AI新锐Infinity获1.5亿美元估值融资
AI推理基础设施公司获千万级投资
人工智能基础设施公司Infinity于近日宣布完成1500万美元融资，公司估值达1亿美元。本轮融资的投资方包括Touring Capital、Principal VC，以及OpenAI和Anthropic等公司的研究人员。这笔资金将助力Infinity进一步发展其AI芯片运行软件技术。
挑战行业巨头：从NVIDIA的成功说起
NVIDIA能够成为AI芯片领域的领导者，不仅依靠其高性能芯片，还得益于其CUDA软件（计算统一设备架构）的开发。CUDA技术使原本设计用于图形处理的GPU能够作为通用处理CPU使用。目前主流的AI开发框架PyTorch和TensorFlow都构建在CUDA之上，这使得开发者能够使用Python等流行语言编写应用程序，并确保这些应用默认能在NVIDIA芯片上运行。
行业痛点
大多数应用层初创企业既没有资源也没有专业知识来编写自己的内核（操作芯片的低级软件）或将应用程序移植到其他AI芯片上。这为Infinity这样的公司提供了市场机会。
Infinity的产品愿景
Infinity致力于构建一种CUDA替代内核软件，能够与各种类型的芯片协同工作，包括SRAM、GPU、手机芯片和脉动阵列（Systolic Arrays）。作为新一代创业公司的一员，Infinity正通过产品创新逐步削弱NVIDIA的市场主导地位。
通用推理库
Infinity正在尝试构建一个能在所有芯片上运行的通用推理库，使这些芯片能够自动化复制最先进的研究成果。
创始人理念：”自动化发明”的愿景
Infinity由前Google Brain研究员Jeremy Nixon于去年创立，他同时也是黑客网络社区AGI House的创建者。Nixon向TechCrunch透露，他决定创立这家公司是因为他痴迷于”自动化发明”的理念——相信”AI系统可以成为一种元技术”。
Nixon曾发明了一种名为Omega的机器学习算法，该算法本质上能够创造新的机器学习算法并在反馈循环中自动评估它们。这一成功促使他思考这种方法在其他领域的应用，最终他将目光投向硬件领域，相信自动化系统也能生成运行芯片所需的低级代码，如内核等。
技术实现：Ignition智能体
Infinity的AI研究智能体Ignition旨在为NVIDIA替代芯片编写AI推理所需的低级代码。该智能体测试、调试并测量硬件在特定代码下的性能表现，并在需要时自动重写代码以提高性能。Ignition系统具有自我优化能力，能够持续学习和改进自身。Nixon表示，该系统还能适应不同的芯片架构，无论其专有设计如何。
智能体工作模式
人类工程师在系统中提供高层指导，而智能体则承担更多繁琐的工作。根据Infinity的一项案例研究，这种智能体协作模式比单独工作的效率高得多，将原本可能需要数月甚至数年的过程缩短至几天或几小时。
商业模式与客户
Infinity不收取前期许可费，而是从性能提升和成本节约中分成，具体衡量标准是每秒处理令牌（tokens per second）的变化量。
目前，Infinity的客户包括AI芯片制造商（也是NVIDIA的潜在竞争对手）D-Matrix公司，Nixon表示公司正在与其他大型芯片和云企业进行洽谈。
团队规模
目前，Infinity拥有26名员工，涵盖设计、运营和工程等多个领域。
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