GPUs e o Aumento da Demanda por Energia
As unidades de processamento gráfico (GPUs), os chips que são a base para a maioria dos modelos de inteligência artificial, consomem muita energia. Como resultado da rápida adoção de GPUs em data centers, a demanda por eletricidade impulsionada pela IA deve aumentar em 160% até 2030, segundo estimativas do Goldman Sachs.
Desafios da Sustentabilidade
Esse aumento não é sustentável, argumenta Vishal Sarin, um designer de circuitos analógicos e de memória. Após mais de uma década na indústria de chips, Sarin fundou a Sagence AI, anteriormente conhecida como Analog Inference, com o objetivo de desenvolver alternativas energicamente eficientes às GPUs.
A Limitação da IA Prática
“As aplicações que poderiam tornar a computação em IA realmente onipresente são limitadas porque os dispositivos e sistemas que processam os dados não conseguem atingir o desempenho necessário”, disse Sarin.
A missão da Sagence é superar essas limitações de desempenho e economia, de forma ambientalmente responsável.
Chips Analógicos: Uma Solução Antiga com Novas Vantagens
A Sagence desenvolve chips e sistemas para executar modelos de IA, além do software para programá-los. Embora haja várias empresas criando hardware personalizado para IA, a Sagence se destaca por fabricar chips analógicos, não digitais.
A maioria dos chips, como as GPUs, armazena informações de forma digital, em sequências binárias de uns e zeros. Por outro lado, os chips analógicos podem representar dados usando uma gama de valores diferentes.
Vantagens dos Chips Analógicos
Os chips analógicos não são um conceito novo. Eles tiveram seu auge de 1935 a 1980, ajudando a modelar a rede elétrica da América do Norte. Hoje, os desafios dos chips digitais estão tornando os chips analógicos atraentes novamente.
- Chips digitais exigem centenas de componentes para realizar certos cálculos, enquanto os chips analógicos podem fazer isso com apenas alguns módulos.
- Geralmente, chips digitais precisam transferir dados entre a memória e os processadores, causando gargalos de desempenho.
“Todos os principais fornecedores de silício para IA usam essa abordagem arquitetônica antiga, e isso está bloqueando o progresso na adoção da IA”, afirma Sarin.
Como os Chips da Sagence Funcionam
Os chips analógicos como os da Sagence, que são chips em memória, não transferem dados entre memória e processadores, o que potencialmente lhes permite concluir tarefas mais rapidamente. Este método também permite uma maior densiade de dados em comparação com chips digitais.
Desafios e Oportunidades
No entanto, a tecnologia analógica possui suas desvantagens. Consegue-se menos precisão, uma vez que chips analógicos exigem fabricação mais rigorosa e podem ser mais desafiadores de programar.
Apesar disso, Sarin acredita que os chips da Sagence podem complementar, e não substituir, os chips digitais, servindo para acelerar aplicações especializadas em servidores e dispositivos móveis.
“Os produtos da Sagence são projetados para eliminar os problemas de energia, custo e latência inerentes ao hardware de GPU, enquanto entregam alto desempenho para aplicações de IA”, disse ele.
Perspectivas Futuras
A Sagence, que pretende lançar seus chips no mercado em 2025, já está em contato com “múltiplos” clientes, como parte de sua estratégia para competir com outras iniciativas de chips analógicos para IA, como a EnCharge e a Mythic.
A startup já recebeu investimentos de entidades como Vinod Khosla, TDK Ventures, Cambium Capital, Blue Ivy Ventures, Aramco Ventures e New Science Ventures, totalizando 58 milhões de dólares nos seis anos desde sua fundação.
Cenário do Mercado de Chips
Atualmente, a startup planeja levantar mais capital para expandir sua equipe de 75 pessoas.
Sarin observa que a estrutura de custos da Sagence é favorável, pois não estão perseguindo metas de desempenho com os processos de fabricação mais novos em seus chips, o que é um fator importante para a empresa.
O momento pode favorecer a Sagence. De acordo com o Crunchbase, os investimentos em startups de semicondutores parecem estar se recuperando após um ano fraco em 2023, com startups apoiadas por capital de risco levantando quase 5,3 bilhões de dólares entre janeiro e julho, superando o total do ano anterior.
No entanto, fabricar chips é um desafio caro, complicado ainda mais por sanções internacionais e tarifas econômicas. Assim, conquistar clientes que estão “presos” a ecossistemas como o da Nvidia representa outro desafio.
A fabricante de chips de IA, Graphcore, que levantou quase 700 milhões de dólares e foi avaliada a quase 3 bilhões de dólares, pediu insolvência após dificuldades em se estabelecer no mercado.
Conclusão
Para ter alguma chance de sucesso, a Sagence precisará provar que seus chips realmente consomem consideravelmente menos energia e oferecem maior eficiência do que as alternativas disponíveis, além de captar recursos suficientes para fabricar em larga escala.
