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[Wave]错误收购、夸大产品、内部不合……美国AI芯片明星公司Wave Computing走向破产边缘( 二 )


Wave computing这款DPU芯片具有16000个处理元件、8,000个以上的运算单元以及独特的自定时机制 。 DPU可以看作是FPGA与多核处理器的混合体 ， 主要用于AI的训练和推理阶段 ， 面向数据中心使用的AI技术 ， 用于训练神经网络 。
Wave Computing曾宣称 ， 这款芯片的性能处理速度比当下英伟达的芯片更快 。 而DPU首席架构师Dr.Chris Nicol曾指出 ， DPU在加速神经网络训练上能超过GPU1000倍 。 而现有的CPU和GPU架构不适用于数据流计算 。
但不管是边缘计算 ， 还是训练AI神经网络的芯片技术 ， 并不完全是靠算力就可以的 ， 而Wave Computing研发出的DPU芯片 ， 距离应用和落地存在大量的问题没有解决 。
Semiwiki进一步指出 ， Wavecomputing之所以会有这样的结局 ， 也许与他们试图一次做太多事情有关 。 他们强调 ， 在新兴的AI市场上 ， 缩小重点或者是更好的策略 。
频繁换帅 ， 内部意见不合
在2019年 ， Wave Computing两度更换CEO ， 仅任职4个月的Art Swift于去年9月离职 ， 而继任者为Sanjai Kohli ， 后者曾是多家初创公司的创始人和CTO 。
被问及为什么离开Wave Computing时 ， Swift表示 ， “我在短期筹资策略上与董事会意见不一致 。 ”但她拒绝透露事件详情 。
市场中不少声音认为 ， 公司继任者Sanjai Kohli在GPS和电信领域是专家 ， 但在人工智能领域是一个“小白” ， 这样一位CEO ， 很难说是企业发展的正确选择 。
两次换帅 ， 使得客户、MIPS和社区开发人员消失殆尽 。 在产品方面 ， 相比Nvidia、Graphcore ， Wave Computing芯片的优势并没有得到很好的凸显 ， 引发大众对该公司前景的担忧 。
种种结果最终导致这家AI明星公司陷入了破产危机 。
据华盛顿资本数据调研机构PitchBook提供的数据显示 ， 过去几年 ， 利用AI技术的创业公司融资金额增长迅速 ， 去年VC在这个领域投了近310亿美元 ， 但其中有超过40%的公司 ， 根本没有在研发真正的人工智能 。
事实上 ， 存在这种现象的一部分原因在于 ， AI自带的神秘色彩让公众和投资者都坚信AI无所不能 ， 这种观念已经渗透到了所有的公司和产业 。 人工智能可能在测试阶段很容易起步 ， 但是在规模化和实际部署中则会出现很多阻力 ， 资金、技术、落地场景都是其中的缘由 。
SemiWiki认为 ， 随着许多提供新颖技术的公司出现 ， 人工智能和深度学习市场正在蓬勃发展 。 任何新市场通常都会经历这种增长 ， 然后再进入整合阶段 。
随着时间的推移 ， 行业接近饱和 ， 巨头正在加入与快速收购 ， AI路上并不好走了 。 一个洗牌的时代已经来临 。
（钛媒体编辑林志佳综合报道）
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（责任编辑：王荣智 ）


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