'Oku solova 'e he Gimlet Labs 'a e AI Inference Bottleneck 'aki 'a e tekinolosia 'o e Kolosi-Palataisi 'o e 'elemeniti
Ko e AI inference bottleneck ko ha pole mahu'inga ia 'oku ne fakatuai'i 'a e ohi 'o e 'atamai fakatupu. Kuo fakatupulaki 'e he Gimlet Labs ha fakalelei'anga faka'ohovale 'o e 'elemeniti. 'Oku lava 'e he'enau tekinolosia 'a e ngaahi sipinga 'o e AI ke lele 'o 'ikai ha palopalema 'i he ngaahi naunau kehekehe mei he NVIDIA, AMD, Intel, ARM, Cerebras, mo e d-Matrix 'o e ngaahi fo'i 'akau 'i he taimi tatau.
'Oku fakafepaki'i 'e he breakthrough ko 'eni ha poini mamahi lahi ki he kau developers mo e ngaahi kautaha. 'I hono fakangata 'o e loka-'i he kau fakatau, 'Oku tala'ofa 'e he Gimlet Labs 'a e fe'unu'aki mo e ola lelei ta'ehanotatau. Ko 'enau takai fakapa'anga Series A kimuí ni mai 'oku $80 miliona 'oku ne fakamamafa'i 'a e tui 'a e maketi ki he'enau founga.
Ko e tupulaki 'a e palopalema 'o e AI Inference 'a e ngaahi 'uhinga
'I he tupulaki 'a e ngaahi sipinga 'o e AI 'o faingata'a ange, 'oku skyrockets 'a e fie ma'u ki he malohi fakakomipiuta. Ko e konga inference-'a ia 'oku fai ai 'e ha sipinga kuo ako'i 'a e ngaahi kikite-'oku tautefito ki he ma'u'anga tokoni-lahi. 'Oku fa'a 'ilo 'e he ngaahi kautaha 'oku nau fakangatangata 'e he'enau ngaahi fili 'o e hardware.
Ko hono loka'i ki ha kautaha ngaohi 'o e siisi 'e taha 'oku ne fakatupu 'a e ngaahi fakangatangata mahu'inga. 'Oku ne fakafaingata'a'ia'i 'a e scalability pea 'e lava ke ne fakatupu 'a e ngaahi fakamole 'oku inflated. 'Oku stifles 'e he bottleneck ko 'eni 'a e fo'ou mo fakatuai'i 'a e ngaahi siakale 'o e deployment ki he ngaahi polokalama fo'ou 'o e AI.
Na'e 'ilo'i 'e he Gimlet Labs 'a e 'isiu ko 'eni 'o e industry-fakakatoa 'i he kamata'anga. 'Oku fakataumu'a 'enau solova'anga ke fakatemokalati 'a e 'alunga ki he ngaahi ma'u'anga tokoni fakakomipiuta. 'Oku faka'ata 'e he me'a ni 'a e ngaahi pisinisi ke nau leverage 'a e hardware lelei taha 'oku ma'u ki ha fa'ahinga ngaue 'oku 'oatu.
Founga 'oku ngaue ai 'a e tekinolosia 'a e Gimlet Labs
'Oku ngaue 'a e tu'unga 'o e Gimlet Labs ko ha liliu lea faka'univeesi ki he ngaahi kavenga ngaue 'o e AI. 'Oku ne tufaki 'atamai 'a e ngaahi ngaue computational 'i he ngaahi 'atakai kehekehe 'o e siisi. 'Oku optimizes 'e he sisitemi 'a e fakahoko ngaue 'o makatu'unga 'i he ngaahi malohi makehe 'o e siisi takitaha.
'Oku faka'aonga'i 'e he tekinolosia 'a e ngaahi algorithms fakalakalaka ke parse mo vahevahe 'a e ngaahi kavenga ngaue. 'Oku mahino kiate ia 'a e ngaahi malava pau 'o e fa'ahinga processor takitaha. 'Oku fakapapau'i 'e he me'a ni 'a e fakahoko lelei taha tatau ai pe pe ko e hardware 'i lalo.
Ngaahi Me'a Tefito 'o e Palataisi 'o e Gimlet .
Kolosi-peletifoomu fe'unga mo e ngaahi kautaha ngaohi siisi lalahi . Fakalelei'i 'o e kavenga ngaue taimi mo'oni mo e tufaki'anga Fakataha'i 'o e seamless mo e ngaahi fa'unga fakalakalaka 'o e AI 'oku lolotonga 'i ai Vahevahe 'o e ma'u'anga tokoni malohi 'o makatu'unga 'i he ngaahi fie ma'u fakakomipiuta . Fakasi'isi'i 'a e latency mo e fakalelei'i 'o e vave 'o e inference .
'Oku fakafofonga'i 'e he founga ko 'eni ha liliu tefito 'i he founga 'oku tau fakakaukau ai ki he ngaahi langa fakalakalaka 'o e AI. 'Oku tatau pe ia mo e founga na'e revolutionized ai 'e he 'ao 'a e tanaki'anga fakamatala. Hangē pē ko e ʻikai ke toe fie maʻu ʻe he ngaahi pisinisí ke tauhi ʻa e ngaahi seva fakatuʻasinó, mahalo ʻe vavé ni ke ngalo fakaʻaufuli ʻiate kinautolu ʻa e ngaahi fakangatangata ʻo e hardware.
Ko e ngaahi nunu'a ki he fakalakalaka 'o e AI 'oku loloto. 'E lava ke tokanga 'a e kau fakatotolo ki he sipinga 'o e 'atakai kae 'ikai ko e ngaahi fakangatangata 'o e hardware. 'Oku fakavave'i 'e he me'a ni 'a e ngaahi founga fo'ou 'i he sekitoa kotoa pe 'o faka'aonga'i 'a e 'atamai fakatupu.
Ko e $80 Miliona Series A Takai Fakapa'anga .
Na'e tohoaki'i 'e he takai fakapa'anga kimuí ni mai 'a e Gimlet Labs 'a e ngaahi kautaha fakapa'anga 'o e tu'unga ma'olunga taha. Ko e 'inivesimeni $80 miliona 'e fakavave'i ai 'a e fakalakalaka 'o e peletifoomu mo fakalahi 'a e a'u ki he maketi. 'Oku ne fakafofonga'i 'a e taha 'o e ngaahi takai lahi taha 'o e Series A 'i he hisitōlia 'o e ngaahi langa fakalakalaka 'o e AI.
'Oku fakamo'oni'i 'e he 'inivesi lahi 'a e mahu'inga 'o hono solova 'o e bottleneck 'o e inference. 'Oku 'ilo'i 'e he kau 'inivesitoa 'e fakautuutu 'a e mahu'inga 'o e hardware flexibility. 'I he tupulaki 'a e ohi 'o e AI, 'oku pehe 'a e fie ma'u ki he scalable, ngaahi fakalelei'anga inference lelei.
Ko e pa'anga ko 'eni 'oku hoko mai ia 'i ha taimi 'oku fakautuutu ai 'a e fe'auhi AI. Ko e ngaahi nga'unu fakamuimuitaha 'a e ngaahi ngaue'anga, hange ko Sam Altman 'oku ne tukuange mai ha 'Code Red' hili 'a e pule 'a e maketi pisinisi 'a e Anthropic, 'oku ne fakahaa'i 'a e vave 'o e liliu. 'E lava ke 'omi 'e he tekinolosia 'o e Gimlet Labs ha lelei fe'au'auhi mahu'inga.
Uesia 'o e Maketi mo e Fe'au'auhi 'o e Fonua
'Oku hū 'a e Gimlet Labs ki ha maketi fiekaia ki he ngaahi fakalelei'anga 'o e ngaahi langa fakalakalaka 'o e AI. 'Oku fakafaikehekehe'i kinautolu 'e he'enau founga kolosi-peletifoomu mei he ngaahi fakalelei'anga 'o e vendor 'e taha. 'Oku faka'ofo'ofa 'a e fe'unu'aki ko 'eni ki he ngaahi kautaha 'oku kehekehe 'a e ngaahi 'inivesimeni 'o e hardware.
'E lava ke reshape 'e he tekinolosia 'a e founga 'oku fakaofiofi ai 'a e ngaahi kautaha ki he fakatau 'o e AI. Kae 'ikai ke nau tukupa ki ha tokotaha fakatau 'e taha, 'e lava ke nau tauhi 'a e agnosticism 'o e hardware. 'Oku fakamo'oni'i 'e he kaha'u ko 'eni 'enau ngaahi 'inivesimeni AI ki he ngaahi liliu fakatekinolosia vave.
Tatau mo e founga 'oku 'omi ai 'e he fakalelei'i fo'ou 'o e Wacom 'a e misi 'o e tohi 'i ha feitu'u pe, 'Oku faka'ata 'e he Gimlet Labs 'a e AI 'i ha feitu'u pe. 'Oku to'o 'e he ongo founga fo'ou 'a e ngaahi fakangatangata kimu'a, 'o fakaava ha ngaahi malava fo'ou ki he kau fa'u mo e kau fakalakalaka.
Ngaahi Ngāueʻaki ʻAonga mo e Ngaahi Keisi ʻo hono Ngāueʻakí .
'Oku 'i ai 'a e ngaahi polokalama 'a e tekinolosia 'o e Gimlet Labs 'i he ngaahi ngaue'anga lahi. 'E lava ke fakalele 'e he ngaahi kautaha tokanga'i 'o e mo'ui 'a e AI 'o e 'ata fakafaito'o 'i he ngaahi naunau 'oku ma'u. 'E lava ke fakahoko 'e he ngaahi kautaha fakapa'anga 'a e ngaahi algorithms 'o e 'ilo'i 'o e kākā 'i ha founga lelei ange.
Me'alele 'ata'ataa‘oku fakafofonga‘i ‘e he ngaahi kautaha ha māketi mahu‘inga ‘e taha. 'Oku nau fa'a faka'aonga'i 'a e ngaahi 'atakai 'o e hardware fefiofi ki he ngaahi ngaue kehekehe 'o e ongo'i mo e ngaue. Na'e lava ke synchronize 'e he tu'unga 'o e Gimlet 'a e ngaahi sisitemi kehekehe ko 'eni 'o 'ikai ha palopalema.
Ngaahi Fakakaukau 'o e Ohi 'o e Kautaha
'Oku 'oatu 'e he kau foaki 'o e 'ao 'a e ngaahi fili fakakomipiuta kehekehe ki he kau fakatau . Ngaahi kautaha fakatotolo leveraging hardware 'oku 'i ai ki he ngaahi poloseki AI fo'ou Ngaahi kautaha ngaohi'anga koloa 'oku nau fakahoko 'a e tokanga'i fakafuofua 'i he ngaahi ngaue'anga Startups faka'ehi'ehi mei he ngaahi tukupa fakamole lahi 'o e hardware lolotonga 'a e ngaahi konga 'o e tupulaki vave .
'Oku fakalahi atu 'a e fe'unu'aki 'i he ngaahi 'atakai fakakomipiuta tukufakaholo. Na'a mo e ngaahi polokalama 'a e kau fakatau 'oku nau ma'u 'aonga mei he inference 'oku toe lelei ange. Hange ko 'eni, 'e lava ke fakalelei'i 'e he AI lelei ange 'a e ngaue 'a e device, 'o hange ko e Apple 'a e AirTags fakamole 'oku ne 'ai ke faingofua ange 'a e muimui'i 'o e me'a.
Ko e kaha'u 'o e ngaahi langa fakalakalaka 'o e AI
'Oku tuhu 'a e founga 'a e Gimlet Labs ki ha kaha'u 'oku toe fengaue'aki ange ki he AI. 'I he fakautuutu 'a e makehe 'o e siisi, 'oku tupulaki 'a e fie ma'u ki he ngaahi fakalelei'anga 'o e fe'unga. 'E lava ke hoko 'enau tekinolosia ko e tu'unga mo'ui ki he kolosi-peletifoomu AI deployment.
'Oku ngalingali te tau sio ki ha ngaahi kautaha lahi ange 'oku nau 'ave 'a e ngaahi founga agnostic tatau. Mahalo 'oku ngata 'a e kuonga 'o e ngaahi fakalelei'anga AI 'o e vendor-pau. ‘Oku ‘aonga ‘a e liliu ko ení ki he tokotaha kotoa pē ‘aki hono fakatupulekina ‘a e fe‘au‘auhí mo e fakakaukau fo‘oú.
Ki he kau developers mo e ngaahi pisinisi 'oku nau fakatotolo'i 'a e AI, ko e taimi eni ke fakakaukau ki he fe'unu'aki 'o e ngaahi langa fakalakalaka. 'E fakautuutu 'a e mahu'inga 'o e ngaahi fakalelei'anga hange ko e tu'unga 'o e Gimlet Labs. 'Oku nau fakafofonga'i 'a e evolution hoko 'i hono ngaohi 'o e AI ke ma'u mo'oni mo scalable.
Kamata 'aki 'a e ngaahi fakalelei'anga AI 'oku fe'unga
'Oku totonu ke kamata 'a e ngaahi pisinisi 'oku nau fie ma'u 'a e AI 'aki hono sivi'i 'enau landscape hardware lolotonga. 'Oku tokoni 'a e mahino ki he ngaahi ma'u'anga tokoni 'oku 'i ai ke 'ilo'i 'a e feitu'u 'oku tanaki atu ai 'a e mahu'inga 'o e ngaahi fakalelei'anga kolosi-peletifoomu. Ko e palani ki he fe‘unu‘akí ‘okú ne ta‘ofi he taimí ni ‘a e toe langa fakamole lahi ‘amui ange.
Kiate kinautolu 'oku nau langa 'enau 'i ai 'a e AI, fakakaukau ke faka'aonga'i ha peesi fehokotaki'anga-'i he-bio ta'etotongi 'i he Seemless ke vahevahe ho'o ngaahi poloseki. Ko ha founga lelei 'aupito ia ke fakahaa'i 'a e ngaahi fakahoko 'o e AI mo e fetu'utaki mo e kau ngaue fakataha 'e lava ke hoko.
Faka'osi: 'Ufi'ufi 'a e AI 'o e Hardware-Agnostic .
'Oku faka'ilonga'i 'e he Gimlet Labs 'a e fakalelei'i faka'ofo'ofa ki he AI inference bottleneck ha fakalakalaka lahi. 'Oku faka'ata 'e he'enau tekinolosia kolosi-peletifoomu 'a e fe'unu'aki ta'ehanotatau 'o e hardware. Ko e pa'anga lahi 'a e Series A 'oku ne fakahaa'i 'a e falala malohi 'a e maketi.
'I he hokohoko atu 'a e AI ke liliu 'a e ngaahi ngaue'anga, 'Oku hoko 'a e fe'unu'aki 'o e ngaahi langa fakalakalaka 'o mahu'inga. Ko e ngaahi fakalelei'anga 'oku ne fakangata 'a e vendor lock-in 'e faka'uli 'a e peau hoko 'o e fo'ou. 'Oku ngali 'oku tu'unga lelei 'a e Gimlet Labs ke ne taki 'a e tukuaki'i ko 'eni.
Mateuteu ke fakatotolo'i 'a e founga 'e lava ke 'aonga ai 'a e ngaahi langa fakalakalaka 'o e AI 'oku fe'unga mo ho'o kautaha? 'A'ahi ki he'etau peesi fehokotaki'anga ta'etotongi-'i he-bio 'i he Seemless ke 'ilo'i ha ngaahi ma'u'anga tokoni lahi ange pea nofo ma'u 'i he ngaahi fakalakalaka fakamuimuitaha 'i he tekinolosia 'o e AI mo e ngaahi fakalelei'anga 'o e ngaahi langa fakalakalaka.
