公司和政府正在尋找在本地運行人工智能的工具，目的是降低雲基礎設施成本並建立主權能力。 象限由早期比特幣挖礦公司 21E6 的資深人士創立的 IP 芯片初創公司正試圖推動這一轉變，通過設備端推理技術從汽車擴展到筆記本電腦和工業設備。
這種擴張已經取得了成效。
Quadric 首席執行官 Veerbhan Kheterpal（上圖中）在接受 TechCrunch 採訪時表示，到 2025 年，Quadric 的許可收入將達到 1500 萬美元至 2000 萬美元，高於 2024 年的約 400 萬美元。該公司總部位於舊金山，在印度浦那設有辦事處，今年的目標是籌集 3500 萬美元，以建立基於股權的硬件人工智能業務。 Kheterpal 表示，這種增長推動了該公司的發展，目前該公司的現金後估值在 2.7 億至 3 億美元之間，高於 2022 年 B 輪融資時的約 1 億美元。
它還有助於吸引投資者加入該公司。象限 宣布 上週，它獲得了由 ACCELERATE Fund 領投、BEENEXT Capital Management 管理的 3000 萬美元 C 輪融資，使其總資金達到 7200 萬美元。 Kheterpal 告訴 TechCrunch，隨著投資者和芯片製造商尋找將更多人工智能工作負載從集中式雲基礎設施轉移到本地設備和服務器的方法，這一增長出現了。
從汽車到一切
Quadric 始於汽車領域，設備上的人工智能可以為駕駛員輔助等實時功能提供支持。 Kheterpal 表示，2023 年基於 Transformer 的模型的激增已將推理推向“一切”，隨著越來越多的公司嘗試在本地運行 AI 而不是依賴雲，業務在過去 18 個月內發生了急劇轉變。
“Nvidia 是數據中心人工智能的強大平台，”Kheterpal 說。 “我們希望在設備上構建類似的 CUDA 或可編程人工智能基礎設施。”
與 Nvidia 不同的是，Quadric 本身並不生產芯片。相反，它為可編程人工智能處理器授權知識產權，Kheterpal 將其描述為客戶可以嵌入到自己的芯片中的“藍圖”，以及一套軟件和工具鏈，用於在設備上運行模型（包括視覺和音頻）。
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2026年10月13-15日
該初創公司的客戶包括支持人工智能的打印機、汽車和筆記本電腦，其中包括京瓷和日本汽車供應商電裝（為豐田汽車生產芯片）。 Kheterpal 告訴 TechCrunch，首批基於 Quadric 技術的產品預計將於今年上市，首先是筆記本電腦。
不過，Kheterpal 表示，Quadrick 現在正在超越傳統的商業部署，轉向市場探索“主權人工智能”戰略，以減少對美國現有基礎設施的依賴。他補充說，該初創公司正在探索印度和馬來西亞的客戶，並將 Moglix 首席執行官 Rahul Garg 視為戰略投資者，將幫助塑造其在印度的“主權”策略。 Quadric 在全球擁有約 70 名員工，其中美國約 40 名，印度約 10 名。
Kheterpal 表示，這一趨勢是由集中式人工智能基礎設施成本不斷上升以及許多國家在建設大型數據中心方面面臨的困難推動的，這導致人們對“分佈式人工智能”設置越來越感興趣，在這種設置中，推理是在辦公室內的筆記本電腦或小型服務器上運行，而不是依賴雲服務來進行每個查詢。
世界經濟論壇 他指出 我在最近的一篇文章中提到了這種轉變，其中人工智能推理正在向用戶靠攏，並遠離純粹的集中式架構。同樣，E.Y. 他說 在 11 月發布的一份報告中，它表示，隨著政策制定者和行業團體尋求增強國內人工智能能力，包括計算、建模和數據，而不是完全依賴外國基礎設施，主權人工智能方法已獲得動力。
Kheterpal 表示，芯片製造商面臨的挑戰是人工智能模型的發展速度快於硬件設計週期。他說，客戶需要能夠跟上軟件更新的可編程處理器IP，而不是每次基礎設施從以前的以視覺為中心的模型轉變為當前基於交換機的系統時都需要昂貴的重新設計。
Quadric 將自己定位為高通等芯片供應商的替代品，高通通常在自己的處理器中使用自己的人工智能技術，以及 Synopsys 和 Cadence 等銷售神經處理引擎模塊的 IP 供應商。 Kheterpal 表示，高通的方法可能會將客戶鎖定在他們自己的芯片上，而傳統 IP 供應商提供的引擎模塊對許多客戶來說很難編程。
Quadric 的可編程方法允許客戶通過軟件更新而不是硬件重新設計來支持新的人工智能模型，這在芯片可能需要數年時間開發的行業中具有優勢，同時 模型架構在幾個月內發生轉變 現在。
然而，Quadric 仍處於創建的早期階段，到目前為止只有少數簽約客戶，長期增長很大程度上取決於將當今的許可交易轉化為大批量發貨和經常性特許權使用費。
