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创业10年烧完 1.6 亿多美元、员工开始跳槽:寒冬里的 AI 芯片公司要撑不住了

发布时间:2022-11-15 8:51:31   
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来源:AI前线
整理:褚杏娟
无论如何,面对日益严峻的经济形势,初创企业还是要“备好粮草好过冬”。

 

Mythic 是 2012 年成立的美国领先模拟 AI 处理器公司,拥有突破性的模拟内存计算技术。去年获得 C 轮融资后,Mythic 的总资金达到了 1.652 亿美元。

但在本周二,这家初创公司的工程副总裁 Ty Garibay 在 LinkedIn 发布帖子表示,“我们没有赚到钱,投资者也没有办法了。”Garibay 和其他几名 Mythic 员工在社交网络上表示,他们正在寻找新工作。

Garibay 表示,Mythic 开发了一种“独特的新技术”,承诺为边缘人工智能提供极致的性能和收益。然而,这显然不足以成为这家拥有 10 年历史的公司持续获得投资者投资的吸引力。

前 NVIDIA 人工智能总经理 Sumit Gupta 对此评论称,Mythic 大胆押注模拟芯片的推理技术,而很难让它发挥作用,但我们需要这种有风投支持的探索者来寻找新想法。
独树一帜的解决方案

 

Mythic 诞生于密歇根大学的密歇根集成电路实验室。该实验室以其世界级的低功耗芯片设计和多个风投支持的衍生产品而闻名。Mythic 联合创始人 Mike Henry 和 Dave Fick 开发了一种新的深度学习部署(或推理)模型,基于混合数字 / 模拟计算,该模型消除了昂贵的处理器,并将深度学习计算转移到存储算法参数的内存结构中,同时将电池寿命延长了 50 倍。

“我相信 Mythic 的技术最终会非常成功,我个人对自己无法继续跟进它的发展深感失望。”Garibay 说道,“我目前的重点是尽快将我团队中的优秀工程师安排到新的好职位上。”

Garibay 向外媒表示,Mythic 的管理团队决定先不回应公司目前的状况。不过 Garibay 对 Mythic 的模拟矩阵处理器 (AMP) 及其未来的可能性持开放态度,“业内没有可比的解决方案”。

Mythic 将其 AMP 芯片定位为各种市场中边缘 AI 设备的最佳选择,它认为大多数 AI 芯片设计人员制造的数字芯片无法满足“对尺寸、性能和功耗的苛刻要求。”

这家初创公司的芯片有多种形式,包括独立处理器以及 M.2 PCIe 卡和标准 PCIe 卡。一年前,Mythic 表示,其 MP10304 PCIe 卡由四个 M1076 AMP 芯片驱动,能够提供每秒高达 100 万亿次的 AI 性能,而功耗仅为 25 瓦。

现在,Mythic 正在转向几十年前在数字电路风靡一时之前就用于计算机的模拟芯片,希望找出使处理元件尽可能靠近内存以提高性能和效率的方法,这是许多芯片设计人员试图解决的挑战。

该公司称,通过使用模拟芯片而非数字芯片,Mythic 能够将“内存计算”的概念发挥到极致,并“直接在内存阵列内部进行计算”。Mythic 在其网站上表示:“可以通过将存储元件用作可调电阻器、将输入作为电压提供,并将输出作为电流收集来实现。”

Garibay 表示,Mythic 在 9 月的边缘人工智能峰会上证明了自己的观点。Henry 详细介绍了 Mythic 开创性的模拟内存计算 (CIM) 架构如何提供“不公平的优势”,与开发挑战性越来越大和成本高昂的数字解决方案相比,其功耗和成本降低了 10 倍。Mythic 的 M1076 AMP™(模拟矩阵处理器)可以以每秒 60 帧的速度在高分辨率视频上运行 YOLOv5 对象检测算法,而功耗仅为 3.5 瓦。

“我为我们的团队所取得的成就感到非常自豪,他们采用了几乎业内其他所有人都认为不可能实施的概念,并将其应用到真正的硅产品中,”Garibay 说道。

 

收入赶不上花销

 

经过十多年行业的整合,芯片制造集中到了英特尔、英伟达等几家大型制造商手中,这些制造商拥有横向商业模式和大量芯片产品。现在,半导体初创公司正在填补大型芯片制造商之间的空白。与此同时,各种企业现在都在内部进行芯片开发,以将自动化和智能添加到各自的产品中,这也为专业处理器设计公司提供了机会。

需求方面,无论是汽车、工厂还是其他任何产品,要实现一切自动化,就需要越来越强的处理能力,这意味着需要的内存,甚至芯片就越多。因此,人们对供不应求的模拟芯片也重新产生了兴趣,这也为 Mythic 等公司提供了机会。

“公司的前四年半一直在埋头苦干,专注于构建技术。我们知道这块市场将会崛起。快进到 2017 年,当我们筹集到第一轮风险投资时——这给了我们很多资源,因为现在我们有了资金去制造产品。”Henry 在此前向媒体表示。

该公司之前是依靠赠款和天使投资者的支持进行开发。2017 年,Mythic(前身为 Isocline)宣布完成由 DFJ 牵头的 900 万美元 A 轮融资,用于扩大工程团队和产品交付。

芯片短缺对 Mythic 有利,因为该公司已经看到客户正在远离先进但难以采购的 5nm 和 7nm 工艺芯片。根据 Henry 的说法,这些客户正在转向更容易采购的成熟产品。Mythic 的模拟 AI 芯片是使用这些较旧的工艺制造的,客户可以更轻松地掌握它们。

“软件初创公司一直是 VC 的宠儿,企业需要更多的资金和产品规划才能将芯片送到客户手中。”Cerebras Systems 首席执行官 Andrew Feldman 曾说道。Mythic 确实也在随后几年获得了不少投资。

2018 年,Mythic 完成由 SoftBank Ventures 牵头的 4000 万美元 B 轮融资,在 2019 年,获得 3000 万美元的 B+ 轮融资。2021 年,Mythic 获得由贝莱德和惠普企业领投的 7000 万美元 C 轮融资。根据报道,C 轮融资使 Mythic 的总资金达到 1.652 亿美元。

不过,收入赶不上花销。“在一家半导体初创公司中看到第一个产品,通常要花费超过 5000 万美元。”Feldman 表示,“一家半导体公司从开始到第一个产品需要三年的时间。因此,客户到半导体产品的反馈循环要长得多,风投通常在投资后多年都没有得到反馈。”

虽然有着独特的解决方案,Mythic 如今还是面临着资金枯竭的威胁。

 

结束语

 

Mythic 在拥挤的 AI 芯片市场中进行竞争,但这个市场主要由通用芯片 (GPU) 主导,而非数据中心和边缘定制内核,同时全球经济的走弱也增加了其衰退的可能性。

事实上,不只是 Mythic,这些因素考验的是整个人工智能芯片供应商的财务稳定性。例如,总部位于英国的 Graphcore 在 9 月份表示,由于“极具挑战性”的宏观经济形势,它正在计划裁员。次月就有报道称,面对财务困境,包括终止与微软的交易,投资者已将其估值削减了 10 亿美元。同样在 10 月,英特尔旗下的 AI 芯片公司 Habana Labs 裁员约 10%,相当于裁掉约 100 个员工。

无论如何,面对日益严峻的经济形势,初创企业还是要“备好粮草好过冬”。

  

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