Danh sách 18 công ty thiết kế chip AI thách thức NVIDIA, AMD, Google, Amazon và Microsoft

1. Anthropic: Được thành lập năm 2021, Anthropic tập trung phát triển các chip AI tiết kiệm năng lượng dành riêng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo chung (AGI). Họ đã giới thiệu thiết bị Claude được thiết kế để mô phỏng suy nghĩ của con người. Chip AI của Anthropic giúp cải thiện hiệu quả năng lượng cho các mô hình AI phức tạp.

2. Cerebras: Được thành lập năm 2016, Cerebras phát triển chip AI tốc độ cao CS-1 dành riêng cho học sâu. Chip tập trung tối đa hóa băng thông và bộ nhớ đệm để tăng tốc độ huấn luyện cho các mạng học sâu lớn. Hệ thống CS-1 của Cerebras cho hiệu suất đào tạo AI cao hơn 26x so với GPU.

3. Graphcore: Được thành lập năm 2016, Graphcore sản xuất chip IPU (Intelligence Processing Unit) đột phá dành riêng cho đào tạo AI với kiến trúc tính toán song song. Chip Colossus GC200 của Graphcore tăng tốc độ huấn luyện mô hình AI so với GPU truyền thống.

4. Groq: Được thành lập năm 2017, Groq phát triển các chip chuyên dụng cho các ứng dụng học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Groq One là chip AI đầu tiên của công ty có tốc độ 1 PetaOPS, thích hợp cho AI real-time.

5. Habana Labs: Được thành lập năm 2016, Habana Labs sản xuất các thiết bị huấn luyện và chạy dự đoán AI. Họ có 2 dòng chip chính là chip Goya cho huấn luyện AI và chip Gaudi cho chạy AI inference, đạt hiệu suất cao mà tiêu thụ ít năng lượng hơn so với GPU. Habana Labs được Intel mua lại với giá 2 tỷ USD năm 2019.

6. Horizon Robotics: Được thành lập năm 2015, Horizon Robotics (Thượng Hải, Trung Quốc) phát triển chip AI xử lý âm thanh và hình ảnh chuyên dụng cho xe tự lái. Họ cung cấp các chip nền tảng Journey và Sunrise, tích hợp phần cứng và phần mềm cho xe tự lái.

7. Mythic: Được thành lập năm 2012, Mythic (Texas, Mỹ) thiết kế chip AI nhỏ gọn áp dụng trong cảm biến và thiết bị IoT nhờ công nghệ analog computing. Họ đã giới thiệu chip Mythic M1104 với mật độ năng lượng cao.

8. NeuReality: Được thành lập năm 2018, NeuReality (Israel) phát triển chip NR1 cho đào tạo và phân loại hình ảnh. NR1 tích hợp 240 nhân AI, cho phép đào tạo AI trên chiếc kính thực tế ảo.

9. Sima.ai: Được thành lập năm 2016, Sima.ai (Israel) cung cấp cả phần cứng và phần mềm cho các hệ thống AI tổng hợp. Họ phát triển bộ xử lý AI Sima-1 và nền tảng phần mềm Hampa.

10. SambaNova: Được thành lập năm 2017, SambaNova (California, Mỹ) phát triển hệ thống AI Reconfigurable được tối ưu cả phần cứng và phần mềm. Hệ thống Cardinal của họ đạt hiệu năng AI cao trên mọi nền tảng.

11. Syntiant: Được thành lập năm 2017, Syntiant (California, Mỹ) chuyên sản xuất các chip AI nhúng cho cảm biến và thiết bị IoT với kiến trúc neural network tích hợp. Họ cung cấp các chip Syntiant NDP100 và NDP101 cho các ứng dụng như trợ lý ảo.

12. Tenstorrent: Được thành lập năm 2016, Tenstorrent (Toronto, Canada) phát triển chip AI Grayskull dành riêng cho lĩnh vực xe tự lái và robot. Grayskull là chip AI tổng hợp đầu tiên cho xe tự lái cấp độ 4-5.

13. Untether AI: Được thành lập năm 2015, Untether AI (Toronto, Canada) thiết kế chip AI RISC-V cho camera AI và IoT. Họ cung cấp chip UAI-1 với khả năng xử lý AI nhanh chóng và hiệu quả.

14. Valence: Được thành lập năm 2019, Valence (California, Mỹ) phát triển các kiến trúc hệ thống cho chip AI và học sâu. Họ đã xây dựng nền tảng phần cứng và phần mềm cho công nghệ AI tiên tiến.

15. Wave Computing: Được thành lập năm 2010, Wave Computing (California, Mỹ) chuyên về kiến trúc dữ liệu động cho chip AI. Họ phát triển các bộ xử lý AI có khả năng tái cấu hình đáp ứng nhu cầu tính toán thay đổi.

16. Wiliot: Được thành lập năm 2017, Wiliot (Israel) phát triển chip AI Arm chuyên dụng cho IoT và cảm biến không dây. Họ cung cấp chip Bluetooth tích hợp AI cho các thiết bị thông minh, có thể hoạt động 5-10 năm chỉ với pin cỡ viên kẹo.

17. XMOS: Được thành lập năm 2005, XMOS (Anh) phát triển bộ xử lý AI đa nhân xCORE dành riêng cho cạnh mạng và cảm biến thông minh. Họ cung cấp các chip xử lý AI nhúng Xcore.ai cho các thiết bị IoT.

18. Zedsen: Được thành lập năm 2014, Zedsen (Canada) chuyên về thiết kế chip xử lý tín hiệu số Z-100 cho các ứng dụng AI edge. Chip của Zedsen tối ưu hóa hiệu năng và hiệu quả năng lượng cho AI.