Jeff Bezos sostiene la startup di IA che sviluppa materiali per chip di prossima generazione

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Parshwa Turakhiya

22 ore fa

Jeff Bezos sostiene la startup di IA che sviluppa materiali per chip di prossima generazione — Bezos partecipa al round di finanziamento di CuspAI per i chip IA

Jeff Bezos ha partecipato a un round di finanziamento da 450 milioni di dollari per la startup britannica di intelligenza artificiale CuspAI, che sta sviluppando software per accelerare la scoperta di nuovi materiali per la produzione di semiconduttori. L'investimento arriva mentre i produttori di chip cercano alternative ai minerali scarsi e modi più rapidi per sviluppare i materiali necessari per i semiconduttori di prossima generazione.

In evidenza

CuspAI ha raccolto 450 milioni di dollari in un finanziamento di Serie B.
Bezos Expeditions ha partecipato al round di finanziamento.
L'azienda è ora valutata 2,6 miliardi di dollari.
La maggior parte della ricerca si concentrerà sui materiali per semiconduttori.

Questo articolo è stato tradotto dall'originale. Leggi la versione originale del nostro corrispondente qui.

La società con sede a Cambridge ha dichiarato lunedì di aver raccolto 450 milioni di dollari in un finanziamento di Serie B guidato dalle società di venture capital Kleiner Perkins e NEA, con una partecipazione significativa di Bezos Expeditions, l'ufficio di investimento della famiglia Bezos. Il finanziamento valuta CuspAI 2,6 miliardi di dollari, rispetto ai 520 milioni di dollari di meno di un anno fa, secondo Bloomberg.

L'IA si sposta verso la ricerca sui semiconduttori

CuspAI ha inoltre lanciato l'AI Materials Foundry, un consorzio di oltre 48 aziende tecnologiche, gruppi industriali e istituti di ricerca. Tra i membri figurano Nvidia, Meta Platforms e Hyundai Motor Group.

L'iniziativa mira a combinare risorse informatiche, capacità di laboratorio e competenze scientifiche per accelerare la scoperta di nuovi materiali per semiconduttori, batterie e altre applicazioni industriali. I dirigenti dell'azienda affermano che l'IA può ridurre i tempi e i costi necessari per identificare materiali promettenti prima dell'inizio dei test di laboratorio.

Circa l'80% della ricerca di CuspAI quest'anno si concentrerà sui semiconduttori. Una priorità è trovare alternative a metalli con offerta limitata come il rutenio e l'iridio, ampiamente utilizzati nella produzione di chip avanzati.

L'azienda prevede di utilizzare parte del nuovo finanziamento per espandere i laboratori e le operazioni di ricerca a Cambridge, Singapore e nella San Francisco Bay Area.

Gli investitori scommettono sull'IA oltre il software

CuspAI si concentrava originariamente sui materiali per la cattura del carbonio e la purificazione dell'acqua prima di passare alla ricerca sui semiconduttori in risposta alla crescente domanda dell'industria dei chip.

La startup ha riunito un importante team di consulenti che include i pionieri dell'IA Yann LeCun e Geoffrey Hinton. L'ex dirigente di Apple e Google John Giannandrea sta aiutando a stabilire le operazioni in California, mentre anche AMD Ventures ha partecipato all'ultimo round di finanziamento.

Nonostante l'attrazione di grandi investitori e partner industriali, CuspAI non ha ancora prodotto un materiale commercialmente praticabile. I dirigenti sostengono che la limitata capacità sperimentale, l'infrastruttura informatica e i dati scientifici rimangono i principali colli di bottiglia nel settore.

Crescente interesse per la scoperta scientifica guidata dall'IA

Il finanziamento evidenzia un più ampio spostamento degli investimenti nell'intelligenza artificiale dal software verso la ricerca industriale. Invece di costruire prodotti IA per i consumatori, aziende come CuspAI stanno applicando l'apprendimento automatico alla scienza dei materiali nella speranza di accelerare scoperte che potrebbero rimodellare la produzione di semiconduttori e altri settori.

Per Bezos, l'investimento amplia la sua esposizione alle società di IA che lavorano sulla scoperta scientifica invece che sui soli modelli di base. Per l'industria dei semiconduttori, la posta in gioco è alta: una scoperta più rapida dei materiali potrebbe ridurre la dipendenza da metalli scarsi, rafforzare le catene di approvvigionamento e sostenere i futuri progressi nell'hardware IA, sebbene i risultati commerciali rimangano lontani diversi anni.

Abbiamo anche riferito che Meta punta a monetizzare la capacità IA in eccesso.

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