a16z запустила фонд Machine Age на $1,1 млрд для инфраструктуры ИИ

Andreessen Horowitz, также известная как a16z, объявила о запуске фонда Machine Age объемом $1,1 млрд. Его задача — ускорить физическое развертывание искусственного интеллекта: инвестиции будут направляться в чипы, память, дата-центры, роботов и другую инфраструктуру, необходимую для работы ИИ-систем.

Ставка на аппаратную основу ИИ

Новый фонд выделяется на фоне привычной стратегии a16z, которая обычно делает акцент на масштабируемости программного обеспечения. Machine Age сосредоточится на оборудовании и системах, поддерживающих ИИ, а не только на разработчиках моделей и прикладных сервисов.

В публикации венчурной компании перечислены направления, где требуются изменения: более быстрые и эффективные вычислительные системы, более дешевая память с высокой пропускной способностью на разных уровнях иерархии, а также более быстрые и масштабируемые соединения между узлами и системами.

a16z отдельно указывает на потребность в энергоэффективных периферийных устройствах, которые позволят ИИ исследовать окружающий мир и взаимодействовать с ним. В перечень инфраструктурных задач также вошли охлаждение, материалы, электрические мощности и объекты недвижимости для размещения вычислительных систем.

От дата-центров до робототехники

Фонд охватывает широкий набор категорий: от полупроводников и памяти до робототехники и дата-центров. Такой подход связывает развитие ИИ не только с алгоритмами, но и с цепочкой компонентов и объектов, на которых эти алгоритмы обучаются и запускаются.

Контекст робототехнических инвестиций a16z дополняет инвестиции a16z в новый этап робототехники и показывает, что интерес фонда распространяется на компании, работающие с физическими системами. В сообщении о Machine Age фирма называет ИИ самым сильным из созданных инструментов для решения проблем и достижения изобилия, а его развитие — социальной и национальной необходимостью.

Что это означает для компаний

Запуск Machine Age фиксирует интерес крупного венчурного игрока к ограничениям, которые возникают за пределами программного слоя ИИ. Для бизнеса, планирующего внедрение таких систем, это практическое напоминание: наряду с выбором модели и программной платформы необходимо заранее оценивать вычислительные ресурсы, память, сеть, энергопотребление и размещение оборудования.