การเติบโตทางเศรษฐกิจในอนาคตอาจได้รับผลกระทบอย่างมากจากชิป AI ซึ่งจะนำไปใช้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ในวิทยาการหุ่นยนต์ บ้านอัจฉริยะที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มีความชาญฉลาดมากขึ้น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติมากขึ้น และเทคโนโลยีอื่นๆ อีกมากมาย
Future economic growth could be significantly impacted by AI chips, which will unavoidably be used in robotics, smart homes where electronic items are becoming more intelligent, cars that are becoming more autonomous, and many other technologies.
บริษัทชิปปัญญาประดิษฐ์ (AI) อันดับต้น ๆ ที่เป็นผู้นำ (2023)
การเติบโตทางเศรษฐกิจในอนาคตอาจได้รับผลกระทบอย่างมากจากชิป AI ซึ่งจะนำไปใช้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ในวิทยาการหุ่นยนต์ บ้านอัจฉริยะที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มีความชาญฉลาดมากขึ้น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติมากขึ้น และเทคโนโลยีอื่นๆ อีกมากมาย
ตามชื่อที่แนะนำ ชิป AI เป็นไมโครโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ที่สร้างขึ้นเพื่อจัดการงานที่ต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพเป็นหลัก
ธุรกิจที่ได้แสดงเทคโนโลยีของตนและนำไปผลิตจริงหรือใกล้จะทำเช่นนั้นแล้วคือธุรกิจที่เราเชื่อว่าเป็นผู้พัฒนาชิป AI ชั้นนำ แต่ไม่จำเป็นต้องเรียงตามลำดับนั้น
บริษัทชิป AI อันดับต้น ๆ
Alphabet
ในหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการประมวลผลแบบคลาวด์ ศูนย์ข้อมูล อุปกรณ์เคลื่อนที่ และคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป บริษัทแม่ของ Google มีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
Tensor Processing Unit ซึ่งเป็น ASIC ที่สร้างขึ้นอย่างชัดเจนสำหรับเฟรมเวิร์กการเขียนโปรแกรม TensorFlow ของ Google ซึ่งส่วนใหญ่ใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก AI สองสาขาน่าจะเป็นคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุด
Edge TPU ได้รับการออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ “edge” ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่อยู่ส่วนขอบของเครือข่าย เช่น สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต และอุปกรณ์อื่นๆ ที่เราใช้งานนอกศูนย์ข้อมูล ตรงกันข้ามกับ Cloud TPU ของ Google ซึ่งเป็นศูนย์ข้อมูลหรือโซลูชันระบบคลาวด์ที่มีขนาดประมาณบัตรเครดิต Edge TPU มีขนาดเล็กกว่าเหรียญหนึ่งเซ็นต์
Apple
Apple ได้สร้างเซมิคอนดักเตอร์ของตัวเองมาระยะหนึ่งแล้ว และสักวันหนึ่งอาจเลิกพึ่งพาผู้จำหน่ายอย่าง Intel ซึ่งจะเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในจุดสนใจ ดูเหมือนว่า Apple กระตือรือร้นที่จะสร้างเส้นทางของตัวเองในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยก่อนหน้านี้ได้ตัดขาดความสัมพันธ์กับ Qualcomm หลังการต่อสู้ในศาลที่ยืดเยื้อ
iPhones และ iPads ล่าสุดของบริษัทมีซีพียู A11 และ A12 “Bionic” ตามคำกล่าวอ้าง ชิป A12 Bionic ใช้พลังงานน้อยลง 50% ในขณะที่เร็วกว่ารุ่นก่อนหน้า 15% ชิปดังกล่าวใช้ Neural Engine ของ Apple ซึ่งเป็นส่วนประกอบของวงจรที่นักพัฒนารายอื่นไม่สามารถเข้าถึงแอพได้
ARM
บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำทั้งหมด รวมถึง Apple ใช้การออกแบบเซมิคอนดักเตอร์ที่สร้างโดย Arm หรือ ARM Holdings
มีความได้เปรียบเหนือคู่แข่งเนื่องจากเป็นผู้ออกแบบเซมิคอนดักเตอร์มากกว่าผู้ผลิตชิป คล้ายกับที่ Microsoft ได้ประโยชน์จากการไม่สร้างคอมพิวเตอร์ของตนเอง กล่าวอีกนัยหนึ่ง Arm มีอิทธิพลต่อตลาดมาก
แนวทางหลักสามประการที่บริษัทกำลังพัฒนาการออกแบบชิป AI อยู่ในขณะนี้ ได้แก่ Project Trillium ตระกูลใหม่ของโปรเซสเซอร์ที่ปรับขนาดได้ “ประสิทธิภาพสูงเป็นพิเศษ” ซึ่งมีเป้าหมายที่ตัวประมวลผลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งไม่ต้องพูดถึง และ Arm NN ซึ่งเป็นตัวประมวลผลที่สร้างขึ้นเพื่อ ทำงานร่วมกับ TensorFlow, Caffe, เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก และโครงสร้างอื่นๆ เป็นสองตัวอย่างของแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง
Intel
ในช่วงต้นปี 2560 มีการอ้างว่าผู้ผลิตชิปรายใหญ่ที่สุดในโลกทำรายได้ 1 พันล้านดอลลาร์จากการขายชิป AI Intel ไม่ใช่ผู้ผลิตชิปรายใหญ่ที่สุดของโลกในตอนนี้ แต่แน่นอนว่ามันคือตอนนั้น
และโปรเซสเซอร์ที่อยู่ระหว่างการพิจารณาในรายงานนั้นเป็นของตระกูล Xeon ซึ่งไม่ได้ออกแบบมาอย่างชัดเจนเพื่อจัดการกับ AI แต่เป็นโปรเซสเซอร์ทั่วไปที่ได้รับการปรับปรุง Intel ได้สร้างสายผลิตภัณฑ์ชิป AI ชื่อ “Nervana” ซึ่งเรียกว่า “โปรเซสเซอร์เครือข่ายประสาท” นอกเหนือจากการปรับปรุง Xeon
Nvidia
Nvidia ดูเหมือนจะเป็นผู้นำในตลาดสำหรับ GPU ซึ่งอย่างที่เราได้กล่าวไปก่อนหน้านี้ว่าสามารถรันเวิร์กโหลด AI ได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์ที่ใช้งานทั่วไป ในทำนองเดียวกัน ธุรกิจดูเหมือนจะได้เปรียบในตลาดที่กำลังพัฒนาสำหรับโปรเซสเซอร์ AI
เทคโนโลยีทั้งสองดูเหมือนจะเชื่อมโยงกันอย่างแน่นหนา โดยการปรับปรุงเทคโนโลยี GPU ของ Nvidia ทำให้การพัฒนาโปรเซสเซอร์ AI เร็วขึ้น ในความเป็นจริง ผลิตภัณฑ์ AI ของ Nvidia ดูเหมือนว่าจะรองรับโดย GPU และชิปเซ็ตอาจถือเป็นตัวเร่งความเร็ว AI
Nvidia นำเสนอเทคโนโลยีชิป AI ต่างๆ สู่ตลาด รวมถึงชิปเซ็ต Tesla, Volta และ Xavier ชิปเซ็ตที่ใช้ GPU เหล่านี้ทั้งหมดรวมอยู่ในแพ็คเกจซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเป้าหมายไปยังความต้องการเฉพาะ
Advanced Micro Devices
เช่นเดียวกับ Nvidia AMD เป็นผู้ผลิตชิปที่เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับกราฟิกการ์ดและ GPU ส่วนหนึ่งเป็นเพราะการขยายตัวของอุตสาหกรรมเกมคอมพิวเตอร์ในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา และเนื่องจากการพัฒนาของการขุด bitcoin เมื่อเร็ว ๆ นี้
สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก AMD นำเสนอโซลูชั่นฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เช่น EPYC CPUs และ Radeon Instinct GPUs Radeon เป็นโปรเซสเซอร์กราฟิกที่ออกแบบมาเพื่อเกมเมอร์เป็นหลัก ในขณะที่ Epyc เป็นชื่อของโปรเซสเซอร์ที่ AMD จัดหาให้สำหรับเซิร์ฟเวอร์ โดยหลักแล้วใช้ในศูนย์ข้อมูล Ryzen และ Athlon ที่รู้จักกันดีคือชิป AMD เพิ่มเติม
Baidu
เนื่องจากการใช้งานทั่วไปในฐานะเครื่องมือค้นหาทางอินเทอร์เน็ต Baidu จึงเป็นคู่ค้าของ Google ในประเทศจีน Baidu ยังได้เข้าสู่ภาคการค้าใหม่และน่าตื่นเต้น เช่น รถยนต์ไร้คนขับ ซึ่งต้องใช้ไมโครโปรเซสเซอร์ที่แข็งแกร่งและชิป AI และเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ Baidu ได้ประกาศเปิดตัว Kun Lun เมื่อปีที่แล้ว โดยเรียกมันว่า “ชิป AI บนระบบคลาวด์”
Graphcore
เรามาที่ Graphcore ซึ่งเป็นธุรกิจใหม่ที่มีเป้าหมายหลักคือการสร้างและส่งมอบชิป AI สู่ตลาด หลังจากรายชื่อองค์กรที่ก่อตั้งมายาวนาน 7 องค์กร ซึ่งกิจกรรมหลักไม่ได้มุ่งไปที่การสร้างชิป AI จริงๆ
Rackscale IPU-Pod ซึ่งใช้โปรเซสเซอร์ Colossus ของบริษัทและมีเป้าหมายที่ศูนย์ข้อมูล ดูเหมือนจะเป็นผลิตภัณฑ์หลักในขณะนี้ อย่างไรก็ตาม มันอาจจะพัฒนามากขึ้นด้วยเงินจำนวนมหาศาลที่ใช้ไปเพราะนั่นคืออนาคตของมัน บริษัทได้โน้มน้าวให้บริษัทต่างๆ เช่น BMW, Microsoft และแบรนด์ที่มีชื่อเสียงอื่นๆ ลงทุนเงินรวม 300 ล้านดอลลาร์ในองค์กรของตน ซึ่งขณะนี้ประเมินว่ามีมูลค่ามากกว่า 2 พันล้านดอลลาร์
ในการใช้งานนี้ คำว่า “IPU” หมายถึงหน่วยประมวลผลอัจฉริยะ
Qualcomm
เนื่องจาก Apple เป็นแหล่งรายได้ที่สำคัญสำหรับ Qualcomm ตั้งแต่ช่วงเริ่มต้นที่สมาร์ทโฟนบูม การตัดสินใจของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่จะหยุดซื้อโปรเซสเซอร์ทำให้ Qualcomm รู้สึกถูกทอดทิ้ง อย่างไรก็ตาม Qualcomm ได้ทำการลงทุนจำนวนมากโดยคำนึงถึงอนาคต และแน่นอนว่าไม่มีความสับสนในอุตสาหกรรมนี้
นักวิเคราะห์กล่าวว่า Qualcomm เข้าสู่ตลาดสำหรับชิป AI ค่อนข้างช้า ถึงกระนั้น ธุรกิจก็มีความรู้มากมายเกี่ยวกับตลาดอุปกรณ์พกพา ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการบรรลุเป้าหมายที่ระบุไว้ของ Qualcomm ในการ “ทำให้ AI บนอุปกรณ์แพร่หลาย”
Adapteva
Parallella ซึ่งบางครั้งเรียกว่าเครื่องซูเปอร์คอมพิวติ้งที่ถูกที่สุดทำให้บริษัทนี้เป็นหนึ่งในบริษัทที่น่าสนใจในรายการนี้ Epiphany ซึ่งเป็นไมโครโปรเซสเซอร์ 1024 คอร์ 64 บิตที่วางตลาดในฐานะ “รายแรกของโลก” เป็นผลิตภัณฑ์ชิป AI หลักจาก Adapteva
ธุรกิจที่ได้รับทุนสนับสนุนจาก Darpa รวบรวมเงินทุนรวมได้มากกว่า 10 ล้านดอลลาร์ และประสบความสำเร็จในการดำเนินการแคมเปญ Kickstarter สำหรับผลิตภัณฑ์ Parallella
Mythic AI
Mythic ตั้งใจที่จะดำเนินการตามปรัชญา “AI ไร้พรมแดน” ในโลก โดยเริ่มจากศูนย์ข้อมูล หลังจากระดมเงินทุนมากกว่า 40 ล้านดอลลาร์ เนื่องจากระบบทำการคำนวณแบบดิจิทัลและแบบอะนาล็อกผสมกันภายในแฟลชอาร์เรย์ ซึ่งธุรกิจอ้างว่าเป็น “วิธีการใหม่ทั้งหมด” จึงอ้างว่าพบกลไกที่โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกไม่มีอิทธิพลอย่างมากต่อ AI ในพื้นที่แบบเดิมอีกต่อไป
เนื่องจากขนาดที่เล็กและความเร็วของคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป GPU จึงสามารถทำ “การประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่” ในขณะที่รู้สึกแทบไม่มีน้ำหนัก
Samsung
Samsung ซึ่งแซงหน้า Apple ในฐานะผู้ผลิตสมาร์ทโฟนชั้นนำ และ Intel ในฐานะผู้ผลิตชิปรายใหญ่ที่สุดของโลก กำลังพยายามเจาะเข้าสู่ภาคส่วนที่ยังไม่ได้ใช้มาจนบัดนี้
การทำซ้ำล่าสุดของไมโครโปรเซสเซอร์ Exynos ของ Samsung ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อวิวัฒนาการระยะยาวหรือเครือข่ายการสื่อสาร LTE นั้นเปิดตัวก่อนสิ้นปีที่แล้ว จากข้อมูลของ Samsung Exynos ใหม่ได้เพิ่มหน่วยประมวลผลประสาทบนอุปกรณ์
Taiwan
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company
แม้ว่า TSMC จะเป็นหนึ่งในซัพพลายเออร์เซมิคอนดักเตอร์หลักของ Apple มานานแล้ว แต่ TSMC ไม่ใช่ธุรกิจที่อวดดีอย่างแน่นอน แม้ว่าจะมีเว็บไซต์และแจ้งให้นักลงทุนทราบถึงสิ่งที่ค้นพบ แต่ก็ไม่ได้พูดถึงงานจริงมากนัก
โชคดีที่สำนักข่าวอย่าง DigiTimes รับทราบถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับผู้ผลิตชิป และเพิ่งเปิดเผยว่ายักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซอย่าง Alibaba ได้จ้าง TSMC และ Global Unichip เพื่อสร้างชิป AI
HiSilicon
นี่คือแผนกเซมิคอนดักเตอร์ของ Huawei Huawei เป็นผู้ผลิตอุปกรณ์โทรคมนาคมที่ตกเป็นเป้าหมายของการคว่ำบาตรทางการค้าทางอ้อมในปัจจุบัน Huawei ไม่ได้รับอนุญาตให้ดำเนินธุรกิจในสหรัฐอเมริกาอีกต่อไป และประเทศในยุโรปอื่นๆ กำลังเลียนแบบสหรัฐฯ
ไม่ว่าในกรณีใด เทคโนโลยีชิป AI ของ HiSilicon ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น บริษัทจะต้องเพิ่มความพยายามหากหวังที่จะต่อต้านข้อจำกัดด้านอุปทานที่เพิ่มขึ้นจำนวนมากที่ Huawei ต้องเผชิญ
IBM
หากไม่มีการกล่าวถึง IBM อย่างน้อยหนึ่งรายการ ก็จะไม่มีรายการประเภทนี้ที่สมบูรณ์ อย่างที่คุณอาจสันนิษฐานว่า IBM มีความพยายามในการวิจัยและพัฒนาที่ได้รับทุนสนับสนุนอย่างมากในเทคโนโลยีมากมายที่เชื่อมต่อกับ AI แม้ว่า Watson AI ที่มีการพูดถึงกันมากของบริษัทจะใช้ตัวประมวลผลปกติมากกว่าตัวประมวลผลเฉพาะของ AI แต่ก็ยังแข็งแกร่ง
TrueNorth ของ IBM น่าจะอยู่ในหมวดหมู่ของชิป AI เฉพาะทาง ทรานซิสเตอร์จำนวนมหาศาล 5.4 พันล้านตัวใน TrueNorth ของ AMD ซึ่งเรียกว่า “ชิปนิวโรมอร์ฟิก” ที่จำลองมาจากสมองของมนุษย์ อาจดูเหมือนมากจนกระทั่งคุณรู้ว่า Epyc มี 19.2 พันล้านตัว
Xilinx
เกี่ยวกับจำนวนชิ้นส่วน Xilinx ผลิตไมโครโปรเซสเซอร์ที่มีทรานซิสเตอร์มากที่สุด โดยอ้างว่าชิปเซ็ต Versal หรือ Everest มีทรานซิสเตอร์ 50 พันล้านตัว Versal ได้รับการอ้างถึงโดย Xilinx ว่าเป็นแพลตฟอร์มการอนุมานของ AI คำว่า “การอนุมาน” อธิบายถึงข้อสรุปที่ได้จากแมชชีนเลิร์นนิงข้อมูลจำนวนมหาศาลและการรับเข้าและประมวลผลของระบบการเรียนรู้เชิงลึก
โซลูชัน Versal และ Everest ที่สมบูรณ์ประกอบด้วยชิปที่ผลิตโดยหรืออย่างน้อยก็ผลิตโดยบริษัทอื่น แต่ Xilinx น่าจะเป็นรายแรก ๆ ที่จัดหาความสามารถในการประมวลผลพลังงานสูงในแพ็คเกจแบบสแตนด์อโลนให้กับตลาด
Via
แม้จะไม่ได้จัดหาชิป AI ให้ แต่ Via ก็ส่งมอบสิ่งที่เรียกว่า “Edge AI Developer Kit” ซึ่งรวมถึงโปรเซสเซอร์ Qualcomm และส่วนอื่นๆ อีกหลายอย่าง นอกจากนี้ยังช่วยให้เราสามารถกล่าวถึงธุรกิจประเภทต่างๆ
การรวม AI เข้ากับผู้ผลิตคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กต้นทุนต่ำรายอื่นๆ รวมถึง Arduino และ Raspberry Pi อาจเป็นเพียงเรื่องของเวลาเท่านั้น บางส่วนมีชิป AI อยู่แล้ว หนึ่งในนั้นตาม Geek คือ Pine64
LG
หนึ่งในผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภครายใหญ่ที่สุด LG เป็นยักษ์ใหญ่ที่ดูเหมือนจะว่องไว ความสนใจในด้านวิทยาการหุ่นยนต์เป็นเครื่องพิสูจน์ในเรื่องนี้ แต่ธุรกิจจำนวนมากก็กำลังเตรียมพร้อมสำหรับวันที่บ้านอัจฉริยะจะอนุญาตให้มีเครื่องจักรที่ชาญฉลาดมากขึ้น
ก่อนหน้านี้เว็บไซต์นี้เปิดเผยว่า LG ได้เปิดตัว LG Neural Engine ซึ่งเป็นชิป AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ตามธุรกิจ การเคลื่อนไหวนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ในการ “เร่งการพัฒนาอุปกรณ์ AI สำหรับบ้าน” อย่างไรก็ตาม เป็นไปได้ว่า LG จะใช้ชิปในศูนย์ข้อมูลและระบบแบ็ครูมก่อนที่จะไปถึงอุปกรณ์เอดจ์เสียด้วยซ้ำ
Imagination Technologies
ต้องใช้พลังในการคำนวณมากขึ้นในการรัน Virtual และ Augmented Reality มากกว่าแอปพลิเคชันอื่นๆ ไม่กี่ปีที่ผ่านมา ในช่วงที่ทั่วโลกกำลังคลั่งไคล้เกมโปเกมอนเสมือนจริง เซิร์ฟเวอร์ศูนย์ข้อมูลของ Google บางแห่งถูกกล่าวหาว่าหยุดทำงาน
ดังนั้น การผสานรวมชิป AI ในศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ Edge จึงจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับ VR และ AR อย่างไม่ต้องสงสัย ด้วย GPU PowerVR จินตนาการก็สามารถทำได้เช่นกัน
SambaNova
ด้วยเงินทุนมากกว่า 200 ล้านดอลลาร์ ธุรกิจนี้มีความพร้อมในการสร้างชิป AI ที่ไม่เหมือนใครสำหรับลูกค้า SambaNova อ้างว่ากำลังพัฒนาโซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อ “ขับเคลื่อนการประมวลผล AI รุ่นต่อไป” แม้ว่าบริษัทจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นก็ตาม
Alphabet หรือ Google เป็นหนึ่งในผู้ลงทุนหลักในธุรกิจ คุณจะเห็นว่าบริษัทขนาดใหญ่และมีชื่อเสียงหลายแห่งกำลังลงทุนในสตาร์ทอัพใหม่ๆ ที่ล้ำสมัยเพื่อป้องกันไม่ให้ถูกขัดจังหวะ
Groq
การเริ่มต้นนี้ซึ่งมีรายงานว่าเงียบ ก่อตั้งโดยอดีตพนักงานของ Google สองสามคน ซึ่งรวมถึงหนึ่งหรือสองคนที่ทำงานในโครงการ Tensor
ปีที่แล้ว Crunchbase เปิดเผยว่าธุรกิจได้รับเงิน 60 ล้านดอลลาร์เพื่อพัฒนาทฤษฎีของตน โดยระบุว่า “ความก้าวหน้าในการคำนวณครั้งต่อไปจะขับเคลื่อนด้วยแนวทางสถาปัตยกรรมใหม่ที่คล่องตัวสำหรับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์” ตามที่สตาร์ทอัพกล่าว
Kalray
Robotics and Automation News นำเสนอธุรกิจนี้ก่อนหน้านี้ ช่อง YouTube ของเรานำเสนอบทสัมภาษณ์ผู้บริหารระดับสูงคนหนึ่งที่นำเสนอต่อเรา
โดยพื้นฐานแล้ว Kalray เป็นบริษัทในยุโรปที่ได้รับทุนสนับสนุนอย่างดี ซึ่งดูเหมือนจะพัฒนาเซมิคอนดักเตอร์ล้ำสมัยสำหรับการประมวลผล AI ในศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ล้ำสมัย ตามแนวทางของธุรกิจ วิธีการของมันช่วยให้ชั้นโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นสามารถคำนวณพร้อมกันในขณะที่ใช้พลังงานเพียงเล็กน้อย
Amazon
เนื่องจากโดยพื้นฐานแล้ว Amazon ก่อตั้งตลาดคลาวด์คอมพิวติ้งด้วยหน่วยธุรกิจ Amazon Web Services และโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความเป็นไปได้ที่การรวมเข้าด้วยกันจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของศูนย์ข้อมูลของ Amazon ทำให้บริษัทเข้าสู่ตลาดชิป AI ได้อย่างสมเหตุสมผล
เมื่อปลายปีที่แล้ว ผู้ค้าปลีกออนไลน์รายใหญ่ที่สุดในโลกได้ประกาศตัวประมวลผล AWS Inferential AI แม้ว่าหลังจากเปิดตัวอย่างเป็นทางการแล้ว มันอาจจะไม่ถูกขายให้กับบริษัทอื่น แต่จะให้บริการแก่ผู้ที่เป็นเจ้าของโดยกลุ่มองค์กรของ Amazon เท่านั้น
Cerebras Systems
ในปี 2558 Cerebras Systems ก่อตั้งขึ้น ธุรกิจนี้เปิดตัว Cerebras WSE-2 ซึ่งเป็นโมเดลชิป AI ที่มี 850,000 คอร์และทรานซิสเตอร์ 2.6 ล้านล้านในเดือนเมษายน 2021 ไม่ต้องสงสัยเลยว่า WSE-2 มีประสิทธิภาพดีกว่า WSE-1 ซึ่งมีคอร์ประมวลผล 400,000 คอร์และทรานซิสเตอร์ 1.2 ล้านล้านตัว
เนื่องจากเทคโนโลยี WSE-1 ทำงานได้ดีและเพิ่มความเร็วในการวิจัยทางพันธุกรรมและจีโนม บริษัทยาหลายแห่งจึงใช้วิธีของ Celebra รวมถึง AstraZeneca และ GlaxoSmithKline
Hailo AI
โปรเซสเซอร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) แบบกำหนดเองซึ่งช่วยให้อุปกรณ์เอดจ์มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับคอมพิวเตอร์ระดับศูนย์ข้อมูล สร้างขึ้นโดย Hailo ผู้ผลิตชิปในอิสราเอลที่เน้น AI
โปรเซสเซอร์ AI ของ Hailo พลิกโฉมสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ทั่วไปเพื่อให้อุปกรณ์อัจฉริยะสามารถทำงานการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อน เช่น การตรวจจับวัตถุและการแบ่งส่วนแบบเรียลไทม์ด้วยพลังงาน พื้นที่ และค่าใช้จ่ายน้อยที่สุด ตัวประมวลผลการเรียนรู้เชิงลึกถูกสร้างขึ้นเพื่อให้พอดีกับเครื่องจักรและอุปกรณ์อัจฉริยะต่างๆ ซึ่งส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมหลากหลายประเภท รวมถึงยานยนต์ อุตสาหกรรม 4.0 เมืองอัจฉริยะ บ้านอัจฉริยะ และการค้าปลีก รองรับโมดูลการเร่งความเร็ว AI ประสิทธิภาพสูง Hailo-8TM M.2 และ Mini PCIe
Anari AI
ด้วยการนำเสนอแนวทางใหม่ในการออกแบบและการใช้งานชิป AI ทำให้ Anari AI กำลังสร้างภาคฮาร์ดแวร์ AI ตั้งแต่เริ่มต้น เป็นผู้บุกเบิก AI ที่กำหนดค่าใหม่ได้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและปรับใช้โซลูชันของตนเองได้อย่างรวดเร็วและปรับแต่งโครงสร้างพื้นฐานด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว โปรเซสเซอร์ตัวแรกบนแพลตฟอร์ม Anari คือ ThorX จาก Anari มีประสิทธิภาพการประมวลผลสูงกว่า GPU ถึง 100 เท่าบนโครงสร้างข้อมูล 3 มิติ/กราฟ