随着对人工智能应用程序需求的增长，开发专用芯片以加速本地人工智能工作负载的初创公司正在从中受益。 ZDNet 最近的一篇文章重申，人工智能边缘芯片市场正在蓬勃发展，这得益于数亿美元的“惊人”风险投资融资。 EdgeQ 、 Kneron和Hailo是数十家争夺客户的新贵之一，其中最后一家在 10 月获得了 1.36 亿美元，因为它在新机会上加倍努力。
另一家在日益饱和的细分市场中竞争的公司是Sima.ai ，它正在为人工智能应用——尤其是计算机视觉应用——开发一个片上系统平台。在 2019 年从隐身中脱颖而出后，Sima.ai 开始演示一种加速器芯片组，该芯片组将 Arm 的“传统计算 IP”与定制机器学习加速器和专用视觉加速器相结合，通过专有互连连接，
为了为未来的增长奠定基础，Sima.ai 今天完成了来自 Fidelity Management & Research Company 的 3000 万美元的额外投资，其中包括Lip-Bu Tan （即将加入董事会）和以前的投资者参与，结束了这家初创公司的 B 系列。它带来了 Sima .ia 的总资本筹集到了 1.5 亿美元。
“这笔资金将用于加速全球工程和业务团队的扩展，并继续投资于硬件和软件创新，”创始人兼首席执行官 Krishna Rangasayee 在电子邮件采访中告诉 TechCrunch。 “任命陈立武为 Sima.ai 董事会的最新成员是公司的战略里程碑。他在投资深度科技初创公司方面有着悠久的历史，这些初创公司继续颠覆人工智能、数据、半导体等行业。”
Rangasaye 的大部分职业生涯都在 Xilinx 的半导体行业度过，在那里他担任公司整体业务的总经理。作为一名行业工程师——Rangasaye 是 Groq 的首席运营官，曾在 Intel 于 2015 年收购的 Altera 担任产品规划负责人——他说，他在边缘设备的机器学习市场上看到的差距促使他创办了 Sima.ai。
“我带着两个问题创立了 Sima.ai：“将机器学习扩展到嵌入式边缘的最大挑战是什么？”和“我们能提供什么帮助？”兰加萨耶说。 “通过在机器学习领域听取数十位行业领先客户的意见，Sima.ai 深入了解了他们的问题和需求——比如在没有陡峭的学习曲线的情况下获得机器学习的好处、保留遗留应用程序以及面向未来的 ML实施，并在用户友好的环境中使用高性能、低功耗的解决方案。”
Sima.ai 旨在与开发无人驾驶汽车、机器人、医疗设备、无人机等的公司合作。该公司声称已经完成了多项客户参与，并于去年宣布在印度班加罗尔开设设计中心，并与蒂宾根大学合作，以确定“超低”能耗的人工智能硬件和软件解决方案。
Rangasaye 说，随着 100 多名员工 Sima.ai 致力于生产其第一代芯片，第二代架构的工作正在进行中。
“Sima.ai 的软件和硬件平台可用于将机器学习扩展到 [一系列] 嵌入式边缘应用程序。尽管这些应用程序将使用具有各种机器学习模型的多种计算机视觉管道，但 Sima.ai 的软件和硬件平台具有用于解决这些问题的灵活性，”Rangasaye 补充道。 “Sima.ai 的平台使用任何模型、任何框架、任何传感器、任何分辨率来解决任何计算机视觉应用程序……[我们作为一家公司] 抓住了这个机会，打破了新兴的边缘计算空间，以取代数十年的老技术和传统的现有技术。”
Sima.ai 面临的挑战仍然是大规模生产其芯片，并在边缘 AI 计算领域击败众多竞争对手。 （该公司表示，它计划“在今年某个时候”交付其首款芯片的“量产产量”。）但是，如果这家初创公司能够占领该行业的一小部分，它就能获得丰厚的利润。 根据Markets and Markets 的预测，到 2022 年，边缘计算的市场规模将达到 67.2 亿美元。它的增长将与深度学习芯片组市场的增长同步， 一些分析师预测到 2025 年该市场将达到 663 亿美元。
“机器学习在过去十年对云和移动市场产生了深远的影响，下一个战场是价值数万亿美元的嵌入式边缘市场，”Tan 在一份声明中说。 “Sima.ai 创建了一个以软件为中心、专门构建的……平台，专门针对这个巨大的市场机会。 Sima.ai 独特的架构、市场理解和世界级的团队使他们处于领先地位。”
原文： https://techcrunch.com/2022/05/25/ai-chip-startup-sima-ai-bags-another-30m-ahead-of-growth/