OXMIQ Labs สตาร์ทอัพเซมิคอนดักเตอร์ที่ก่อตั้งโดยสถาปนิกชิปผู้มีประสบการณ์ Raja Koduri ได้ปิดการระดมทุน Series A มูลค่า 35 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อปรับขนาดสถาปัตยกรรม GPU ที่ขอลิขสิทธิ์ได้ ซึ่งหวังว่าจะทำเพื่อตัวเร่งความเร็ว AI เหมือนกับที่ Arm ทำกับโปรเซสเซอร์มือถือ การระดมทุนรอบนี้ทำให้บริษัทมีเงินทุนรวมประมาณ 60 ล้านดอลลาร์** และได้รับรายงานครั้งแรกเมื่อต้นเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2569

การจัดหาเงินทุนนี้นำโดย Fundomo และ Samsung Catalyst Fund โดยมีส่วนร่วมจากรายชื่อผู้สนับสนุนเชิงกลยุทธ์และการเงิน รวมถึง MediaTek, AM Intelligence Labs, Pegatron Venture Capital, CDIB-TEN, Darwin Ventures และ Morgan Creek Digital การมีอยู่ของ MediaTek และ Pegatron ซึ่งเป็นบริษัทที่ออกแบบและประกอบฮาร์ดแวร์ในวงกว้าง เป็นการส่งสัญญาณว่าการนำเสนอของ OXMIQ สอดคล้องกับลูกค้าที่ต้องการเข้าถึง หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมว่าสิ่งนี้เหมาะสมกับ [การครอบคลุมของอุตสาหกรรม AI] (https://aibuzzwire.news) ในวงกว้างมากขึ้น การระดมทุนเกิดขึ้นท่ามกลางการแข่งขันที่เข้มข้นขึ้นเพื่อทำลายการควบคุมของ Nvidia ในด้านการคำนวณ AI

ขายพิมพ์เขียวไม่ใช่ชิป

แกนหลักของการเดิมพันของ OXMIQ คือผลิตภัณฑ์ที่เรียกว่า OxCore ซึ่งเป็นแกน GPU ที่ปรับขนาดได้และให้ลิขสิทธิ์ได้ แทนที่จะผลิตซิลิคอนของตัวเอง OXMIQ วางแผนที่จะออกใบอนุญาต OxCore ให้กับบริษัทเซมิคอนดักเตอร์และผู้สร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อให้พวกเขาสามารถสร้างเครื่องเร่งความเร็ว AI แบบกำหนดเองได้ โดยไม่ต้องเปิดตัวโปรแกรมชิปภายในบริษัทเต็มรูปแบบ ซึ่งเป็นการดำเนินการที่มีราคาแพงและใช้เวลาหลายปีอย่างฉาวโฉ่

OxCore รวมกลไกประมวลผลสามตัวไว้ในคอร์เดียว: กลไก GPU ที่เข้ากันได้กับ CUDA, กลไกประมวลผลเทนเซอร์ และ กลไกการจัดประสาน ที่ประสานปริมาณงานและเอเจนต์ AI ทั่วทั้งระบบ OXMIQ กล่าวว่าฟังก์ชันเหล่านี้โดยทั่วไปจะกระจายอยู่ในชิปสามตัวที่แยกจากกันในปัจจุบัน และการรวมเข้าด้วยกันทำให้เกิดการออกแบบ การประมวลผลที่มีหน่วยความจำใกล้ตัว ซึ่งช่วยลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่มีต้นทุนสูงและปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในฐานะบอลลูนการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูล

สถาปัตยกรรมปรับขนาดตั้งแต่การใช้งาน single-core edge ไปจนถึงการกำหนดค่าศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ตามที่บริษัทระบุ และปัจจุบัน ทำงานบนฮาร์ดแวร์ FPGA พร้อมการสาธิตสด

สแต็กซอฟต์แวร์ที่เข้าคู่กัน

ฮาร์ดแวร์เป็นเพียงครึ่งหนึ่งของการต่อสู้ในตัวเร่งความเร็ว AI; อีกประการหนึ่งคือการทำให้โค้ดที่มีอยู่ทำงานบนสถาปัตยกรรมใหม่ได้จริง เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว OXMIQ ได้สร้างกลุ่มซอฟต์แวร์ที่ใช้ร่วมกัน OxPython ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้โค้ด CUDA และ PyTorch ที่มีอยู่ทำงานบน OxCore โดยไม่ต้องเปลี่ยนโค้ด ทำให้นักพัฒนาสามารถพกพาข้ามฮาร์ดแวร์ได้ — ความพยายามในการต่อต้านคูน้ำที่ใหญ่ที่สุดที่ Nvidia เพลิดเพลิน นั่นคือระบบนิเวศของซอฟต์แวร์ CUDA OXMIQ กล่าวว่า OxPython ได้รับการตรวจสอบบนแพลตฟอร์มบุคคลที่สามแล้ว

บริษัทยังได้พัฒนา OxQuilt ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมการรวมชิปเล็ตที่รวมชิปเล็ตการประมวลผลและหน่วยความจำที่แตกต่างกันไว้ในแพ็คเกจเดียว ในกรณีที่การออกแบบซิลิคอน AI จำนวนมากถูกล็อคไว้กับโรงหล่อและประเภทหน่วยความจำเฉพาะ OXMIQ กล่าวว่า OxQuilt ถูกสร้างขึ้นเพื่อปรับใช้กับ โหนดกระบวนการเชิงตรรกะ ประเภทหน่วยความจำ มาตรฐานการเชื่อมต่อระหว่างกัน และตัวเลือกบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง ช่วยให้ลูกค้าสามารถออกแบบผ่านห่วงโซ่อุปทานใดก็ได้ เลเยอร์การเรียบเรียงระดับสูงที่เรียกว่า OxCapsule จะปัดเศษสแต็กออก โดยจัดการทุกอย่างตั้งแต่การประสานเอเจนต์ไปจนถึงการปรับเคอร์เนลระดับต่ำให้เหมาะสม

ชื่อที่คุ้นเคยเบื้องหลังวิทยานิพนธ์อันทะเยอทะยาน

Koduri เป็นหนึ่งในบุคคลที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดในการออกแบบ GPU ก่อนหน้านี้เขาเคยดำรงตำแหน่งรองประธานอาวุโสของ AMD ซึ่งเป็นผู้นำ Radeon Technologies Group เคยทำงานที่ Apple และต่อมาได้ร่วมงานกับ Intel ในตำแหน่งหัวหน้าสถาปนิกฝ่ายเร่งความเร็วการประมวลผลและกราฟิก ก่อนที่จะลาออกในปี 2023 เพื่อดำเนินธุรกิจที่เน้น AI ประวัติการทำงานของเขาให้ความน่าเชื่อถือแก่ภารกิจอันทะเยอทะยานของ OXMIQ ดังที่บริษัทกล่าวไว้ ก็คือการออกแบบสถาปัตยกรรม GPU Stack จาก "Atoms to Agents" ใหม่

ภารกิจดังกล่าวได้รับการเสนอให้เป็นการคิดใหม่จากบนลงล่างเกี่ยวกับสแต็กการประมวลผล AI ซึ่งครอบคลุมพลังงานหมุนเวียน โครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล IP ซิลิคอน และซอฟต์แวร์ โดยมีเป้าหมายเพื่อลด ต้นทุนด้านข่าวกรอง ในทุกเลเยอร์

เหตุใดรูปแบบสิทธิ์การใช้งานจึงมีความสำคัญในขณะนี้

กำหนดเวลาเป็นการจงใจ ในขณะที่ห้องปฏิบัติการ AI และผู้ให้บริการคลาวด์ที่ใหญ่ที่สุดแย่งชิงการประมวลผล รายชื่อบริษัทที่กำลังเติบโต รวมถึง Amazon, Google และ Meta ได้เริ่มออกแบบตัวเร่งความเร็ว AI ของตนเองเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia แต่มีเพียงผู้เล่นรายใหญ่ที่สุดเท่านั้นที่สามารถจ่ายเงินหลายพันล้านที่จำเป็นในการสร้างชิปที่แข่งขันได้ตั้งแต่เริ่มต้น ด้วยการออกใบอนุญาตสถาปัตยกรรมโมดูลาร์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วแทน OXMIQ กำลังตั้งเป้าไปที่บริษัทขนาดใหญ่กว่ามากที่ต้องการซิลิคอน AI แบบกำหนดเอง แต่ไม่มีงบประมาณระดับ Nvidia

โดยพื้นฐานแล้ว โมเดล Arm ที่นำไปใช้กับ AI GPU: ขายการออกแบบ ให้พันธมิตรสร้างและปรับแต่งมัน และบันทึกมูลค่าจากฐานลูกค้าที่กระจัดกระจาย แทนที่จะต่อสู้กับ Nvidia แบบเผชิญหน้าในตลาดชิปผู้ค้า OXMIQ สามารถส่งมอบ IP ซิลิคอนคุณภาพการผลิตที่ตรงกับประสิทธิภาพของ Nvidia หรือไม่ และโน้มน้าวพันธมิตรให้มากพอที่จะใช้ OxCore ก่อนที่คู่แข่งรายใหญ่จะประสานกลยุทธ์ซิลิกอนแบบกำหนดเองของตนเอง จะเป็นตัวกำหนดว่าการลงทุนล่าสุดของ Koduri จะกลายเป็นเลเยอร์พื้นฐานของสแต็กฮาร์ดแวร์ AI หรือทางเลือกเฉพาะกลุ่มหรือไม่

สำหรับตอนนี้ การลงคะแนนความเชื่อมั่นจำนวน 35 ล้านดอลลาร์จาก Samsung, MediaTek และกลุ่มนักลงทุนด้านเทคโนโลยีล้ำลึก ชี้ให้เห็นว่าอุตสาหกรรมมองเห็นความหวังที่แท้จริงในการแยก GPU

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →