I finanziamenti per i chip AI si separano dalla progettazione: Armadin raccoglie 255,5 milioni per la sicurezza agentica

Armadin ha annunciato il round Series B giovedì.

Andreessen Horowitz e Accel hanno guidato la raccolta, con la partecipazione di Bain Capital Ventures, Redpoint, 8VC, Ballistic Ventures, Google Ventures, In-Q-Tel, Kleiner Perkins e Menlo Ventures, secondo TechCrunch. L'operazione arriva sei mesi dopo una Series A da 190.000.000 di dollari a marzo, portando il totale dei finanziamenti oltre 445.000.000 di dollari. L'ultima azienda di Mandia, Mandiant, è stata venduta a Google per 5.400.000.000 di dollari nel 2022. La sua proposta ora è diversa: invece di test di penetrazione periodici, Armadin impiega sciami agentici sempre attivi che concatenano le vulnerabilità per individuare le falle nelle reti aziendali prima degli attaccanti. Si tratta della narrazione dell'azienda, non di un risultato verificato indipendentemente.

Il capitale continua a cercare startup di chip e infrastrutture

La settimana attorno al round di Armadin ha visto un gruppo di accordi vicini al settore dei chip. Broadcom ha concordato di prestare ad Anthropic 42.000.000.000 di dollari per finanziare i chip AI di prossima generazione, secondo Ventureburn. Volantis ha raccolto 88.000.000 di dollari per l'interconnessione tra chip e memoria, riportato da The Economic Times. CScale è uscita dalla modalità stealth con 145.000.000 di dollari per le reti ottiche AI, con il sostegno di Nvidia e Intel, secondo Reuters. Efficient Computer ha chiuso circa 97.000.000 di dollari con una valutazione di 650.000.000 di dollari, secondo SiliconAngle e Reuters.

Reuters ha indicato la cifra di Efficient a 97.000.000 di dollari; SiliconAngle e Dealroom hanno riportato anch'essi 97.000.000 di dollari, mentre The Economic Times ha titolato 100.000.000 di dollari alla stessa valutazione di 650.000.000 di dollari. Il dossier non riconcilia il divario, quindi la dimensione del round va trattata come approssimativamente tra 97.000.000 e 100.000.000 di dollari.

Due di questi accordi, Efficient e CScale, operano nella stessa parte dello stack: spostare dati e risparmiare energia invece di progettare un processore a scopo generale. È una scommessa più ristretta di quanto suggeriscano i numeri in primo piano. La proposta di Efficient, secondo i report, punta a droni e roboti prima dei data center.

Huawei rivendica un cambio di quota in Cina

Nello stesso giorno in cui Armadin ha annunciato, il presidente rotante di Huawei, Eric Xu, ha affermato che i suoi NPU Ascend hanno superato Nvidia nella quota di mercato cinese.

The Register ha riportato la pubblicazione del Q&A il 30 settembre. Xu ha anche detto che Huawei non ha la capacità di soddisfare la domanda cinese e non ha piani per espandersi a livello internazionale in modo completo. La chiamata sugli utili del Q2 di Nvidia, citata nello stesso articolo, ha mostrato le spedizioni di H200 in Cina per meno dell'1 percento del ricavo dei data center. Questa affermazione è una dichiarazione aziendale, non una cifra auditata. Ars Technica ha riportato il 28 settembre che il Ministero dell'Industria e dell'Informatica della Cina ha chiesto ad Alibaba e ByteDance di dettagliare i piani per acquistare i chip Nvidia RTX Pro 5.500, citando The Information. Entrambe le cose possono essere vere: pressione per la sostituzione domestica insieme a nuovi acquisti stranieri.

Il livello di progettazione si sta muovendo anche. OpenAI e Synopsys hanno firmato una partnership pluriennale per costruire GPT-Synopsys, un modello destinato alla progettazione e verifica dei chip, ha riportato The Decoder il 30 settembre. Synopsys sta concedendo in licenza i suoi strumenti EDA al progetto; i test iniziali con i clienti sono in corso e le due aziende condivideranno i ricavi. Separatamente, Emergence AI ha detto che sta distribuendo l'AI neuroformale con i produttori di chip fabless, con il co-fondatore Satya Nitta che dice a EE Times: "non si possono fare chip più velocemente, ma quello che si può fare è sicuramente ottenere più chip per wafer con resa usando l'AI".

Nuvacore, guidata da ex architetti di Apple e Nuvia, ha detto il 30 settembre che ritarderà la selezione dell'insieme di istruzioni per il suo core IP WarpCore per il tempo più lungo possibile, secondo Tom's Hardware. Questa è una scommessa sulla metodologia di progettazione, non un evento di finanziamento, ma punta nella stessa direzione: i team stanno cercando di comprimere la parte iniziale dello sviluppo dei chip.

Il denaro va anche ai livelli noiosi

MaxLinear ha annunciato il suo chip DOCSIS Puma 9, rivendicando riduzioni dei costi dal 30 al 50 percento rispetto al suo predecessore e supporto per DOCSIS 3.1, 3.1+ e 4.0 su un solo SoC. Light Reading ha riportato il lancio il 28 settembre, con i modem attesi per il 2.027. Il chip passa da Intel x86 ad ARM e aggiunge il supporto DDR5. Queste sono decisioni sulla catena di approvvigionamento tanto quanto sulle prestazioni.

Nessuno di questo dimostra una bolla dei chip AI, e il round di Armadin è una raccolta per la sicurezza piuttosto che per i semiconduttori. Ma il modello delle ultime 72 ore è coerente: il capitale si sta concentrando su strumenti, interconnessione, alimentazione e memoria, i livelli che determinano se più acceleratori possono effettivamente essere costruiti e eseguiti.

La domanda più difficile riguarda i tempi. La valutazione di 2.500.000.000 di dollari di Armadin si basa sulla domanda di sicurezza agentica che è ancora descritta principalmente dall'azienda stessa. L'affermazione sulla quota di Huawei proviene dal suo stesso presidente. I ricavi di Efficient non sono pubblici. I giornalisti possono datare il denaro. Non possono ancora datare i rendimenti.