Sagence está construyendo chips analógicos para ejecutar IA
Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), los chips en los que se ejecutan la mayoría de los modelos de IA, son bestias hambrientas de energía. Como consecuencia de la creciente incorporación de GPU en los centros de datos, la IA impulsará un aumento del 160% en la demanda de electricidad para 2030, estima Goldman Sachs.
La tendencia no es sostenible, sostiene Vishal Sarin, diseñador de circuitos analógicos y de memoria. Después de trabajar en la industria de chips durante más de una década, Sarin lanzó Sagence AI (anteriormente se llamaba Analog Inference) para diseñar alternativas energéticamente eficientes a las GPU.
“Las aplicaciones que podrían hacer que la informática práctica de IA sea verdaderamente omnipresente están restringidas porque los dispositivos y sistemas que procesan los datos no pueden lograr el rendimiento requerido”, dijo Sarin. “Nuestra misión es romper las limitaciones económicas y de rendimiento, y de una manera ambientalmente responsable”.
Sagence desarrolla chips y sistemas para ejecutar modelos de IA, así como el software para programar estos chips. Si bien no faltan empresas que crean hardware de IA personalizado, Sagence es algo único en el sentido de que sus chips son analógicos, no digitales.
La mayoría de los chips, incluidas las GPU, almacenan información digitalmente, como cadenas binarias de unos y ceros. Por el contrario, los chips analógicos pueden representar datos utilizando una gama de valores diferentes.
Los chips analógicos no son un concepto nuevo. Tuvieron su apogeo aproximadamente entre 1935 y 1980, ayudando a modelar la red eléctrica de América del Norte, entre otras hazañas de ingeniería. Pero los inconvenientes de los chips digitales están haciendo que lo analógico vuelva a ser atractivo.
Por un lado, los chips digitales requieren cientos de componentes para realizar ciertos cálculos que los chips analógicos pueden realizar con sólo unos pocos módulos. Los chips digitales también suelen tener que trasladar datos de un lado a otro desde la memoria a los procesadores, lo que provoca cuellos de botella.
“Todos los principales proveedores tradicionales de silicio de IA utilizan este antiguo enfoque arquitectónico, y esto está bloqueando el progreso de la adopción de la IA”, dijo Sarin.
Los chips analógicos como los de Sagence, que son chips “en memoria”, no transfieren datos de la memoria a los procesadores, lo que potencialmente les permite completar tareas más rápido. Y, gracias a su capacidad de utilizar una gama de valores para almacenar datos, los chips analógicos pueden tener una mayor densidad de datos que sus homólogos digitales.
Sin embargo, la tecnología analógica tiene sus desventajas. Por ejemplo, puede resultar más difícil lograr una alta precisión con chips analógicos porque requieren una fabricación más precisa. También tienden a ser más difíciles de programar.
Pero Sarin considera que los chips de Sagence complementarán, no reemplazarán, los chips digitales, por ejemplo, para acelerar aplicaciones especializadas en servidores y dispositivos móviles.
“Los productos Sagence están diseñados para eliminar los problemas de energía, costo y latencia inherentes al hardware GPU, al mismo tiempo que ofrecen un alto rendimiento para aplicaciones de IA”, dijo.
Sagence, que planea llevar sus chips al mercado en 2025, está comprometida con “múltiples” clientes mientras busca competir con otras empresas de chips analógicos de IA como EnCharge y Mythic, dijo Sarin. “Actualmente estamos empaquetando nuestra tecnología central en productos a nivel de sistema y asegurándonos de que encajemos en la infraestructura existente y los escenarios de implementación”, agregó.
Sagence ha conseguido inversiones de patrocinadores como Vinod Khosla, TDK Ventures, Cambium Capital, Blue Ivy Ventures, Aramco Ventures y New Science Ventures, recaudando un total de 58 millones de dólares en los seis años transcurridos desde su fundación.
Ahora, la startup planea reunir capital nuevamente para ampliar su equipo de 75 personas.
“Nuestra estructura de costos es favorable porque no perseguimos los objetivos de rendimiento migrando a los (procesos de fabricación) más nuevos para nuestros chips”, dijo Sarin. “Ese es un factor importante para nosotros”.
El momento podría funcionar a favor de Sagence. Según Crunchbase, la financiación para nuevas empresas de semiconductores parece estar recuperándose después de un deslucido 2023. De enero a julio, las nuevas empresas de chips respaldadas por capital de riesgo recaudaron casi 5.300 millones de dólares, una cifra muy superior a la del año pasado, cuando dichas empresas recaudaron menos de 8.800 millones de dólares en total.
Siendo este el caso, la fabricación de chips es una propuesta costosa, aún más desafiante debido a las sanciones y aranceles internacionales prometidos por la administración entrante de Trump. Ganar clientes que han quedado “atrapados” en ecosistemas como el de Nvidia es otro camino cuesta arriba. El año pasado, el fabricante de chips de IA Graphcore, que recaudó casi 700 millones de dólares y alguna vez estuvo valorado en cerca de 3 mil millones de dólares, se declaró en insolvencia después de luchar por ganar una posición sólida en el mercado.
Para tener alguna posibilidad de éxito, Sagence tendrá que demostrar que sus chips, efectivamente, consumen mucho menos energía y ofrecen mayor eficiencia que las alternativas, y recaudar suficiente financiación de riesgo para fabricar a escala.