OpenAI曾想收購Cerebras
如果您希望可以時常見面，歡迎標星收藏哦~
來源：內容編譯自techcrunch，謝謝。
根據新的法律文件顯示， OpenAI 一度考慮收購正在上市的人工智能芯片製造公司Cerebras 。
埃隆·馬斯克對 OpenAI正在進行的訴訟中有新的證據，描述了 OpenAI 如何在 2017 年左右考慮收購 Cerebras——當時 Cerebras 成立一年後，也即 OpenAI 開始運營幾年後。
在一封致 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 和馬斯克的電子郵件中，OpenAI 聯合創始人兼前首席科學家 Ilya Sutskever 提出了通過馬斯克的電動汽車公司特斯拉收購 Cerebras 的想法。當時，馬斯克在財務上參與了 OpenAI 並對其發展方向產生了一定影響。
“如果我們決定收購 Cerebras，我強烈認爲這將通過特斯拉來完成，”Sutskever 在 2017 年 9 月寫道。“但如果我們也可以在 OpenAI 內部完成，爲什麼要這樣做呢？具體來說，令人擔憂的是，特斯拉有責任爲股東實現股東回報最大化，這與 OpenAI 的使命不一致。因此，總體結果可能不是 OpenAI 的最佳結果。”
在 2017 年 7 月 Sutskever 發給馬斯克和 OpenAI 聯合創始人 Greg Brockman（現任公司總裁）的一封電子郵件中，Sutskever 提到了幾個與 Cerebras 相關的議程項目：“與 Cerebras 協商合併條款”和“對 Cerebras 進行更多盡職調查”。
合併交易最終失敗了，儘管從展覽中看不出原因。而 OpenAI 最終將其芯片野心擱置多年。
Cerebras 總部位於加利福尼亞州桑尼維爾，致力於開發定製硬件來運行和訓練 AI 模型，並聲稱其芯片比 Nvidia 針對 AI 工作負載的旗艦產品更快、更高效。
據報道，Cerebras 已籌集了 7.15 億美元的風險投資，並希望通過 IPO 將其 40 億美元的估值提高一倍左右。但它面臨着巨大的挑戰。一家阿布扎比公司 G42 在 2024 年上半年佔 Cerebras 收入的 87%，美國立法者對 G42 與中國的歷史關係表示不安。Cerebras 首席執行官 Andrew Feldman 也有一段不光彩的過去，他承認在上市公司 Riverstone Networks 擔任副總裁期間規避會計控制。
如果此次收購成功，兩家公司都會受益。Cerebras 可以避免走上棘手的 IPO 之路，而 OpenAI 則可能在打造內部芯片的競爭中擁有重要資源。
OpenAI 長期以來一直試圖減少對 Nvidia 的依賴，後者在 AI 優化芯片市場佔有巨大份額。雖然 OpenAI 在內部芯片領域起步較晚（谷歌和亞馬遜網絡服務等公司早就推出了專爲 AI 工作負載設計的芯片），但它面臨着降低模型訓練、微調和運行成本的壓力。擁有自己的芯片可能是實現所需成本削減的一種方式。
OpenAI 曾希望建立一個芯片製造工廠網絡，並正在考慮收購目標。但據報道，該公司放棄了這些計劃，轉而積極組建芯片設計師和工程師團隊，並與半導體公司博通和臺積電合作開發用於運行模型的 AI 芯片。這款芯片最早可能在 2026 年問世。
試圖打破英偉達壟斷的AI芯片
英偉達的競爭對手們正紛紛行動起來，努力打破英偉達在人工智能芯片市場的壟斷，他們籌集了數億美元資金，推出新產品，希望分享人工智能技術繁榮帶來的利益。
Cerebras、d-Matrix 和 Groq 等一批規模較小的公司都希望從 Nvidia 手中搶佔價值數十億美元的 AI 芯片市場，迄今爲止，Nvidia 憑藉其圖形處理單元 (GPU) 主導了第一波投資。
他們預期，隨着聊天機器人和其他生成式人工智能應用變得越來越流行，對人工智能“推理”的需求（OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Gemini 等模型生成查詢響應所需的計算能力）將呈指數級增長。
Nvidia 的 Hopper GPU 非常適合訓練頂級 AI 模型這種資源密集型任務，已成爲全球最熱門的商品之一。
Cerebras、d-Matrix 和 Groq 則專注於設計用於運行 AI 模型的更便宜、更專業的芯片。
週二，Cerebras 宣佈推出基於 CS-3 芯片的全新“Cerebras Inference”平臺，該芯片大小與餐盤相當。Cerebras 聲稱，其解決方案在 AI 推理方面比 Nvidia 當前一代 Hopper 芯片快 20 倍，而價格僅爲後者的一小部分。Cerebras 引用了基準分析提供商 Artificial Analysis 進行的測試。
Cerebras 首席執行官安德魯·費爾德曼 (Andrew Feldman) 向《金融時報》表示：“打敗 800 磅大猩猩的方法是將更好的產品推向市場。”“根據我的經驗，更好的產品通常會獲勝，我們已經從 [Nvidia] 手中搶走了重要的客戶。”
CS-3 芯片沒有使用 Nvidia 所用的單獨高帶寬內存芯片，而是提供了一種替代架構，將內存直接內置在芯片晶圓中。
費爾德曼表示，內存帶寬的限制是人工智能芯片推理速度的根本制約因素。他說，將邏輯和內存組合成一個大型芯片可以實現“快幾個數量級”的結果。
d-Matrix 由 Sid Sheth 於 2019 年創立，不到一年前，該公司在由新加坡國有基金淡馬錫領投的 B 輪融資中籌集了 1.1 億美元，現在也啓動了新一輪融資。Sheth 表示，該公司計劃在今年晚些時候或明年初籌集 2 億美元或更多資金。d-Matrix 正處於融資過程的早期階段，並表示最終籌集的資金數額可能會發生變化。
d-Matrix 計劃在今年年底全面推出自己的芯片平臺 Corsair。Sheth 表示，該公司正在將其產品與 Triton 等開放軟件配對，Triton 與 Nvidia 的 Cuda 競爭，Cuda 是一個廣泛使用的軟件平臺，爲開發人員提供構建 AI 應用程序的工具並優化其芯片的性能。
Nvidia 最大的客戶支持使用Triton 等開放軟件。“應用程序開發人員不喜歡被束縛在某一種特定的工具上，”Sheth 說，“人們逐漸意識到 Nvidia 在訓練方面對 Cuda 擁有絕對的控制權”。
Groq 是另一家 AI 推理競爭對手，由谷歌張量處理單元團隊的前創始成員領導，本月從貝萊德私募股權合夥人領投的投資者手中融資 6.4 億美元，估值爲 28 億美元。
一位風險投資家警告稱，儘管該領域被大肆宣傳，但半導體初創公司在打入市場時仍面臨挑戰。
據知情人士透露，軟銀上個月以略高於 6 億美元的價格收購了芯片製造商 Graphcore ，低於該公司自 2016 年成立以來籌集的約 7 億美元風險投資。
Groq 和 Cerebras 也成立於 2016 年。風險投資公司 Lux Capital 聯合創始人兼執行合夥人 Peter Hébert 表示：“公衆投資者一直渴望找到並支持下一個 Nvidia。這不僅僅是爲了追逐最新趨勢。這種勢頭也讓幾家近十年來一直在努力的由風險投資資助的芯片初創公司受益。”
半導體精品公衆號推薦
專注半導體領域更多原創內容
關注全球半導體產業動向與趨勢
*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅爲了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯繫半導體行業觀察。
今天是《半導體行業觀察》爲您分享的第3950期內容，歡迎關注。
『半導體第一垂直媒體』
實時 專業 原創 深度
公衆號ID：icbank
喜歡我們的內容就點“在看”分享給小夥伴哦