Das KI-Chip-Unternehmen Kneron sammelt 49 Millionen US-Dollar, um seine kommerziellen Bemühungen auszuweiten

Das KI Chip Unternehmen Kneron sammelt 49 Millionen US Dollar um seine kommerziellen

KneronDas Unternehmen, das KI-Chips für den Antrieb selbstfahrender Autos und anderer autonomer Maschinen entwickelt, gab heute bekannt, dass es in einer Erweiterung seiner Serie-B-Runde 49 Millionen US-Dollar von Investoren wie Foxconn, Alltek, Horizon Ventures, Liteon Technology Corp, Adata und Palpilot eingesammelt hat .

Der CEO von Kneron, Albert Liu, sagt, dass die neue Tranche, die Knerons Gesamteinnahmen auf 190 Millionen US-Dollar erhöht, wird darauf verwendet, Knerons Markteinführungsbemühungen in der Automobilindustrie zu verstärken und die Größe seines Teams zu vergrößern, wobei der Schwerpunkt auf der Forschungs- und Entwicklungsabteilung liegt.

„Der Bedarf an Chips auf dem Automobilmarkt ist robust und das schnelle Wachstum der KI in generativen Anwendungen treibt den Bedarf an KI-Chips voran“, sagte Liu gegenüber Tech in einem E-Mail-Interview. „Kneron ist strategisch positioniert und bietet in diesen Bereichen einzigartige Vorteile.“

Da die Nachfrage nach KI explodiert, steigt auch die Nachfrage nach Chips, die für die Ausführung von KI-Arbeitslasten entwickelt wurden. Gärtner Prognosen dass dies eine Umsatzchance von 53,4 Milliarden US-Dollar für die Halbleiterindustrie sein wird, was einem Anstieg von 20,9 % gegenüber 2022 entspricht.

Es überrascht nicht, dass Anleger dieser Gelegenheit hinterherjagen. VC-Finanzierung für Chip-Startups verdoppelt von 2017 bis 2022, laut PitchBook-Daten.

Das kommt offensichtlich Unternehmen wie Kneron zugute.

Kneron wurde 2015 von Liu mitbegründet Und Frank Chang. Bevor er das Unternehmen gründete, war Liu in Forschung und Entwicklung sowie in Führungspositionen bei Qualcomm und Samsung tätig. Chang war stellvertretender Direktor bei Rockwell, bevor er in die gemeinnützige National Academy of Engineering gewählt wurde, die Ingenieurs-, Bildungs- und Forschungsingenieurprogramme betreibt.

Mit Kneron machten sich Liu und Chang daran, Hardware für KI-Anwendungen zu entwickeln – insbesondere ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) oder Chips, die speziell auf eine bestimmte Verwendung zugeschnitten sind. Heute liefert Kneron rekonfigurierbare KI-Chips mit geringem Stromverbrauch, die für die Schnittstelle zu bestehenden Systemen konzipiert sind, beispielsweise zu den Sensoren fahrerloser Fahrzeuge, und die Algorithmen ausführen können, die von Gesichts- und Körpererkennungsmodellen bis hin zu Modellen zur Textgenerierung reichen.

Bildnachweis: Kneron

Kneron hat eine Reihe von Konkurrenten in diesem Bereich, darunter NeuReality, das eine ähnliche KI-Inferenzbeschleunigertechnologie entwickelt. Es gibt auch Hailo, Mythic und Flex Logix, um nur andere Emporkömmlinge zu nennen. Und was die etablierten Unternehmen betrifft, konkurriert Google mit seinen Tensor-Verarbeitungseinheiten um die Vorherrschaft bei der KI-Inferenz, während Amazon auf Inferentia setzt, ganz zu schweigen vom Elefanten im Raum, der GPU-Hardware von Nvidia.

Aber Kneron hat sich gut geschlagen. Der Umsatz liege in der Größenordnung von „zweistelligen Millionen“, behauptet Liu, und der Kundenstamm umfasst etwa 30 Marken, darunter Garmin, Naver und Quanta. Über Otus, einen Bildtechnologieanbieter, den Kneron im April übernommen hat, unterhält Kneron Partnerschaften mit Automobilkunden wie JVC Kenwood.

Kurzfristig, sagt Liu, werde sich Kneron auf „strategische Richtungen“ in der KI konzentrieren, wie autonome Autos, die Richtungskonkurrenz mit „bestehenden dominanten Akteuren“ vermeiden. Auf lange Sicht wird es für die etablierten Betreiber eine größere Herausforderung darstellen – möglicherweise durch die Zusammenarbeit mit Drittanbietern. Zumindest ist das der Plan.

Kneron ist bereit, ein bedeutender Akteur in dieser Branche zu werden“, sagte Liu. „KneronDie leichten rekonfigurierbaren Lösungen von ’s lösen drei Hauptprobleme, mit denen KI-Anwendungsfälle konfrontiert sind – Latenz, Sicherheit und Kosten – und ermöglichen so KI überall.“

tch-1-tech