Grafikprozessoren (GPUs), die Chips, auf denen die meisten KI-Modelle laufen, sind energiehungrige Tiere. Als Folge der zunehmenden Integration von GPUs in Rechenzentren wird KI bis 2030 zu einem Anstieg des Strombedarfs um 160 % führen, so Goldman Sachs Schätzungen.
Der Trend sei nicht nachhaltig, argumentiert Vishal Sarin, ein Designer von Analog- und Speicherschaltungen. Nachdem Sarin über ein Jahrzehnt in der Chipindustrie tätig war, gründete er Sagence AI (zuvor hieß es). Analoge Schlussfolgerung), um energieeffiziente Alternativen zu GPUs zu entwickeln.
„Die Anwendungen, die das praktische KI-Computing wirklich allgegenwärtig machen könnten, sind eingeschränkt, weil die Geräte und Systeme, die die Daten verarbeiten, nicht die erforderliche Leistung erbringen können“, sagte Sarin. „Unsere Mission ist es, die Leistungs- und Wirtschaftsbeschränkungen auf umweltverträgliche Weise zu überwinden.“
Sagence entwickelt Chips und Systeme zum Betrieb von KI-Modellen sowie die Software zur Programmierung dieser Chips. Während es keinen Mangel an Unternehmen gibt, die kundenspezifische KI-Hardware entwickeln, ist Sagence insofern einzigartig, als seine Chips analog und nicht digital sind.
Die meisten Chips, einschließlich GPUs, speichern Informationen digital als binäre Zeichenfolgen aus Einsen und Nullen. Im Gegensatz dazu können analoge Chips Daten mit einer Reihe unterschiedlicher Werte darstellen.
Analoge Chips sind kein neues Konzept. Ihre Blütezeit erlebten sie etwa von 1935 bis 1980, als sie unter anderem bei der Modellierung des nordamerikanischen Stromnetzes halfen. Doch die Nachteile digitaler Chips machen analoge Chips wieder attraktiv.
Zum einen digitale Chips erfordern Hunderte von Komponenten, um bestimmte Berechnungen durchzuführen, die analoge Chips mit nur wenigen Modulen durchführen können. Digitale Chips müssen in der Regel auch Daten vom Speicher zum Prozessor hin und her transportieren, was zu Engpässen führt.
„Alle führenden Legacy-Anbieter von KI-Silizium verwenden diesen alten Architekturansatz, und das blockiert den Fortschritt der KI-Einführung“, sagte Sarin.
Analoge Chips wie der von Sagence, bei denen es sich um „In-Memory“-Chips handelt, übertragen keine Daten vom Speicher an Prozessoren, wodurch diese möglicherweise Aufgaben schneller erledigen können. Und dank ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Werten zum Speichern von Daten zu verwenden, können analoge Chips eine höhere Datendichte aufweisen als ihre digitalen Gegenstücke.
Allerdings hat die analoge Technologie auch ihre Schattenseiten. Beispielsweise kann es schwieriger sein, mit analogen Chips eine hohe Präzision zu erreichen, da sie eine genauere Fertigung erfordern. Sie sind tendenziell auch schwieriger zu programmieren.
Aber Sarin sieht die Chips von Sagence als Ergänzung – und nicht als Ersatz – digitaler Chips, um beispielsweise spezielle Anwendungen in Servern und Mobilgeräten zu beschleunigen.
„Sagence-Produkte sind darauf ausgelegt, die mit GPU-Hardware verbundenen Leistungs-, Kosten- und Latenzprobleme zu beseitigen und gleichzeitig eine hohe Leistung für KI-Anwendungen zu liefern“, sagte er.
Sagence, das plant, seine Chips im Jahr 2025 auf den Markt zu bringen, arbeitet mit „mehreren“ Kunden zusammen, um mit anderen Unternehmen für KI-Analogchips wie EnCharge und Mythic zu konkurrieren, sagte Sarin. „Wir verpacken derzeit unsere Kerntechnologie in Produkte auf Systemebene und stellen sicher, dass wir in bestehende Infrastruktur- und Bereitstellungsszenarien passen“, fügte er hinzu.
Sagence hat sich Investitionen von Geldgebern wie Vinod Khosla, TDK Ventures, Cambium Capital, Blue Ivy Ventures, Aramco Ventures und New Science Ventures gesichert und in den sechs Jahren seit seiner Gründung insgesamt 58 Millionen US-Dollar eingesammelt.
Nun plant das Startup erneut Kapital aufzunehmen, um sein 75-köpfiges Team zu erweitern.
„Unsere Kostenstruktur ist günstig, weil wir nicht den Leistungszielen hinterherjagen, indem wir auf die neueste Version migrieren [manufacturing processes] für unsere Chips“, sagte Sarin. „Das ist ein großer Faktor für uns.“
Der Zeitpunkt könnte sich zu Gunsten von Sagence auswirken. Pro CrunchbaseNach einem glanzlosen Jahr 2023 scheint sich die Finanzierung von Halbleiter-Start-ups wieder zu erholen. Von Januar bis Juli haben VC-finanzierte Chip-Start-ups fast 5,3 Milliarden US-Dollar eingesammelt – eine Zahl, die weit über dem Vorjahr liegt, als diese Unternehmen insgesamt weniger als 8,8 Milliarden US-Dollar einnahmen.
Vor diesem Hintergrund ist die Chipherstellung ein teures Unterfangen – was durch die von der neuen Trump-Regierung versprochenen internationalen Sanktionen und Zölle noch schwieriger wird. Die Gewinnung von Kunden, die an Ökosysteme wie das von Nvidia „gebunden“ sind, ist ein weiterer steiler Aufstieg. Letztes Jahr meldete der KI-Chiphersteller Graphcore, der fast 700 Millionen US-Dollar einnahm und einst einen Wert von knapp 3 Milliarden US-Dollar hatte, Insolvenz an, nachdem er darum gekämpft hatte, auf dem Markt Fuß zu fassen.
Um eine Chance auf Erfolg zu haben, muss Sagence nachweisen, dass seine Chips tatsächlich deutlich weniger Strom verbrauchen und eine höhere Effizienz als Alternativen bieten – und genügend Risikokapital für die Herstellung in großem Maßstab aufbringen.