Локальный ии: новая эра эффективности для вашего бизнеса

Компании и правительства по всему миру активно ищут пути для внедрения искусственного интеллекта на локальном уровне. Это позволяет не только существенно сократить затраты на облачную инфраструктуру, но и развивать суверенные технологические возможности. В авангарде этого прорывного движения находится компания Quadric – стартап в области чип-IP, основанный ветеранами ранней биткоин-майнинговой фирмы 21E6. Используя свою передовую технологию инференса на устройстве, Quadric открывает новые горизонты, распространяя ИИ за пределы автомобильной индустрии на ноутбуки и промышленные устройства, что обеспечивает бизнесу беспрецедентную эффективность и рост.

Феноменальный рост: Quadric на пути к доминированию в локальном ИИ

Расширение сфер применения технологий Quadric уже приносит впечатляющие результаты. По словам генерального директора Вээрбхана Кхетерпала, компания продемонстрировала значительный рост лицензионных доходов: от 4 миллионов долларов в 2024 году до прогнозируемых 15-20 миллионов долларов в 2025 году. Целевой показатель на ближайший год — до 35 миллионов долларов, что подтверждает уверенное движение к созданию устойчивой бизнес-модели, основанной на роялти от использования локального ИИ.

Такой стремительный рост не остался незамеченным инвесторами. Недавно Quadric объявила о привлечении 30 миллионов долларов в рамках раунда Series C, что довело общий объем инвестиций до 72 миллионов долларов. Это свидетельствует о растущем интересе к децентрализованным решениям ИИ: инвесторы и производители чипов все больше стремятся перенести рабочие нагрузки ИИ из централизованных облачных инфраструктур непосредственно на устройства и локальные серверы. Это открывает новые перспективы для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.

От автомобилей к каждому устройству: как локальный ИИ преображает индустрии

Изначально Quadric сосредоточилась на автомобильной промышленности, где локальный ИИ обеспечивает критически важные функции в реальном времени, например, системы помощи водителю. Однако с появлением трансформерных моделей в 2023 году, возможности инференса расширились «на все», что вызвало резкий деловой подъем за последние полтора года. Все больше компаний осознают выгоду локального запуска ИИ, стремясь снизить зависимость от облачных сервисов и повысить скорость обработки данных.

«Nvidia является мощной платформой для ИИ в центрах обработки данных. Мы стремились создать аналогичную, программируемую инфраструктуру, подобную CUDA, но для ИИ на устройствах», – отмечает Вээрбхан Кхетерпал.

В отличие от Nvidia, Quadric не занимается производством чипов напрямую. Вместо этого, компания лицензирует IP программируемых AI-процессоров – своего рода «чертеж», который клиенты могут интегрировать в собственные чипы. К этому прилагается полный стек программного обеспечения и инструментарий для запуска моделей компьютерного зрения и распознавания речи прямо на устройстве. Это позволяет компаниям быстро внедрять передовые AI-решения, адаптируя их под свои уникальные потребности.

Децентрализация ИИ: путь к независимости и новым возможностям

Среди клиентов стартапа — производители принтеров, автомобилей и ноутбуков с ИИ, включая Kyocera и японского поставщика автозапчастей Denso, который производит чипы для автомобилей Toyota. Ожидается, что первые продукты на базе технологии Quadric, начиная с ноутбуков, поступят в продажу уже в этом году.

Quadric активно исследует рынки, заинтересованные в стратегиях «суверенного ИИ» для снижения зависимости от иностранной инфраструктуры. Это открывает новые перспективы для международного сотрудничества и развития локальных инновационных экосистем. Растущая стоимость централизованной ИИ-инфраструктуры и сложности в создании гипермасштабных центров обработки данных стимулируют интерес к «распределенному ИИ». Это позволяет запускать инференс на ноутбуках или небольших локальных серверах, минимизируя зависимость от облачных сервисов для каждого запроса.

Эта тенденция подтверждается ведущими мировыми аналитиками. Всемирный экономический форум и EY подчеркивают сдвиг в сторону приближения ИИ-инференса к пользователям и важность развития национальных ИИ-возможностей на всех уровнях: от вычислений и моделей до данных.

Преимущество программируемых решений: гибкость и скорость внедрения

Одна из ключевых проблем для производителей чипов заключается в том, что модели ИИ развиваются гораздо быстрее, чем циклы разработки оборудования. Quadric предлагает инновационное решение: программируемые IP-процессоры, которые могут адаптироваться к новым архитектурам моделей через обновления программного обеспечения. Это позволяет избежать дорогостоящих перепроектирований оборудования каждый раз, когда меняются архитектуры — от ранних моделей, ориентированных на компьютерное зрение, до современных систем на основе трансформеров.

Quadric позиционирует себя как превосходная альтернатива традиционным поставщикам:

• По сравнению с Qualcomm: Подход Qualcomm зачастую привязывает клиентов к их собственным чипам, ограничивая гибкость.
• По сравнению с Synopsys и Cadence: Эти компании предлагают блоки нейронных процессоров, которые многим клиентам сложно программировать и адаптировать.

Программируемый подход Quadric позволяет поддерживать новые ИИ-модели через простые обновления программного обеспечения, устраняя необходимость в перепроектировании аппаратного обеспечения. Это дает огромное преимущество в отрасли, где разработка чипов может занимать годы, в то время как архитектуры моделей ИИ меняются буквально за месяцы. С Quadric ваш бизнес всегда будет на шаг впереди, быстро адаптируясь к технологическим изменениям и извлекая максимальную выгоду из возможностей искусственного интеллекта.

🚀 Получите бесплатный аудит от ИИ прямо сейчас в нашем Telegram-боте: @futurebotsru_bot