Ethernovia haalt meer dan $90 miljoen op in Series B-financieringsronde om fysieke AI-netwerken verder te ontwikkelen.

Ethernovia heeft een Series B-financieringsronde afgesloten van in totaal meer dan 90 miljoen dollar, nu de vraag naar netwerkchips die realtime autonomie in voertuigen, robots en industriële systemen ondersteunen, toeneemt. De ronde werd geleid door Maverick Silicium, met deelname van Socratische Partners, Conduit Capital en CDIB-TEN Capital, naast de voortdurende steun van bestaande investeerders, waaronder Porsche SE, Qualcomm Venturesen Vallijn Kapitaal.

Ethernovia, gevestigd in Silicon Valley, ontwikkelt een nieuwe klasse Ethernet-gebaseerde pakketprocessors die moeten fungeren als de data-backbone – ofwel het ‘zenuwstelsel’ – voor intelligente machines die aan de rand van het netwerk opereren. Het bedrijf richt zich op een groeiend knelpunt in autonomie: het voorspelbaar en efficiënt verwerken van enorme hoeveelheden sensor-, beeld- en AI-data in realtime.

Het data-backbone opnieuw ontwerpen voor autonomie

Autonome voertuigen, geavanceerde rijhulpsystemen en industriële robots zijn in toenemende mate afhankelijk van tientallen sensoren met hoge bandbreedte en AI-taken die met een deterministische latentie moeten werken. Traditionele voertuig- en industriële netwerken zijn nooit ontworpen voor deze eisen, wat vaak resulteert in gefragmenteerde architecturen, een hogere systeemcomplexiteit en stijgende kosten.

De aanpak van Ethernovia is gebaseerd op pakketprocessorgestuurde, Ethernet-gebaseerde architecturen die netwerken, rekenkracht en data-orkestratie verenigen. In plaats van te vertrouwen op een lappendeken van verouderde bussen en point-to-point-verbindingen, is het platform ontworpen om realtime datastromen op een programmeerbare en schaalbare manier te aggregeren en te routeren, en ondersteunt het zowel zonale als gecentraliseerde systeemontwerpen.

Pakketprocessors gebouwd voor fysieke AI

De kern van Ethernovia's technologie wordt gevormd door een reeks krachtige pakketprocessors die specifiek zijn ontworpen voor rand en fysieke AI-workloads. Deze chips zijn ontworpen om sensor- en AI-verkeer met hoge bandbreedte te verwerken met een deterministische latentie en een hoge energie-efficiëntie, twee beperkingen die steeds belangrijker worden voor succes in de automobiel- en robotica-industrie.

Door programmeerbare datapaden en schaalbare Ethernet-netwerken te ondersteunen, maakt het platform softwaregedefinieerde systemen mogelijk die in de loop der tijd kunnen evolueren via draadloze updates, terwijl ze toch voldoen aan de veiligheidskritische prestatie-eisen. Deze flexibiliteit is met name relevant nu OEM's overstappen op architecturen waarbij functionaliteit meer door software dan door vaste hardwareconfiguraties wordt bepaald.

Een sterke impuls in de automobielsector, robotica en de industrie.

Hoewel de automobielsector een belangrijke focus blijft, is de technologie van Ethernovia gepositioneerd in meerdere markten waar realtime edge intelligence essentieel wordt. Roboticaplatformen, industriële automatiseringssystemen en opkomende AI-gestuurde machines staan ​​allemaal voor vergelijkbare uitdagingen op het gebied van latentie, synchronisatie en dataoverdracht. In elk geval worden prestatiebeperkingen steeds vaker niet bepaald door de pure rekenkracht, maar door hoe efficiënt data tussen sensoren, processors en actuatoren kan worden overgedragen onder strikte timinggaranties.

Deze sectoren convergeren ook op architectonisch vlak. Robotica en industriële systemen beginnen ontwerpprincipes over te nemen die voorheen specifiek waren voor de automobielindustrie, zoals zone-architecturen en gecentraliseerde computerkracht, terwijl automobielplatformen concepten lenen van datacenters, waaronder software-defined networking en gestandaardiseerde Ethernet-netwerken. Deze convergentie creëert vraag naar netwerkchips die betrouwbaar kunnen functioneren in uiteenlopende omgevingen en tegelijkertijd lange productlevenscycli en veranderende softwarevereisten kunnen ondersteunen.

De nieuwe financiering zal worden gebruikt om de ontwikkeling en productie van de volgende generatie packetprocessors van het bedrijf te versnellen, de software- en systeemcapaciteiten uit te breiden en de klantrelaties in deze sectoren te verdiepen. Naarmate de implementaties van pilotprojecten naar grootschalige productie overgaan, verschuift de nadruk naar platforms die upgrades op de lange termijn, gemengde workloads en toenemende autonomie kunnen ondersteunen zonder dat fundamentele herontwerpen nodig zijn.

Wat dit betekent voor de toekomst van fysieke AI

Ethernovia's Raise benadrukt een bredere verschuiving die gaande is in autonomie en robotica: intelligentie wordt niet langer alleen beperkt door algoritmes, maar door de infrastructuur die waarneming, redenering en actie in de fysieke wereld met elkaar verbindt. Naarmate AI-systemen de cloud verlaten en hun intrede doen in voertuigen, fabrieken en machines, wordt netwerkchip een fundamentele laag in plaats van een ondersteunende bijkomstigheid.

Deze verschuiving weerspiegelt een groeiend besef dat fysieke AI-systemen uiteindelijk realtime-systemen zijn. Vertragingen, verloren datapakketten of onvoorspelbare latentie kunnen tastbare gevolgen hebben, van verminderde prestaties tot veiligheidsrisico's. Daardoor wordt deterministische dataoverdracht net zo cruciaal als modelnauwkeurigheid of rekenkracht.

Pakketgerichte, op Ethernet gebaseerde architecturen wijzen naar een toekomst waarin intelligente machines modulairder, uitbreidbaarder en softwarematig gedefinieerd zijn, in navolging van de evolutie die de afgelopen tien jaar in datacenters te zien is geweest. Als deze transitie doorzet, zal het concurrentielandschap in fysieke AI steeds meer afhangen van wie de meest betrouwbare en aanpasbare oplossingen kan leveren. gegevensstof—een systeem dat continue innovatie mogelijk maakt zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties in de praktijk.