Çoğu yapay zeka modelinin üzerinde çalıştığı çipler olan grafik işlem birimleri (GPU’lar), enerjiye aç canavarlardır. Goldman Sachs, GPU’ların veri merkezlerine hızla dahil edilmesinin bir sonucu olarak, yapay zekanın 2030 yılına kadar elektrik talebinde %160’lık bir artışa yol açacağını söylüyor tahminler.
Analog ve bellek devre tasarımcısı Vishal Sarin, bu eğilimin sürdürülebilir olmadığını savunuyor. On yıldan fazla bir süre çip endüstrisinde çalıştıktan sonra Sarin, Sagence AI’yi piyasaya sürdü (daha önce bu isimle anılıyordu) Analog Çıkarım) GPU’lara enerji açısından verimli alternatifler tasarlamak.
Sarin, “Pratik yapay zeka hesaplamasını gerçekten yaygın hale getirebilecek uygulamalar kısıtlı çünkü verileri işleyen cihazlar ve sistemler gerekli performansı sağlayamıyor” dedi. “Misyonumuz, performans ve ekonomi sınırlamalarını çevreye karşı sorumlu bir şekilde kırmak.”
Sagece, yapay zeka modellerini çalıştırmak için çipler ve sistemlerin yanı sıra bu çipleri programlayacak yazılımlar da geliştiriyor. Özel yapay zeka donanımı üreten şirketlerin sayısı çok fazla olmasa da, Sagence, çiplerinin dijital değil analog olması açısından benzersizdir.
GPU’lar da dahil olmak üzere çoğu çip, bilgiyi birler ve sıfırlardan oluşan ikili diziler halinde dijital olarak depolar. Buna karşılık analog çipler, verileri bir dizi farklı değer kullanarak temsil edebilir.
Analog çipler yeni bir kavram değil. Diğer mühendislik başarılarının yanı sıra, Kuzey Amerika elektrik şebekesinin modellenmesine yardımcı olarak, yaklaşık 1935’ten 1980’e kadar altın çağını yaşadılar. Ancak dijital çiplerin dezavantajları analogları bir kez daha çekici kılıyor.
Birincisi, dijital çipler gerekmek Analog yongaların yalnızca birkaç modülle gerçekleştirebileceği belirli hesaplamaları gerçekleştirmek için yüzlerce bileşen. Dijital çipler ayrıca genellikle verileri bellekten işlemcilere ileri geri taşımak zorunda kalıyor ve bu da darboğazlara neden oluyor.
Sarin, “Yapay zeka silikonunun tüm önde gelen eski tedarikçileri bu eski mimari yaklaşımı kullanıyor ve bu, yapay zekanın benimsenmesinin ilerlemesini engelliyor” dedi.
Sagence’inki gibi “bellek içi” yongalar olan analog yongalar, verileri bellekten işlemcilere aktarmaz ve potansiyel olarak görevleri daha hızlı tamamlamalarına olanak tanır. Verileri depolamak için çeşitli değerleri kullanma yetenekleri sayesinde analog çipler, dijital emsallerine göre daha yüksek veri yoğunluğuna sahip olabilir.
Ancak analog teknolojinin dezavantajları da var. Örneğin analog çiplerle yüksek hassasiyet elde etmek daha zor olabilir çünkü bunlar daha doğru üretim gerektirir. Ayrıca programlanmaları daha zor olma eğilimindedirler.
Ancak Sarin, Sagence’in çiplerinin, örneğin sunucular ve mobil cihazlardaki özel uygulamaları hızlandırmak için dijital çiplerin yerine geçmediğini, onları tamamladığını düşünüyor.
“Sagence ürünleri, AI uygulamaları için yüksek performans sunarken, GPU donanımının doğasında bulunan güç, maliyet ve gecikme sorunlarını ortadan kaldırmak için tasarlandı” dedi.
Sarin, çiplerini 2025 yılında pazara sunmayı planlayan Sagence’nin, EnCharge ve Mythic gibi diğer AI analog çip girişimleriyle rekabet etmeyi planladığı için “birden fazla” müşteriyle meşgul olduğunu söyledi. “Şu anda temel teknolojimizi sistem düzeyindeki ürünlerde paketliyoruz ve mevcut altyapı ve dağıtım senaryolarına uymamızı sağlıyoruz” diye ekledi.
Sagence, Vinod Khosla, TDK Ventures, Cambium Capital, Blue Ivy Ventures, Aramco Ventures ve New Science Ventures gibi destekçilerden yatırım alarak kuruluşundan bu yana geçen altı yılda toplam 58 milyon dolar topladı.
Şimdi girişim, 75 kişilik ekibini genişletmek için yeniden sermaye toplamayı planlıyor.
“Maliyet yapımız olumlu çünkü en yeni sürümlere geçiş yaparak performans hedeflerinin peşinde koşmuyoruz. [manufacturing processes] Cipslerimiz için,” dedi Sarin. “Bu bizim için büyük bir faktör.”
Zamanlama Sagence’in lehine işleyebilir. Başına Crunchbaseyarı iletken startup’larına sağlanan finansman, cansız geçen 2023’ün ardından toparlanıyor gibi görünüyor. Ocak’tan Temmuz’a kadar, VC destekli chip startup’ları yaklaşık 5,3 milyar dolar topladı; bu rakam, bu tür firmaların toplamda 8,8 milyar dolardan daha az bir artış gördüğü geçen yılın oldukça ilerisindeydi.
Durum böyle olunca çip yapımı pahalı bir teklif; yeni gelen Trump yönetiminin vaat ettiği uluslararası yaptırımlar ve tarifeler nedeniyle daha da zorlu hale geliyor. Nvidia’nınki gibi ekosistemlere “kilitlenmiş” müşterileri kazanmak başka bir zorlu tırmanış. Geçtiğimiz yıl, yaklaşık 700 milyon dolar toplayan ve bir zamanlar değeri 3 milyar dolara yakın olan yapay zeka çip üreticisi Graphcore, piyasada güçlü bir yer edinmek için mücadele ettikten sonra iflas başvurusunda bulundu.
Başarı şansına sahip olmak için Sagence’in, çiplerinin gerçekten de alternatiflerine göre önemli ölçüde daha az güç çektiğini ve daha yüksek verimlilik sağladığını kanıtlaması ve geniş ölçekte üretim için yeterli girişim finansmanı sağlaması gerekecek.
