Британский стартап Fractile, специализирующийся на разработке чипов для задач искусственного интеллекта, привлёк 220 млн долларов в рамках раунда Series B. Средства собрали инвесторы, среди которых Factorial Funds, Accel и Founders Fund — фонд Питера Тиля.
На что направлен раунд Series B
Как следует из информации о сделке, Fractile удалось закрыть инвестиционный этап объёмом 220 млн долларов. Раунд возглавили Factorial Funds, Accel, а также Founders Fund Питера Тиля. Подобные раунды обычно означают переход от экспериментальных разработок к масштабированию: производству, расширению команды и ускорению вывода продукта на рынок.
Что делает Fractile и почему это важно для ИИ
Компания основана в 2022 году инженером Уолтером Гудвином, получившим образование в Оксфорде. Fractile занимается созданием специализированных микросхем, ориентированных на inference — «инференс», то есть этап, когда модель уже обучена и должна отвечать на запрос пользователя.
Цель стартапа сформулирована достаточно практично: сократить то время, которое современные «фронтирные» (то есть наиболее продвинутые) модели ИИ тратят на выдачу ответа. На практике это напрямую связано с задержками — временем от момента запроса до того, как система начинает формировать результат.
Откуда берётся задержка: токены, память и скорость обмена данными
По словам Гудвина, по мере того как модели ИИ становятся больше и сложнее, для выполнения ресурсоёмких задач им требуется значительно больше данных. Речь идёт о десятках миллионов токенов — «токен» в контексте ИИ обычно означает фрагмент текста или другой единицы данных, который модель обрабатывает как элемент входа или внутреннего представления.
Ключевой фактор, влияющий на скорость инференса, — как именно данные перемещаются между вычислительными процессорами и чипами памяти. Чем быстрее и эффективнее устроен этот обмен, тем ниже задержка (latency), то есть тем быстрее модель отвечает на запрос.
Серверная архитектура и логический чип
Fractile, как сообщается, разработала логический чип и архитектуру подключения памяти «внутри серверной стойки» (server rack). Подход ориентирован на то, чтобы компании, использующие ИИ, могли увеличивать пропускную способность (bandwidth) — объём данных, который система может передавать за единицу времени — не теряя при этом скорости отклика.
При этом стартап отказался раскрывать технические спецификации продукта. Отсутствие публичных параметров — распространённая практика в конкурентной среде, особенно когда речь идёт о вычислительных платформах и компоновке подсистем памяти.
Как устроена память: без привычных решений
Отдельно подчёркивается, что продукт Fractile не опирается на традиционные решения для памяти с высокой пропускной способностью, а также не использует SRAM (static random access memory — статическая оперативная память). Эти типы памяти, как отмечает компания, относятся к наиболее распространённым вариантам, применяемым в инфраструктуре ИИ.
Таким образом, заявленный подход предполагает альтернативную архитектуру хранения и доступа к данным, что может повлиять как на производительность, так и на экономику внедрения — хотя конкретные результаты и характеристики пока не раскрыты.