Fractile：AI芯片领域的新星，完成1500万美元种子轮融资
在AI芯片领域，一家名为Fractile的英国公司近日结束了其隐身模式，并宣布完成了1500万美元的种子轮融资。Fractile由28岁的人工智能博士Walter Goodwin于2022年创立，正在开发其首款新型AI芯片，该芯片能够以比现有硬件快100倍、便宜10倍的速度运行最先进的AI模型。
AI芯片：AI性能提升的关键瓶颈
当前的AI芯片是提升AI性能的最大限制。几乎所有大型AI公司都依赖于基本相似的芯片，这些芯片虽然适合训练大型语言模型（LLMs），但并不适合推理（即将实时数据通过训练好的模型进行处理的过程）。这意味着AI模型的运行成本非常高，性能受限，未来潜力也受到限制，同时也使得AI模型构建者难以实现显著的差异化。
Fractile的创新路径
为了构建更好的AI推理硬件，公司可以选择两条路径。第一条路径是专业化：专注于非常具体的工作负载，并构建特别适应这些特定需求的芯片。然而，在AI领域，模型架构的快速演变与芯片设计、验证、制造和测试所需的时间形成了对比，使得采用这种方法的公司面临瞄准移动目标的难题。
第二条路径是从根本上改变计算操作的执行方式，创建完全不同的芯片，并在这些新构建块之上构建可大规模扩展的系统。这就是Fractile的方法，它将为当前和未来的一系列AI模型解锁突破性的性能。
Fractile系统的性能目标
Fractile系统在AI模型推理上将实现惊人的性能——初步目标是比现有系统快100倍，便宜10倍——通过使用新型电路执行模型推理所需的99.99%的操作。关键的一点是转向内存计算，这消除了将模型参数在处理器芯片之间来回传输的需求，而是直接将计算操作嵌入到内存中。
Fractile技术完全兼容所有领先的AI芯片所采用的未修改的硅制造工艺。
功耗降低
Fractile不仅将提供巨大的速度和成本优势，而且还能显著降低功耗。功耗——有时以每秒万亿次操作每瓦（TOPS/W）来衡量——是扩展AI计算性能的最大基本限制。Fractile的系统目标是达到公司目前可见的任何其他系统的20倍TOPS/W。这允许每个推理系统并行服务更多用户，例如在大型语言模型的情况下，每秒可以向用户返回更多单词，从而使得在相同成本下服务更多用户成为可能。
Fractile在推理上的性能飞跃将加速AI解决最大的科学和计算密集型问题的能力，从药物发现到气候建模到视频生成。
投资者的支持与期望
本轮投资由Kindred Capital、NATO Innovation Fund和Oxford Science Enterprises领投，Cocoa和Inovia Capital参与，以及包括Hermann Hauser（Acorn、Amadeus Capital联合创始人）、Stan Boland（前Icera、NVIDIA、Element 14和Five AI）和Amar Shah（Wayve联合创始人）在内的天使投资者。截至目前，Fractile总共筹集了1750万美元的资金。
Fractile的首席执行官兼创始人Walter Goodwin博士表示：
“在当今的AI竞赛中，现有硬件的限制——几乎所有硬件都由一家公司提供——代表了更好的性能、降低成本和更广泛采用的最大障碍。Fractile的方法超级加速推理，提供惊人的速度和成本改进。这不仅仅是一个加速——改变推理的性能点使我们能够探索完全新的方式来使用当今领先的AI模型来解决世界上最复杂的问题。”
Kindred Capital的合伙人John Cassidy表示：
“AI的快速发展使得为其构建硬件就像在黑暗中瞄准移动目标一样。因为Fractile的团队在AI方面有深厚的背景，公司具有深度知识，了解AI模型可能如何演变，以及如何为未来不仅是接下来的两年，而是5-10年的需求构建硬件。我们很高兴与Walter和他的团队在这个旅程中合作。”
天使投资者Stan Boland表示：
“毫无疑问，在Fractile，Walter正在建立世界上未来的超级明星公司之一。他是一位杰出的AI实践者，但他也在密切倾听市场，以确保他能够构建其他专家希望大规模使用的确有吸引力的产品。为了实现这一点，他已经开始建立世界上最好的半导体、软件和工具专家团队之一，他们有着无懈可击的执行记录。我毫不怀疑Fractile将很快成为主要AI模型提供商最值得信赖的合作伙伴。”
Fractile已经建立了一个世界级的团队，从NVIDIA、ARM和Imagination等公司聘请了高级人才，并申请了保护关键电路和其独特的内存计算方法的专利。
公司已经在与潜在合作伙伴进行讨论，并预计在公司首款商业AI加速器硬件生产之前签署合作协议。
Fractile将利用这笔资金继续扩大团队，并加速公司首款产品的研发进展。