Google Alum набра $500 млн, за да излезе срещу Nvidia

Трябва да навлезем в детайлите, но 500 милиона долара е доста голяма сума за серия Б. За какво ви е необходим такъв капитал и какво отразява?

Отразява от една страна много голямото доверие на някои от водещите ни инвеститори в продукта. Jane Street  и Situational Awareness водеха набирането на капитала. Jane Street са абсолютни технически експерти. Те разбират продукта, който правим. А Situational Awareness е фондът на Леополд Ашенбренер. Той написа книга за изкуствен генеративен интелект и разбира накъде върви цялата тази област.

Какво искаме да правим с този продукт и с тези пари?

Първо, бих казал че тъй като търсенето на Големи езикови модели е просто ненаситно, всички Frontier Labs наблюдават накъде отива тази сфера и всички се тревожат, че ще им свърши силицият и няма да могат да отговорят на търсенето, което имат.  

Нашата обща цел е да постигнем най-високата производителност на квадратен милиметър силиций, която всеки продукт има.

Става въпрос за изчислителна плътност, нали?

Точно така.

Говорите за производителност по отношение на флопове на квадратен милиметър. Това е нещо, което можете да притежавате. Какъв е пробивът? В какво сте толкова добри, за да постигнете това?

Това е комбинация от две неща. Ако погледнете продуктите на пазара, досега имаше семейство, базирано на Памет с висока пропускателна способност (HBM), което е Nvidia, Google, Amazon, а освен това има и базирано на Статична памет с произволен достъп (SRAM).

А вие сте SRAM?

Всъщност и двете. Става въпрос за вземане на две добри идеи и комбинирането им. Възможно е да се постигне и много висока пропускателна способност, каквато получавате от HBM, но също така и много ниска латентност, каквато получавате от SRAM, и това да е в един и същ продукт.

Това, което получавате е продукт, който е по-добър от всеки друг на пазара по пропускателна способност. Това е точно производителност на флопове на квадратен милиметър, както казахте, като същевременно съответства на някои от най-добрите, като Cerebras и Grok по латентност.