人工智能基础设施公司Infinity周一宣布融资1500万美元，估值达到1亿美元，投资者包括Touring Capital、Principal VC以及OpenAI和Anthropic等公司的研究人员。该初创公司正在开发软件，以便让人工智能芯片更容易运行人工智能模型。Nvidia之所以成为业界领导者的一个重要原因，不仅在于其高性能芯片，还在于其CUDA软件（计算统一设备架构），该软件允许本来用于图形处理的GPU作为通用处理CPU。最大的人工智能开发框架PyTorch和TensorFlow都是建立在CUDA之上的。这使得开发人员能够使用Python等流行语言编写应用程序，利用这些主要的人工智能框架，并且他们的应用程序默认将在Nvidia芯片上运行。这些应用级初创公司通常没有资源或专业知识来编写自己的内核——操作芯片的低级软件——并将他们的应用程序移植到其他人工智能芯片上。因此，Infinity正在尝试构建与任何类型芯片兼容的CUDA替代内核软件，例如SRAM、GPU、手机芯片和Systolic Arrays。Infinity是新一波初创公司的一部分，这些公司一道道地试图在产品方面削弱Nvidia的市场主导地位。Infinity试图建立一个通用的推理库，以便在所有芯片上运行，从而使这些芯片能够自动重复最新的研究成果。Infinity由Jeremy Nixon于去年创立，他曾是Google Brain的研究人员，并创建了黑客网络社区AGI House。Nixon告诉TechCrunch，他决定创办这家公司，因为他对“自动化发明”这一理念着迷——相信“人工智能系统实际上可以成为一种元技术”。他说，他自己发明了一种叫做Omega的机器学习算法，该算法本质上创建了新的机器学习算法并在反馈循环中自动评估它们。这一成功让他想到其他可以运用这种方法的案例，他转向硬件，认为自动化系统也可以生成低级代码，例如内核等，以帮助更有效地运行芯片。Infinity的人工智能研究代理Ignition旨在编写在Nvidia替代芯片上进行人工智能推理所需的低级代码。它测试、调试并测量硬件在使用代码时的性能速度，并在需要时自动重写代码以提高性能。该系统是自我优化的，意味着它持续学习并自我改进。它还 adapts 于不同的芯片架构，不论是专有设计，Nixon表示。结果是Infinity声称的类似CUDA的软件栈。客户包括人工智能芯片制造商（并将成为Nvidia竞争者的）D-Matrix，Nixon表示Infinity正在与其他大型芯片和云公司进行洽谈。然而，人类仍在其中提供高层指导，而代理则处理更多繁琐的基础工作。在一个案例研究中，该初创公司发现代理的工作效率远超单独的人类，将本可能需要数年或数月的过程缩短到几小时或几天。Infinity不收取前期许可费；相反，它从性能提升和成本节省中提取一部分，测量每秒令牌的变化。现在，Infinity有26名员工，包括设计、运营和工程人员。通过我们文章中的链接进行购买时，我们可能会获得小额佣金。这不会影响我们的编辑独立性。Dominic-Madori Davis是TechCrunch的高级风险投资和初创公司记者，常驻纽约市。您可以通过电子邮件dominic.davis@techcrunch.com或通过Signal发送加密消息至+1 646 831-7565来联系或核实与Dominic的联系。查看个人简介