EnCharge筹集了2260万美元以推广其人工智能加速芯片

大约一年前，TechCrunch报道了一家鲜为人知的公司正在开发人工智能加速芯片，以与行业巨头（如Nvidia、AMD、微软、Meta、AWS和Intel）的硬件竞争。当时，它的使命听起来有些雄心勃勃，现在仍然如此。但该初创公司EnCharge AI值得称赞的是，它仍然活跃并刚刚在一轮新的融资中筹集到了2260万美元。

与半导体巨头TSMC有关的战略风险投资公司VentureTech Alliance与RTX Ventures、ACVC Partners、Anzu Partners、S5V、Alley Corp、Scout和Silicon Catalyst Angels一同参与了这一轮的融资。这笔新资金使EnCharge的总融资额达到了4500万美元，据创始人兼CEO Naveen Verma表示，这笔资金将用于扩大公司在美国、加拿大和德国的团队规模，以及加强EnCharge AI芯片和"全栈"AI解决方案的开发。

“EnCharge的使命是为无法承担当今昂贵且能耗高的人工智能芯片的99%的组织提供更广泛的人工智能接入。”Verma说道。“具体来说，我们正在实现可持续运行的新的人工智能用例和形态，从经济和环境角度来释放人工智能的全部潜力。”

普林斯顿大学凯勒工程创新教育中心主任维尔玛（Verma），与埃切雷·伊罗阿加（Echere Iroaga）和凯拉什·戈帕拉克里什南（Kailash Gopalakrishnan）于去年共同创办了EnCharge。戈帕拉克里什南曾是IBM的高级研究员，曾在这家科技巨头工作了近18年。伊罗阿加在此之前担任半导体公司Macom的连接业务部副总裁和总经理。

与当今计算机中普遍存在的“易失性”内存相反，非易失性内存可以在没有持续电源供应的情况下保留数据，从理论上讲更具节能效率。

DARPA还资助了韦尔马对内存计算的研究——这里的“内存”指的是在RAM中运行计算，以减少存储设备引入的延迟。

EnCharge是为了商业化Verma的研究而推出的。Verma声称，使用内存计算，EnCharge的硬件可以加速服务器和"网络边缘"设备上的AI应用，并相对于标准计算机处理器减少功耗。

“当今人工智能计算昂贵而耗电量大；目前，只有最具资金实力的机构才在进行人工智能创新。对于大多数机构和产品而言，人工智能在规模上尚不可及。”他说道：“EnCharge产品能够提供市场需求的处理能力，同时解决机构所面临的极高能源需求和成本障碍。”

值得注意的是，尽管语气高屋建瓴，但EnCharge尚未开始大规模生产其硬件，目前只有“几个”客户在排队。另一个挑战是，EnCharge正在与已经饱和的AI加速器硬件市场中的具备充足资金的竞争对手竞争。Axelera和GigaSpaces都在开发内存硬件以加速AI工作负载，NeuroBlade已经为其用于数据中心和边缘设备的内存推理芯片筹集了数千万美元的风险投资。

鉴于第三方尚未有机会对EnCharge的芯片进行基准测试，因此很难仅凭表面价值来接受其性能声称。但EnCharge的投资者仍对其支持，这样也有一定价值。

"EnCharge正在解决限制当今人工智能发展并且无法满足未来人工智能处理需求的关键问题，包括计算能力、可访问性和成本等方面，" VentureTech Alliance的Kai Tsang在邮件中表示。"该公司通过一种技术独特的架构将计算能力推进到超越当今系统的极限，且能够适应当今的供应链。"