказал Келлер.