Quadric: компания помогает внедрять ИИ на устройствах
Quadric, стартап в области чип-ИП, основанный ветеранами ранней биткоин-майнинговой фирмы 21E6, пытается ускорить переход на локальный запуск ИИ, выходя за рамки автомобильной промышленности и внедряясь в ноутбуки и промышленные устройства с помощью своей технологии логического вывода на устройстве.
Рост доходов
В 2025 году доходы Quadric от лицензирования составили от 15 до 20 миллионов долларов, по сравнению с примерно 4 миллионами долларов в 2024 году, сообщил генеральный директор Вирбхан Кхетарпал в интервью TechCrunch. Компания, базирующаяся в Сан-Франциско и имеющая офис в Пуне, Индия, планирует достичь до 35 миллионов долларов в этом году, развивая бизнес по созданию роялти на основе ИИ на устройствах.
Рост компании подтолкнул её оценку: сейчас она составляет от 270 до 300 миллионов долларов, по сравнению со 100 миллионами долларов в 2022 году, сказал Кхетарпал.
Привлечение инвесторов
Quadric объявила на прошлой неделе о раунде финансирования серии C на 30 миллионов долларов под руководством фонда ACCELERATE, управляемого BEENEXT Capital Management, доведя общий объём финансирования до 72 миллионов долларов. Привлечение средств происходит по мере того, как инвесторы и производители микросхем ищут способы перенести больше рабочих нагрузок ИИ из централизованной облачной инфраструктуры на устройства и локальные серверы, сказал Кхетарпал TechCrunch.
От автомобильной промышленности ко всему
Quadric начала свою деятельность в автомобильной промышленности, где ИИ на устройстве может управлять функциями в режиме реального времени, такими как помощь водителю. Распространение моделей на основе трансформаторов в 2023 году подтолкнуло вывод логических умозаключений в «всё», создав резкий перелом в бизнесе за последние 18 месяцев, поскольку всё больше компаний пытаются запустить ИИ локально, а не полагаться на облако.
«Nvidia — это сильная платформа для ИИ в центрах обработки данных, — сказал Кхетарпал. — Мы стремились создать аналогичную программную инфраструктуру, подобную CUDA, для ИИ на устройствах».
В отличие от Nvidia, Quadric не производит микросхемы сама. Вместо этого она лицензирует программируемые процессоры ИИ, которые Кхетарпал описал как «чертёж», который клиенты могут внедрить в свой собственный кремний, а также программный стек и набор инструментов для запуска моделей, включая зрение и голос, на устройстве.
Технологии Quadric
Технологии Quadric не привязаны к конкретным чипам и основаны на коде.
Клиенты стартапа охватывают принтеры, автомобили и ноутбуки с ИИ, включая Kyocera и японского поставщика автомобилей Denso, который производит чипы для автомобилей Toyota. Первые продукты, основанные на технологии Quadric, ожидаются в этом году, начиная с ноутбуков, сообщил Кхетарпал TechCrunch.
Тем не менее, Quadric теперь выходит за рамки традиционных коммерческих развёртываний и выходит на рынки, изучающие стратегии «суверенного ИИ» для снижения зависимости от инфраструктуры, основанной в США, сказал Кхетарпал. Стартап изучает клиентов в Индии и Малайзии, добавил он, и считает Рахула Гарга, генерального директора Moglix, стратегическим инвестором, помогающим формировать его «суверенный» подход в Индии. В Quadric работает почти 70 человек по всему миру, в том числе около 40 в США и около 10 в Индии.
Рост стоимости централизованной инфраструктуры ИИ и трудности, с которыми сталкиваются многие страны при строительстве гипермасштабных центров обработки данных, подталкивают интерес к «распределённому ИИ», где логические выводы выполняются на ноутбуках или небольших локальных серверах в офисах, а не полагаются на облачные сервисы для каждого запроса.
Всемирный экономический форум указал на этот сдвиг в недавней статье, поскольку логические выводы ИИ приближаются к пользователям и отдаляются от чисто централизованных архитектур. Аналогично EY заявила в ноябрьском отчёте, что подход «суверенного ИИ» набрал обороты, поскольку политики и отраслевые группы настаивают на создании внутренних возможностей ИИ, охватывающих вычисления, модели и данные, а не полагаются полностью на иностранную инфраструктуру.
Для производителей микросхем проблема заключается в том, что модели ИИ развиваются быстрее, чем циклы проектирования аппаратного обеспечения, сказал Кхетарпал. Он утверждал, что клиентам нужен программируемый процессор IP, который может идти в ногу с обновлениями программного обеспечения, а не требовать дорогостоящей переработки каждый раз, когда архитектуры переходят от более ранних моделей, ориентированных на зрение, к сегодняшним системам на основе трансформаторов.
Quadric позиционирует себя как альтернативу производителям микросхем, таким как Qualcomm, которая обычно использует свои технологии ИИ внутри собственных процессоров, а также поставщикам IP, таким как Synopsys и Cadence, которые продают блоки обработки нейронных сетей. Подход Quadric позволяет клиентам поддерживать новые модели ИИ с помощью обновлений программного обеспечения, а не перепроектировать оборудование, что даёт преимущество в отрасли, где разработка микросхем может занять годы, а архитектура моделей меняется за считанные месяцы.
Тем не менее, Quadric находится на ранней стадии своего развития, имея на данный момент несколько подписанных клиентов, и большая часть её долгосрочного потенциала зависит от превращения сегодняшних лицензионных сделок в крупномасштабные поставки и регулярные роялти.
```