8月13日、ミズキは、ビジネススタートアップ部門で最大規模のファンドであるマイケル・ベンチャーズ・パラダイム・ファンドを250万ドルの設立を発表しました。 メモリコンピューティング、次世代ネットワーク、データセンターの効率性、半導体設計、ロボティクス、新機器に至るまで、モデルアーキテクチャ、コンピューティングインフラストラクチャ、エンタープライズアプリケーション、および物理的なAIの4つの方向をカバーします。 2019年のファンドの第1弾と2022年にローンチされたファンドの第2弾のトランシュと共に、まだ投資され、米国の米国の累計資本金は550万ドルに増加しました。

このお金は、AI風を追いかけるチップ会社として単に理解できません。 米国-K.D.M.、NANDおよびNORストア、およびAIが変更をロードするたびに、データの移動方法、キャッシュおよび保存方法を変更します。 モデルの長いコンテキストは、容量と帯域幅の要求を増加させます。周辺機器への推論の広がりは、電力消費と封入要件を変更します。そして、ロボットは植物に入り、リアルタイム応答と信頼性が高くなります。 初期企業への投資により、マイクワンは、顧客が正式にリストに配置される前に、その需要がどこから来るかを確認することができます。

資金の大きさも適切に理解する必要があります。 の合計 $250 百万 投資キャリアの合計サイズです。, 資金が完全に投資されているという意味ではありません。, 多くは、それがアメリカのライトによって受け取った新規注文の量に等しい. 長い出口サイクル、高故障率、揮発性評価のリスクがあります。 それは、とりわけ、戦略的選択です。スタートアップ企業、技術観察窓、潜在的な顧客とのパートナーシップのための資本の交換は、すぐに考慮できる契約よりもむしろ。

販売メモリから定義されたタスクロードへの参加

旧ストレージメーカーは、需要の受取人のようなものでした。 クラウド会社とチップデザイナーがコンピューティングアーキテクチャを特定したら、メモリ企業は追加の容量、帯域幅、プロセスのアップグレードを提供します。 注文するAIのアップセット。 トレーニング、推論、エージェント、物理的なロボットアクセスパターンは、製品定義期間を見逃す可能性があるシンプルなダウンストリーム仕様で、広く異なります。 米国の光は、需要形成に向けて上流を移動させる本質で、完全なAIに投資を広げます。

ノルは4つの投資方向間の切断があります。 モデル構造は、パラメータがアクセスされる方法を決定します。計算とネットワークは、データがどのように動くかを決定します。企業は、負荷が持続しているかどうかを判断し、AIが新しい機器に遅延、エネルギー消費、耐久性をもたらします。 彼らはメモリとストレージで終わる:どのレベルで、どのようなシールが使用されるのか、そして彼らが電力消費の制約下で安定した方法で動作できるかどうか、どのくらいの帯域幅が必要であるか。 ポートフォリオは、数年前に製品ルートレーダーとして見ることができる。

また、大きめの単一担保顧客のリスクを減らすことができます。 AIインフラは、現在、クラウドメーカーやチッププラットフォームの小型化に注力していますが、ソフトウェアのスタートアップ、産業用ロボット、新端末から実際の作業負荷が成長する可能性があります。 エクイティの参加と協力により、ミグァンはこれらのシーンを先取りする機会があります。 プロジェクトが財政出口に通らない場合でも、需要に蓄積された情報は、製品計画を支援することができます。

しかし、戦略的シナジーは、簡単にオーバーストレッチすることができます。 受取人が軽い製品を選ぶかどうかは、価格、性能、供給および生態学的互換性に依存します。 投資関係は、調達競争の代替ではありません。 また、メモリニーズを高めるための最良の方法ではなく、最高の財務リターンで最高のプロジェクトを2つの目的との間の競合に対処します。そして、最も近いプロジェクトは、狭い選択のために新しいアーキテクチャを失う可能性があります。

「AIボトルネック」は、250万ドルのベットが普及し続けています。

AI業界の初期の物語は、主に、電力、ネットワーク、および高帯域幅メモリにシフトしたチップ数の計算に焦点を当てていました。 理由は複雑ではありません。プロセッサは高速で、データが時間内に配信できない場合は、高価な計算が待っています。 モデルが大きいほど、コンテクストが長くなり、エージェントのミッションが同時に実行されると、データの移動コストがシステムボトルネックになります。 美容基金はベットであり、このボトルネックはモデルとして消えませんが、より多くのレベルに広がります。

Entity AI は、特定の懸念事項です。 ロボット、自動車、産業機器は、すべてのデータを遠くの雲に送信し、回答を待ちません。そして、彼らは彼らの知覚と意思決定をローカルに完了する必要があります。 データセンターのメモリの単純な再生ではなく、帯域幅、ユーティリティ、信頼性、コストの新しい組み合わせが必要です。 物理的なAIが本当に大きくなろうとしていたら、ストレージプラントはより多くのチップの需要だけでなく、製品構造の再構築に直面します。

投資家にとって、基金は短期的な業績の中央指標ではありません。 メモリ価格サイクル、資本支出および主要な顧客の注文は、まだ次の四半期のパフォーマンスを決定します。 資金の「役割はさらに遅くなっています:それは企業が新しい負荷を理解し、協力チャネルを確立し、技術経路が変化したときに応答時間を短縮するのに役立ちます。 の累積的なコミットメント $550 百万は、そうするために米国の長期的意思を示した, しかし、まだ金融約束と実質のリターンの間に長い距離があった.

パラダイムファンドは、AIサプライチェーンが1つの主要コンポーネントだけを販売することで満足していない業界信号を送信します。 金融、クラウドメーカー、モデルに投資し、ストレージメーカーがアプリケーションやロボットに投資を開始します。 誰もが、資本を使って、自らを早期に決断する。 スタートアップ企業だけでなく、次世代のAIがメモリ、ネットワーク、ストレージをどのように消費するかについて、必ずしも事前に対応するわけではありません。