Enfabrica 籌集資金 125 億美元，以應對 AI 計算需求的網路硬體
背景
Enfabrica 是一家建造網路晶片的公司，目標是能處理 AI 和機器學習的計算需求。最近，該公司宣布在 B 輪融資中籌集了 1.25 億美元，其估值相對於 A 輪之後增長了 5 倍。Atreides Management 引領了此次融資，其他參與者包括 Sutter Hill Ventures、Nvidia、IAG Capital Partners、Liberty Global Ventures、Valor Equity Partners、Infinitum Partners 和 Alumni Ventures。此次融資使 Enfabrica 的總籌資額達到了 1.48 億美元。Enfabrica 將利用這筆資金來支援研發和運營以及擴大工程、銷售和銷售團隊。根據 Enfabrica 的聯合創始人兼執行長 Rochan Sankar 的說法，他們取得這麼大的一筆融資在當前對於晶片新創公司以及創業科技等領域而言是非常困難的。Sankar 表示：“隨著生成式 AI 和大型語言模型在多個行業推動了雲端計算的最大基礎設施推進，類似於 Enfabrica 這樣的解決方案擁有滿足網路技術高需求的巨大潛力。”
Enfabrica 於 2023 年推出市場，然而它的創始人曾於 2020 年開始進行該公司的初創研發。Sankar 曾任 Broadcom 的工程主管，他與曾是 Google 網路平臺和架構主管的 Shrijeet Mukherjee 合作創辦了 Enfabrica，他們觀察到 AI 行業對於“並行、加速和異構”基礎設施即 GPU 的需求在增長。他表示：“我們推理出網路矽和系統需要經歷一個類似的範式轉變，才能支援大規模的計算基礎設施。”
挑戰
Sankar 在存取中提到，傳統的網路晶片（如交換機）往往無法滿足現代 AI 計算的資料傳輸需求。他表示：“當前 AI 革命所帶來的最大挑戰之一是 AI 基礎設施的擴充套件，包括計算成本和計算可持續性。”當前一些正在訓練的 AI 模型（如 Meta 的 Llama 2 和 GPT-4）在訓練過程中需要處理大量資料集，而網路交換機往往成為瓶頸。他補充道：“AI 行業的擴充套件問題和瓶頸部分在於 I/O 子系統、記憶體傳輸和與 GPU 計算相連的網路。”因此機器學習公司需要架構一個能夠應對這些需求的網路基礎設施。Enfabrica's 技術
為理解決這個問題，Enfabrica 專注於並行化。Enfabrica 所開發的網路硬體被稱為 ACF-S（Accelerated Compute Fabric Switch），可以在 GPU、CPU 和 AI 加速器晶片之間以及記憶體和網路裝置之間實現每秒多千兆的資料傳輸。這款硬體使用“標準化”的介面，可以擴充套件到數萬個節點，同時在達到相同效能水平時，將大型語言模型（如 Llama 2）所需的 GPU 計算減少約 50%。Sankar 解釋道：“Enfabrica 的 ACF-S 裝置透過在資料中心機櫃內提供高效、高效能的網路、I/O 和記憶體，為 GPU、CPU 和加速器提供了一個收斂的解決方案。因此 ACF-S 裝置消除了需要分散的傳統伺服器 I/O 和網路晶片，例如機櫃級網路交換機、伺服器網路介面控制器和 PCIe 交換機。”此外 Sankar 還提到，ACF-S 裝置可以幫助處理推論（執行訓練過的 AI 模型）的公司，讓他們使用最少量的 GPU、CPU 和其他 AI 加速器。這是因為 ACF-S 可以透過快速傳輸大量資料，更有效地利用現有的硬體資源。他補充道：“ACF-S 對於用於 AI 計算的型別和品牌的 AI 處理器以及部署的具體模型是不約束的，可以支援多種不同的用例和多個處理器供應商，避免了專有技術的依賴。”
市場競爭
值得一提的是，Enfabrica 並不是唯一一家追逐 AI 趨勢的網路晶片新創公司。今年夏天，思科宣布推出了一系列硬體產品——Silicon One G200 和 G202——用於支援 AI 網路計算。同樣，Broadcom 和 Marvell 等老牌企業網路晶片提供了可達到每秒 5120 億位元的頻寬的交換機；Broadcom 最近推出了 Jericho3-AI 高效能互連技術，可以存取多達 32,000 個 GPU。市場潛力與前景
Enfabrica 尚未透露其客戶，因為當前還屬於創業初期。Sankar 表示鑒於當前對 AI 基礎設施的關注和巨額投資，Enfabrica 擁有堅強的地位。根據 Dell'Oro Group 的資料，到 2027 年，AI 基礎設施的投資將使資料中心資本支出超過 5000 億美元。IDC 預計在未來五年內，AI 專用硬體的市場將以每年 20.5%的複合年增長率增長。Sankar 說：“無論是在本地還是在雲端，當前的 AI 計算成本和功耗佔比是每位首席訊息官、高層執行官和 IT 組織所部署的 AI 服務的首要問題，如果不是的話，就應該成為首要問題。”他補充說：“儘管自 2022 年末以來，經濟環境困難對科技新創公司造成了壓力，但 Enfabrica 透過創新和顛覆性的技術大大提高了自己的融資、產品進展和市場潛力，這是因為生成式 AI 和加速計算在過去 18 個月中所引發的市場機遇和技術範式轉變的規模。”
Enfabrica 位於美國 Mountain View，在北美、歐洲和印度共有 100 多名員工。
關鍵字：AI（Artificial Intelligence），網路硬體，Enfabrica，籌集資金
AI(ArtificialIntelligence)orHardware-AI 運算,網路硬體,Enfabrica,籌集資金
延伸閱讀
- 印度保險新創 Go Digit 在 IPO 前從基石投資者籌集 1.41 億美元
- 印度社交電商平臺 Meesho 籌集 2.75 億美元，擁有 1.5 億活躍使用者
- 特斯拉 CEO 為人工智慧新創公司籌集 60 億美元，TikTok 是否在逃避蘋果的傭金？
- 印度食品外送巨頭 Swiggy 獲股東批準後，尋求在 IPO 籌集 12.5 億美元
- 法國新創公司 FlexAI 以 3,000 萬美元退出隱藏狀態，輔助 AI 運算提升存取便利性
- Perplexity 籌集超過 2.5 億美元，估值達 25-30 億美元，用於其人工智慧搜尋平臺
- Cape 與 A16z 籌集了 6100 萬美元，為不使用個人資料的移動服務籌集了更多資金
- 人力資源新創企業 Rippling 討論中籌集 $13.4B 估值，為之前的 $11.25B 加價
- Modal 籌集 2500 萬美元，為企業員工提供資料與人工智慧訓練
- Cyera 將籌集最高 3 億美元，估值達到 15 億美元，AI 正是資料問題
