Ethernovia ระดมทุนรอบ Series B กว่า 90 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีเครือข่าย AI ทางกายภาพ

เอเธอร์โนเวีย ได้ปิดรอบการระดมทุน Series B รวมกว่า 90 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เนื่องจากความต้องการชิปเครือข่ายที่สามารถรองรับระบบอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ในยานพาหนะ หุ่นยนต์ และระบบอุตสาหกรรมเพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยรอบการระดมทุนนี้นำโดย มาเวอริค ซิลิคอนโดยมีส่วนร่วมจาก พันธมิตรโสเครติสรวมถึง Conduit Capital และ CDIB-TEN Capital ตลอดจนการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องจากนักลงทุนเดิม ปอร์เช่ SE, วอลคอมม์ เวนเจอร์สและ ฟอลไลน์แคปปิตอล.

บริษัท Ethernovia ซึ่งตั้งอยู่ในซิลิคอนแวลลีย์ กำลังสร้างหน่วยประมวลผลแพ็กเก็ตแบบอีเธอร์เน็ตชนิดใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล หรือ "ระบบประสาท" สำหรับเครื่องจักรที่ชาญฉลาดซึ่งทำงานอยู่ที่ขอบระบบ บริษัทมุ่งเน้นไปที่ปัญหาคอขวดที่กำลังเพิ่มขึ้นในด้านระบบอัตโนมัติ นั่นคือ การเคลื่อนย้ายข้อมูลจำนวนมหาศาลจากเซ็นเซอร์ ภาพ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างคาดการณ์ได้และมีประสิทธิภาพในเวลาจริง

การปรับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลใหม่เพื่อความเป็นอิสระ

ยานยนต์ไร้คนขับ ระบบช่วยขับขี่ขั้นสูง และหุ่นยนต์อุตสาหกรรม ต่างพึ่งพาเซ็นเซอร์ความเร็วสูงจำนวนมากและภาระงาน AI ที่ต้องทำงานด้วยความหน่วงเวลาที่แน่นอนมากขึ้นเรื่อยๆ เครือข่ายในรถยนต์และเครือข่ายอุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อรองรับข้อกำหนดเหล่านี้ ส่งผลให้สถาปัตยกรรมกระจัดกระจาย ความซับซ้อนของระบบสูงขึ้น และต้นทุนที่เพิ่มขึ้น

แนวทางของ Ethernovia มุ่งเน้นไปที่สถาปัตยกรรมอีเธอร์เน็ตที่ขับเคลื่อนด้วยตัวประมวลผลแพ็กเก็ต ซึ่งรวมการเชื่อมต่อเครือข่าย การประมวลผล และการจัดการข้อมูลเข้าด้วยกัน แทนที่จะพึ่งพาโครงข่ายบัสและลิงก์แบบจุดต่อจุดแบบเดิม ๆ แพลตฟอร์มของ Ethernovia ถูกสร้างขึ้นเพื่อรวบรวมและกำหนดเส้นทางสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ในลักษณะที่สามารถตั้งโปรแกรมและปรับขนาดได้ รองรับทั้งการออกแบบระบบแบบแบ่งโซนและแบบรวมศูนย์

ตัวประมวลผลแพ็กเก็ตที่สร้างขึ้นสำหรับ AI ทางกายภาพ

หัวใจสำคัญของเทคโนโลยีของ Ethernovia คือตระกูลโปรเซสเซอร์แพ็กเก็ตประสิทธิภาพสูงที่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ... ขอบ และภาระงาน AI ทางกายภาพ ชิปเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับปริมาณการรับส่งข้อมูลเซ็นเซอร์และ AI ที่มีแบนด์วิดท์สูง ด้วยความหน่วงเวลาที่แน่นอนและประสิทธิภาพการใช้พลังงานสูง ซึ่งเป็นข้อจำกัดสองประการที่กำหนดความสำเร็จในการใช้งานด้านยานยนต์และหุ่นยนต์มากขึ้นเรื่อยๆ

ด้วยการรองรับเส้นทางข้อมูลที่ตั้งโปรแกรมได้และโครงสร้างอีเธอร์เน็ตที่ปรับขนาดได้ แพลตฟอร์มนี้จึงช่วยให้ระบบที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์สามารถพัฒนาไปตามกาลเวลาผ่านการอัปเดตแบบไร้สาย ในขณะที่ยังคงตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพที่สำคัญต่อความปลอดภัย ความยืดหยุ่นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) กำลังมุ่งไปสู่สถาปัตยกรรมที่ฟังก์ชันการทำงานถูกกำหนดโดยซอฟต์แวร์มากกว่าการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์แบบตายตัว

โมเมนตัมที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมยานยนต์ หุ่นยนต์ และอุตสาหกรรมอื่นๆ

แม้ว่าอุตสาหกรรมยานยนต์ยังคงเป็นจุดสนใจหลัก แต่เทคโนโลยีของ Ethernovia ก็อยู่ในตำแหน่งที่พร้อมรับมือกับตลาดอื่นๆ อีกมากมาย ที่ซึ่งระบบอัจฉริยะแบบเรียลไทม์ (Real-time Edge Intelligence) กำลังมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ แพลตฟอร์มหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม และเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ ล้วนเผชิญกับความท้าทายที่คล้ายคลึงกันในเรื่องความหน่วง การซิงโครไนซ์ และการเคลื่อนย้ายข้อมูล ในแต่ละกรณี ข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพไม่ได้ถูกกำหนดโดยความสามารถในการประมวลผลดิบๆ อีกต่อไป แต่ถูกกำหนดโดยประสิทธิภาพในการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างเซ็นเซอร์ โปรเซสเซอร์ และแอคชูเอเตอร์ ภายใต้การรับประกันเวลาที่เข้มงวด

ภาคส่วนเหล่านี้กำลังผสานรวมกันในด้านสถาปัตยกรรมด้วยเช่นกัน ระบบหุ่นยนต์และระบบอุตสาหกรรมเริ่มนำหลักการออกแบบที่เคยใช้เฉพาะในอุตสาหกรรมยานยนต์มาใช้ เช่น สถาปัตยกรรมแบบแบ่งโซนและการประมวลผลแบบรวมศูนย์ ในขณะที่แพลตฟอร์มยานยนต์กำลังยืมแนวคิดจากศูนย์ข้อมูล รวมถึงเครือข่ายที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์และโครงสร้างอีเธอร์เน็ตมาตรฐาน การผสานรวมนี้กำลังสร้างความต้องการชิปเครือข่ายที่สามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ในขณะเดียวกันก็รองรับวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ที่ยาวนานและความต้องการซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงไป

เงินทุนใหม่นี้จะถูกนำไปใช้เพื่อเร่งการพัฒนาและการผลิตหน่วยประมวลผลแพ็กเก็ตเจเนอเรชั่นถัดไปของบริษัท ขยายขีดความสามารถด้านซอฟต์แวร์และระบบ และกระชับความสัมพันธ์กับลูกค้าในภาคส่วนต่างๆ เหล่านี้ให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น เมื่อการใช้งานเปลี่ยนจากโครงการนำร่องไปสู่การผลิตในวงกว้าง ความสำคัญจะเปลี่ยนไปสู่แพลตฟอร์มที่สามารถรองรับการอัปเกรดในระยะยาว การทำงานแบบผสมผสาน และความเป็นอิสระที่เพิ่มขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องออกแบบใหม่ทั้งหมด

นี่เป็นสัญญาณบ่งบอกถึงอนาคตของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพอย่างไร

อีเธอร์โนเวีย ประเด็นนี้ชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่กำลังเกิดขึ้นในด้านระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์: สติปัญญาไม่ได้ถูกจำกัดด้วยอัลกอริทึมเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่ถูกจำกัดด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมโยงการรับรู้ การให้เหตุผล และการกระทำในโลกทางกายภาพ เมื่อระบบ AI เคลื่อนตัวออกจากระบบคลาวด์และเข้าสู่ยานพาหนะ โรงงาน และเครื่องจักร ซิลิคอนสำหรับการเชื่อมต่อเครือข่ายจึงกลายเป็นชั้นพื้นฐานมากกว่าที่จะเป็นเพียงส่วนเสริมที่คิดขึ้นมาทีหลัง

การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนให้เห็นถึงการตระหนักรู้ที่เพิ่มมากขึ้นว่าระบบ AI ทางกายภาพเป็นระบบแบบเรียลไทม์โดยแท้จริง ความล่าช้า การสูญหายของแพ็กเก็ต หรือความหน่วงที่ไม่สามารถคาดเดาได้ อาจส่งผลกระทบอย่างเป็นรูปธรรม ตั้งแต่ประสิทธิภาพที่ลดลงไปจนถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ด้วยเหตุนี้ การเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบกำหนดได้จึงมีความสำคัญพอๆ กับความแม่นยำของแบบจำลองหรือปริมาณงานประมวลผล

สถาปัตยกรรมแบบแพ็กเก็ตเป็นศูนย์กลางและใช้ Ethernet เป็นพื้นฐาน ชี้ให้เห็นถึงอนาคตที่เครื่องจักรอัจฉริยะจะมีลักษณะเป็นโมดูลาร์มากขึ้น สามารถอัปเกรดได้ และกำหนดโดยซอฟต์แวร์ ซึ่งสะท้อนถึงวิวัฒนาการที่เกิดขึ้นในศูนย์ข้อมูลในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา หากการเปลี่ยนแปลงนี้ยังคงดำเนินต่อไป ภูมิทัศน์การแข่งขันในด้าน AI ทางกายภาพอาจขึ้นอยู่กับว่าใครสามารถส่งมอบระบบที่มีความน่าเชื่อถือและปรับตัวได้มากที่สุด ผ้าข้อมูล—ซึ่งเป็นระบบที่สามารถรองรับนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง