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Do escritório à negociação, uma biblioteca de competências tudo-em-um torna a IA ainda mais útil
A corrida por chips de IA intensifica-se: a Nvidia enfrenta uma nova vaga de desafiantes
Várias startups de chips de IA da próxima geração estão a mirar a Nvidia, com foco num problema-chave: reduzir a movimentação de dados, que é um dos maiores gargalos na computação de IA.
Eis a forma como estão a abordar:
• Groq – Elimina a DRAM
• Cerebras – Elimina as interligações
• d-Matrix – Combina computação e memória
• Majestic – Descentraliza a computação além dos servidores tradicionais
• Etched, Taalas & MatX – Constroem chips para cargas de trabalho específicas de IA em vez de computação de uso geral
• Substrate – Utiliza uma abordagem de fabrico concebida para reduzir a dependência de uma máquina de litografia de ¥400 milhões
O objetivo comum é simples: mover menos dados, processar IA mais rapidamente e melhorar a eficiência. Embora $NVDA permaneça como líder de mercado, a próxima geração de inovação em hardware de IA está cada vez mais focada na arquitetura, em vez de apenas adicionar mais poder de computação.