SiMa.ai sichert 70 Millionen US-Dollar Finanzierung zur Einführung eines multimodalen GenAI-Chips

SiMa.ai, ein in Silicon Valley ansässiges Startup, das eingebettete System-on-Chip (SoC)-Plattformen für maschinelles Lernen (ML) produziert, gab heute bekannt, dass es eine Erweiterungsrunde in Höhe von 70 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat, um seinen Chipsatz der zweiten Generation auf den Markt zu bringen, der speziell für die multimodale generative KI-Verarbeitung entwickelt wurde.

Laut Gartner soll der weltweite Markt für KI-unterstützende Chips bis 2027 im Vergleich zu 2023 auf 119,4 Milliarden US-Dollar mehr als verdoppeln. Allerdings haben bisher nur wenige Anbieter spezielle Halbleiter für KI-Anwendungen produziert. Die meisten prominenten Konkurrenten konzentrierten sich zunächst auf die Unterstützung von KI in der Cloud. Dennoch wurde von verschiedenen Berichten ein signifikantes Wachstum des Marktes für KI auf der Edge vorausgesagt, was bedeutet, dass die Hardware zur Verarbeitung von KI-Berechnungen näher an der Datenquellenliegt als in einer zentralisierten Cloud. SiMa.ai, benannt nach 'seema', dem Hindi-Wort für 'Grenze', strebt danach, diese Verschiebung zu nutzen, indem es sein Edge-KI-SoC Unternehmen in Industrie, Fertigung, Einzelhandel, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Landwirtschaft und Gesundheitswesen anbietet.

Das in San Jose ansässige Startup, das sich auf den Marktsegment zwischen 5W und 25W Energieverbrauch konzentriert, hat sein erstes ML-SoC von integrierter Software-Hardware-Kombination eingeführt, um KI und ML zu ermöglichen. Dazu gehören sein proprietärer Chipsatz und die No-Code-Software namens Palette. Die Kombination wurde bereits von über 50 Unternehmen weltweit genutzt, wie Krishna Rangasayee, der Gründer und CEO von SiMa.ai, gegenüber TechCrunch sagte.

Das Unternehmen betont, dass seine aktuelle Generation des ML-SoC die höchsten FPS/W-Ergebnisse im MLPerf-Benchmark in den Kategorien MLPerf Inference 4.0 Closed, Edge und Power Division erzielt hat. Die erste Generation des Chipsatzes war jedoch auf klassische Computer Vision ausgerichtet.

Da die Nachfrage nach GenAI steigt, plant SiMa.ai, sein ML-SoC der zweiten Generation im ersten Quartal 2025 mit Schwerpunkt auf der Bereitstellung von multimoduler GenAI-Fähigkeit einzuführen. Der neue SoC wird eine "evolutionäre Veränderung" gegenüber seinem Vorgänger mit "einigen architektonischen Feinabstimmungen" des bestehenden ML-Chipsatzes sein, wie Rangasayee sagte. Er fügte hinzu, dass die grundlegenden Konzepte gleichbleiben würden.

Der neue GenAI-SoC würde sich an jedes Framework, Netzwerk, Modell und Sensor anpassen - ähnlich wie die vorhandene ML-Plattform des Unternehmens - und wäre auch mit jeder Modalität kompatibel, einschließlich Audio, Sprache, Text und Bild. Er würde als einzige Edge-Plattform für alle KI-Bereiche wie Computer Vision, Transformer und multimoduler GenAI funktionieren, sagte das Startup.

'Man kann die Zukunft nicht vorhersagen, aber man kann den Vektor wählen und sagen, hey, das ist der Vektor, auf den ich setzen möchte. Und ich möchte mich weiterhin um meinen Vektor herum entwickeln. Das ist irgendwie der Ansatz, den wir architektonisch verfolgt haben', sagte Rangasayee. 'Aber im Grunde genommen sind wir wirklich nicht von unserer Architektur abgewichen oder mussten sie drastisch ändern. Das ist auch der Vorteil, dass wir eine softwarezentrierte Architektur gewählt haben, die mehr Flexibilität und Wendigkeit ermöglicht.'

SiMa.ai hat Taiwans TSMC als Fertigungspartner für seine KI-Chips der ersten und zweiten Generation sowie Arm Holdings als Anbieter für sein Berechnungs-Subsystem. Der Chipsatz der zweiten Generation basiert auf der 6-nm-Prozesstechnologie von TSMC und umfasst Synopsys EV74 Embedded-Vision-Prozessoren für die Vor- und Nachverarbeitung in Computer Vision-Anwendungen.

Das Startup betrachtet Branchenführer wie NXP, Texas Instruments, STMicro, Renaissance und Microchip Technology sowie Nvidia sowie KI-Chip-Startups wie Hailo als Konkurrenz. Allerdings betrachtet es Nvidia als den Hauptkonkurrenten - genauso wie andere KI-Chip-Startups.

Rangasayee sagte TechCrunch, dass Nvidia zwar 'fantastisch in der Cloud' sei, aber keine Plattform für die Edge entwickelt habe. Er glaubt, dass Nvidia an ausreichender Energieeffizienz und Software für Edge-KI mangelt. Ebenso behauptete er, dass andere Startups, die KI-Chipsätze entwickeln, keine Systemprobleme lösen und nur ML-Beschleunigung anbieten.

'Von all unseren Kollegen hat Hailo wirklich gute Arbeit geleistet. Und es liegt nicht daran, dass wir besser sind als sie. Aber aus unserer Sicht ist unser Wertversprechen ziemlich unterschiedlich', sagte er.

Der Gründer fuhr fort, dass SiMa.ai eine höhere Leistung und bessere Energieeffizienz als Hailo liefere. Er sagte auch, dass die Systemsoftware von SiMa.ai für GenAI ziemlich unterschiedlich und effektiv sei.

'Solange wir Kundenprobleme lösen und darin besser sind als alle anderen, sind wir an einem guten Ort', sagte er.

Die frische Eigenkapitalfinanzierung von SiMa.ai, angeführt von Maverick Capital und mit Beteiligung von Point72 und Jericho, erweitert die Serie-B-Runde des Startups um 30 Millionen US-Dollar, die im Mai 2022 erstmals angekündigt wurde. Auch bestehende Investoren wie Amplify Partners, Dell Technologies Capital, Fidelity Management und Lip-Bu Tan beteiligten sich an der zusätzlichen Investition. Mit dieser Finanzierungsrunde hat das fünf Jahre alte Startup insgesamt 270 Millionen US-Dollar eingesammelt.

Das Unternehmen hat derzeit 160 Mitarbeiter, von denen 65 in seinem Forschungs- und Entwicklungszentrum in Bengaluru, Indien, tätig sind. SiMa.ai plant, diese Mitarbeiterzahl durch die Schaffung neuer Positionen und die Erweiterung seiner F&E-Fähigkeiten zu erhöhen. Außerdem möchte es ein Vertriebsteam für indische Kunden aufbauen. Darüber hinaus plant das Startup, seine kundenorientierten Teams weltweit auszubauen, zunächst in Korea und Japan sowie in Europa und den USA.

'Die Berechnungsintensität der generativen KI hat einen Paradigmenwechsel in der Rechenzentrumsarchitektur herbeigeführt. Die nächste Phase dieser Entwicklung wird die weit verbreitete Anwendung von KI an der Edge sein. So wie das Rechenzentrum revolutioniert wurde, steht die Edge-Computing-Landschaft vor einer vollständigen Transformation. SiMa.ai besitzt das wesentliche Trio aus einem erstklassigen Team, hochmoderner Technologie und Dynamik, das es als Schlüsselspieler für Kunden positioniert, die diesen tektonischen Wandel durchlaufen. Wir freuen uns, mit SiMa.ai zusammenzuarbeiten, um diese einmalige Gelegenheit zu nutzen', sagte Andrew Homan, Senior Managing Director bei Maverick Capital, in einer Erklärung.