Finansowanie chipów AI rozchodzi się od projektowania: Armadin zbiera 255,5 mln dol. na agentowe bezpieczeństwo

Armadin ogłosił rundę Series B w czwartek.

Rundę prowadzili Andreessen Horowitz i Accel. Dołączyli do niej Bain Capital Ventures, Redpoint, 8VC, Ballistic Ventures, Google Ventures, In-Q-Tel, Kleiner Perkins i Menlo Ventures, według TechCruncha. Pozyskanie środków nastąpiło sześć miesięcy po marcowej rundzie Series A, która wyniosła 190 000 000 dol. Całkowite finansowanie przekroczyło tym samym 445 000 000 dol. Ostatnia firma Mandii, Mandiant, została sprzedana Google za 5 400 000 000 dol. w 2022 roku. Jego obecna wizja jest inna: zamiast okresowych testów penetracyjnych, Armadin prowadzi zawsze aktywne roje agentowe. Łączą one podatności, aby znaleźć luki w sieciach korporacyjnych, zanim zrobią to atakujący. To framing firmy, a nie niezależnie zweryfikowany wynik.

Kapitał nadal szuka startupów z branży chipów i infrastruktury

Tydzień wokół rundy Armadina przyniósł serię transakcji powiązanych z chipami. Broadcom zgodził się udzielić Anthropicowi pożyczki w wysokości 42 000 000 000 dol. na finansowanie chipów AI nowej generacji, według Ventureburn. Volantis pozyskał 88 000 000 dol. na interconnect chip do pamięci, co zgłosił The Economic Times. CScale wyszła z trybu ukrycia z kwotą 145 000 000 dol. na optyczną sieć AI, przy wsparciu Nvidii i Intela, zgodnie z Reuters. Efficient Computer zamknął rundę w wysokości około 97 000 000 dol. przy wycenie 650 000 000 dol., według SiliconAngle i Reuters.

Reuters podał kwotę 97 000 000 dol. dla Efficient. SiliconAngle i Dealroom również raportowały 97 000 000 dol., podczas gdy The Economic Times nagłówkował 100 000 000 dol. przy tej samej wycenie 650 000 000 dol. Materiał nie wyjaśnia rozbieżności, więc traktuj rozmiar rundy jako około 97 000 000 do 100 000 000 dol.

Dwie z tych transakcji, Efficient i CScale, zajmują tę samą część stosu: przenoszenie danych i oszczędzanie energii, a nie projektowanie procesora ogólnego przeznaczenia. To węższa stawka, niż sugerują nagłówkowe liczby. Własny pitch Efficient, według relacji, to drony i roboty przed centrami danych.

Huawei twierdzi o zmianie udziału w Chinach

Tego samego dnia, gdy Armadin ogłosił rundę, rotujący przewodniczący Huawei Eric Xu twierdził, że ich NPU Ascend wyprzedziły Nvidię pod względem udziału w chińskim rynku.

The Register zgłosił komunikat z Q&A 30 września. Xu powiedział również, że Huawei nie ma zdolności produkcyjnych, aby zaspokoić popyt w Chinach, i nie ma planów ekspansji międzynarodowej w pełnym zakresie. Wyniki Nvidii za drugi kwartał, cytowane w tym samym artykule, pokazały, że wysyłki H200 do Chin stanowiły mniej niż 1 procent przychodów z centrów danych. To twierdzenie firmy, a nie zweryfikowana liczba. Ars Technica raportowała 28 września, że chińskie Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnej poprosiło Alibaba i ByteDance o szczegóły planów zakupu chipów Nvidia RTX Pro 5500, cytując The Information. Obie rzeczy mogą być prawdziwe: presja na zastępowanie krajowe obok wznowionych zakupów zagranicznych.

Warstwa projektowa też się zmienia. OpenAI i Synopsys podpisały wieloletnią partnerstwem, aby zbudować GPT-Synopsys, model skierowany na projektowanie i weryfikację chipów, co zgłosił The Decoder 30 września. Synopsys licencjonuje swoje narzędzia EDA do projektu; wczesne testy klientów są w toku, a obie firmy podzielą przychody. Osobno, Emergence AI powiedziała, że wdraża neuroformalną AI z fablessowymi producentami chipów, a współzałożyciel Satya Nitta powiedział dla EE Times: „nie można produkować chipów szybciej, ale na pewno można uzyskać więcej chipów na waferze z użyciem AI”.

Nuvacore, prowadzona przez byłych architektów Apple i Nuvia, powiedziała 30 września, że opóźni wybór zestawu instrukcji dla swojego rdzenia IP WarpCore tak długo, jak to możliwe, według Tom's Hardware. To stawka na metodologię projektowania, a nie wydarzenie finansowania, ale wskazuje w tym samym kierunku: zespoły próbują skompresować front-end rozwoju chipów.

Pieniądze idą też do nudnych warstw

MaxLinear ogłosił swój chip Puma 9 DOCSIS, twierdząc o redukcji kosztów o 30 do 50 procent w porównaniu z poprzednikiem i wsparciu dla DOCSIS 3.1, 3.1+ i 4.0 na jednej SoC. Light Reading zgłosił premierę 28 września, z modemami oczekiwanymi w 2027 roku. Chip przechodzi z Intela x86 na ARM i dodaje wsparcie dla DDR5. To decyzje łańcucha dostaw tak samo jak wydajnościowe.

Nic z tego nie dowodzi bańki na chipy AI, a runda Armadina to finansowanie bezpieczeństwa, a nie półprzewodnikowe. Ale wzorzec z ostatnich 72 godzin jest spójny: kapitał koncentruje się na narzędziach, interconnect, energii i pamięci, warstwach, które decydują, czy można faktycznie zbudować i uruchomić więcej akceleratorów.

Trudniejsze pytanie to terminy. Wycena Armadina w wysokości 2 500 000 000 dol. opiera się na popycie na agentowe bezpieczeństwo, który jest wciąż głównie opisywany przez samą firmę. Twierdzenie Huawei o udziale pochodzi od jej własnego przewodniczącego. Przychody Efficient nie są publiczne. Dziennikarze mogą datować pieniądze. Nie mogą jeszcze datować zwrotów.