Das KI-Software-Startup Modular strebt eine Rekordrunde der Serie A an, um Nvidia herauszufordern

Aug 31, 2023

AKTUALISIERT 19:41 EDT / 13. AUGUST 2023

von Mike Wheatley

Laut einem exklusiven Bericht von The Information vom späten Freitag soll das Startup für künstliche Intelligenz Modular Inc. an Gesprächen mit Investoren, darunter General Catalyst, über eine große Finanzierungsrunde beteiligt sein, die einen Wert von etwa 600 Millionen US-Dollar haben würde.

Das Unternehmen versucht, in einer Zeit, in der sich KI zu einem der heißesten Technologietrends entwickelt hat, eine riesige Summe Geld aufzubringen. Der Vorteil von Modular besteht darin, dass seine Software Unternehmen, die KI-Modelle erstellen, eine Alternative zu den teuren und gefragten Grafikprozessoren von Nvidia Corp. bieten kann, die von vielen als die einzige echte Option für das Training von KI angesehen werden.

Die GPUs von Nvidia sind so stark nachgefragt, dass das Unternehmen kaum mithalten kann, da die größten Cloud-Infrastrukturanbieter und Tausende von Unternehmen nach dem Erfolg von ChatGPT alle daran interessiert sind, ihre KI-Fähigkeiten zu erweitern. Nvidia ist auch auf dem Markt für KI-Software eine ernst zu nehmende Größe. Seine CUDA-Software wird zum Schreiben von Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet, die nur auf seinen GPUs ausgeführt werden können.

Modular bietet Unternehmen mit seiner Software eine Alternative, die es Entwicklern erleichtert, Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und auf Chips auszuführen, die von anderen Unternehmen wie Intel Corp., Advanced Micro Devices Inc. und Google LLC entwickelt wurden. Es steigert auch die Leistung dieser Chips, sodass sie zum Trainieren leistungsfähigerer KI-Modelle verwendet werden können.

Laut der Website des Startups funktioniert seine Software durch die Vereinheitlichung des Frontends beliebter KI-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow mithilfe modularer, zusammensetzbarer Komponenten. Dies bedeutet, dass Entwickler benutzerdefinierte Hardware verwenden können, um KI-Systeme zu trainieren und sie später auf jedem Server oder Edge-Gerät bereitzustellen.

In einem Interview mit TechCrunch im Jahr 2022 sagte Chris Lattner, Mitbegründer und CEO von Modular, dass das Startup darauf abzielt, den Lebenszyklus der KI-Entwicklung durch die Automatisierung und Standardisierung von Entwickler-Workflows zu rationalisieren, ähnlich wie DevOps die traditionelle Softwareentwicklung rationalisiert.

Holger Mueller von Constellation Research Inc. sagte gegenüber SiliconANGLE, dass es immer nur eine Frage der Zeit sei, bis jemand auftauche, der mit Nvidias KI-Imperium konkurriert. „Da der Wettbewerb auf der Hardwareseite so schwierig ist, geht ein Großteil der Konkurrenz das Problem aus der Softwareperspektive an“, erklärte er. „Modular hat eine Softwareschicht zum Erstellen von KI-Modellen entwickelt, die ohne die Chips von Nvidia trainiert und ausgeführt werden können. Stattdessen können sie auf regulären Silizium-CPUs von AMD und Intel laufen. Es ist noch nicht klar, wie gut die Plattform funktionieren wird, aber es ist schön zu sehen, dass mehr Wettbewerb entsteht.“

Das Gründerteam von Modular soll einer der Hauptgründe dafür sein, dass das Unternehmen die Aufmerksamkeit von Risikokapitalgebern auf sich zieht. Lattner kann auf einen beeindruckenden Lebenslauf zurückblicken, da er während seiner Zeit bei Apple Inc. die Programmiersprache Swift mitentwickelt hat. Der andere Mitbegründer und Chief Product Officer ist Tim Davis, der zuvor die Entwicklung der Programmierschnittstellen für maschinelles Lernen von Google Cloud leitete. Compiler und Laufzeitinfrastruktur für Server- und Edge-Geräte.

The Information berichtet, dass Modular jetzt nach einer Finanzierung sucht, weil es von der hohen Nachfrage nicht nur nach Nvidias GPUs, sondern auch nach einer brauchbaren Alternative zu diesen Chips profitieren will.

Modular hatte bereits im Juni 2022 in einer von GV geleiteten Seed-Finanzierungsrunde unter Beteiligung von Greylock, SV Angel und The Factory 30 Millionen US-Dollar eingesammelt.

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