在训练最先进的人工智能模型的数据中心，问题不再只是计算，而是在 GPU、内存和内部网络之间循环越来越多的数据。随着模型规模和复杂性的增加，这种数据循环成为性能的决定因素。
Kandou AI 正是定位在这一点上。这家总部位于洛桑的公司刚刚筹集了大约 2.59亿欧元 （2.25 亿英镑），这是由 Maverick Silicon、软银集团、Synopsys、Cadence Design Systems 和 Alchip Technologies 共同参与的战略融资。
转变：从计算到流通
十多年来，计算机系统的性能几乎被认为是计算能力的唯一函数。人工智能的兴起扩展了这一逻辑，投资集中在 GPU 和专用加速器上，但如今这一方程式显示出其局限性。
在现代人工智能集群中，组件必须不断交换大量数据，这些数据的增长速度快于计算能力本身。内存不断扩展，架构呈分布式，模型使用数千个芯片。在这种情况下，互连的带宽和延迟变得至关重要。
整体性能不再仅仅取决于可用功率，而是取决于有效协调组件之间流量的能力。 Kandou 通过引发范式转变来总结这一点：“GPU 和 CPU 必须连接到指数级增长的内存量，这使得内存带宽和互连成为主要瓶颈”。
谨慎但结构化的市场
这些趋势使长期以来一直处于幕后的高速互连市场脱颖而出。它汇集了允许数据在芯片、机架和系统、SerDes（串行器/解串器）、重定时器、铜或光纤接口之间传输的所有技术。
这些砖很少可见，并不构成成品，而是必不可少的中间层。然而，随着架构变得更加复杂，它们的作用变得至关重要。
这个问题有两个方面：
- 增加带宽，吸收流量的增长
- 减少能源消耗，随着数据中心达到物理和经济极限
在这种情况下，Kandou 提出了一种基于铜互连的重新发明的方法，并采用了来自信息论和半导体设计的信号技术。目标是实现与某些光学解决方案相当的性能水平，同时保持更有利的成本和能源效率。
铜的赌注，反对光学的崛起
当今人工智能基础设施的关键权衡之一是铜缆和光纤之间的权衡。
光学器件在长距离上提供高性能，但在大范围内仍然昂贵且能源密集。铜在历史上较为有限，但具有成本更低、集成更简单的优势。因此，创新就是突破身体极限。
Kandou 符合这个逻辑。该公司联合创始人兼首席执行官 Srujan Linga 表示：“我们的目标是利用基于我们的铜互连和 IP 系统构建的产品来改造人工智能硬件。” “我们的首批产品将针对人工智能系统和高速机架级连接，超越448G，并雄心勃勃地逐步覆盖整个基础设施。”
股权结构表揭示系统性问题
此轮融资汇集了不同背景的投资者：与 Maverick Silicon 一样，Synopsys 和 Cadence Design Systems 都是芯片设计工具的核心。 Alchip Technologies 从事定制电路的设计和制造。软银集团则正在增加其在关键人工智能基础设施中的地位。
物理人工智能基础设施成为风险投资的新投资领域
除了 Kandou 案例之外，这种提升还反映了一个更广泛的趋势，即对众多基础设施和工业项目的大量投资： 能源、冷却、互连、内存。
尽管这种类型的业务在欧洲仍然很少见，但一些基金已开始将自己定位于这些基础设施建设领域。 Atlantic Bridge、IQ Capital 和 Vsquared Ventures 等公司逐渐围绕半导体、计算架构和人工智能的物理约束提出了论文。在法国，投资者越来越少，尤其是 Supernova Invest。但现阶段，很少有欧洲基金有能力在财务和组织方面自行对此类资本密集型技术进行数亿欧元的融资。因此，人工智能基础设施的融资仍然主要围绕国际联盟构建，其中欧洲投资者仍然发挥支持作用，而不是领导作用。
筹集超过 5 亿美元来构建颠覆性技术
自 Srujan Linga 和 Amin Shokrollahi 博士于 2011 年创立以来，Kandou AI 一直遵循渐进的融资轨迹，这是资本密集型深度科技公司的特征。在 Venture Kick 的支持下，该公司于 2012 年筹集了约 1000 万美元，随后发起了几轮增长融资，特别是由 Bessemer Venture Partners 领投。此次宣布的战略融资金额为 2.25 亿美元（约合 2.09 亿欧元），标志着规模的变化，无论是规模还是投资者的性质。这使得 Kandou 筹集的资金总额超过 5 亿美元。
