Sparxity chốt vòng gọi vốn Series A, nâng tổng vốn huy động cho điện toán AI thưa lên 90 triệu đô la

Sparxity, công ty điện toán có trụ sở tại Dresden, trước đây có tên là SpiNNcloud, đã hoàn tất vòng gọi vốn Series A, nâng tổng số vốn mà đội ngũ huy động được lên 90 triệu đô la. Khoản đầu tư sẽ hỗ trợ phát triển các chip chuyên dụng được thiết kế cho tính thưa động ở mức độ chi tiết cao, một phương pháp tập trung tính toán AI vào những phần của mô hình cần thiết cho từng tác vụ.

Vòng gọi vốn do ICM HPQC Fund dẫn dắt, với sự tham gia của các nhà đầu tư gồm Lockheed Martin Ventures, GlobalFoundries, GS Futures, Cloudberry Ventures, TGFS và EIC Fund. Các nhà đầu tư thiên thần gồm Richard Socher và Nancy Xu, cùng với sự tiếp tục hậu thuẫn của Atlantic và Silicon Catalyst. Sparxity không công bố riêng số tiền huy động được trong vòng Series A, tách biệt với tổng vốn tích lũy.

Mục tiêu của công ty là giúp các mô hình AI ngày càng thưa có thể vận hành hiệu quả ở quy mô lớn. Phần cứng thế hệ tiếp theo hướng đến khả năng suy luận nhanh hơn tới 44 lần trên các mô hình siêu thưa, dựa trên hoạt động kinh doanh hiện có về các hệ thống điện toán thưa.

Vì sao mô hình thưa cần phần cứng khác biệt

Trong mạng nơ-ron dày, lượng tính toán đáng kể được thực hiện trên một tập hợp lớn các tham số. Kiến trúc thưa chỉ kích hoạt một số phần của mô hình, qua đó có khả năng tăng dung lượng tổng thể mà không cần mọi tham số đều tham gia vào từng phép tính.

Khó khai thác lợi ích này hơn khi việc lựa chọn diễn ra ở mức độ rất chi tiết và thay đổi theo đầu vào. Phần cứng phải điều phối tác vụ đến đúng tài nguyên và di chuyển dữ liệu liên quan một cách hiệu quả. Việc bỏ qua các phép tính số học chỉ mang lại lợi ích nếu chi phí tìm kiếm, lập lịch và truyền tải phần công việc còn lại không xóa sạch khoản tiết kiệm đó.

Tổng quan về công nghệ của Sparxity định hình kiến trúc của công ty xoay quanh bài toán này, hướng đến việc lựa chọn chi tiết hơn giữa các chuyên gia, bộ nhớ và cơ chế chú ý. Công ty đang phát triển đồng thời chip và phần mềm để các nhà xây dựng mô hình có thể sử dụng những cấu trúc thưa vốn khó vận hành hiệu quả trên phần cứng chủ yếu được thiết kế cho tính toán dày.

“Kỷ nguyên AI tiếp theo sẽ không chỉ được định hình bởi lượng năng lực tính toán chúng ta có thể cung cấp, mà còn bởi mức độ thông minh và hiệu quả trong cách sử dụng năng lực đó”, Hector Gonzalez, đồng sáng lập kiêm CEO của Sparxity, cho biết. Ông nói khoản đầu tư sẽ thúc đẩy phát triển silicon chuyên dụng cho các khối lượng công việc siêu thưa trong các trung tâm dữ liệu không đồng nhất.

Từ hàng triệu chuyên gia đến tính toán có chọn lọc

Một hướng nghiên cứu làm nền tảng cho chiến lược này là PEER, tức truy xuất chuyên gia hiệu quả về tham số. Trong bài viết Hỗn hợp một triệu chuyên gia, nhà nghiên cứu Xu Owen He mô tả một lớp truy xuất một số ít chuyên gia từ một tập hợp gồm hơn một triệu chuyên gia nhỏ. Các thử nghiệm trên những tác vụ mô hình hóa ngôn ngữ đã xem xét cách tiếp cận này làm thay đổi mối quan hệ giữa hiệu suất mô hình và chi phí tính toán như thế nào.

Nguyên tắc ở đây là mở rộng những gì mô hình có thể khai thác mà không phải xử lý toàn bộ tập hợp cho mỗi đầu vào. Để chuyển hiệu quả ở cấp mô hình thành độ trễ và mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn, cần có một hệ thống có khả năng xử lý khối lượng công việc chi tiết phát sinh.

He, cựu nhà nghiên cứu tại Google DeepMind và cố vấn chiến lược của Sparxity, cho biết việc đồng thiết kế mô hình, quy trình chưng cất và phần cứng xoay quanh tính thưa có thể mở ra thêm cơ hội nâng cao hiệu quả tính toán. Đây là mối liên kết mà khoản đầu tư mới hướng đến phát triển: các mô hình lựa chọn có chọn lọc hơn, kết hợp với phần cứng có khả năng thực thi những lựa chọn đó.

Nền tảng thương mại trước khi ra mắt chip tiếp theo

Sparxity cho biết nền tảng của công ty gồm ba lần hoàn tất thiết kế chip để gửi đi chế tạo, hơn 70.000 chip được sản xuất và 12 tủ máy được triển khai. Công ty cho biết có hơn 30 khách hàng trên toàn thế giới và doanh thu tăng gấp bốn lần từ năm 2024 đến năm 2025, đồng thời tiếp tục duy trì đà tăng trưởng trong năm 2026.

Các hệ thống hiện tại của công ty phục vụ cả điện toán hiệu năng cao lẫn AI. Công ty báo cáo bộ giải thưa nhanh hơn 10 lần, mức tiêu thụ năng lượng cho học máy dựa trên sự kiện thấp hơn 18 lần và thời gian chạy các tác vụ tối ưu hóa được rút ngắn 20 lần trên một số khối lượng công việc nhất định. Những kết quả này áp dụng cho các ứng dụng cụ thể trên các hệ thống hiện có; con số suy luận nhanh hơn tới 44 lần là mục tiêu của công nghệ thế hệ tiếp theo dành cho các mô hình siêu thưa.

Sự khác biệt này đóng vai trò then chốt trong câu chuyện gọi vốn. Sparxity đã sản xuất và triển khai các hệ thống, trong khi vòng Series A hỗ trợ bước tiến tiếp theo vào lĩnh vực phần cứng được thiết kế chuyên biệt cho tính thưa động trong suy luận AI.

Jülich đưa ra ví dụ triển khai thực tế

Trung tâm Siêu máy tính Jülich độc lập mô tả một hệ thống SpiNNaker2 gồm hai tủ máy của Sparxity, có tên JUBIS, được lắp đặt vào tháng 4 năm 2026. Hệ thống gồm 4.320 chip và 656.640 lõi ARM cùng các bộ tăng tốc mô phỏng thần kinh.

JUBIS hỗ trợ dự án Siêu máy tính dựa trên sự kiện của Jülich dành cho AI và các lĩnh vực khác, nghiên cứu AI thời gian thực, mô phỏng khoa học thần kinh và những khối lượng công việc khác như mô phỏng máy tính lượng tử. Dự án cũng bao gồm hoạt động đánh giá hiệu năng, tạo nguyên mẫu ứng dụng và phát triển phần mềm nhằm giúp hệ thống phát huy hiệu quả trong một môi trường điện toán hiệu năng cao rộng lớn hơn.

Việc triển khai đó cho thấy vì sao kiến trúc điện toán cần nhiều hơn một bản thông số kỹ thuật của chip. Các nhà nghiên cứu cần công cụ, giao diện và cách tích hợp hệ thống vào quy trình làm việc hiện có. Phương pháp tiếp cận toàn diện của Sparxity bao quát toàn bộ chặng đường, từ chip tùy chỉnh đến các hệ thống triển khai với nhiều tủ rack.

Con đường tiến vào các trung tâm dữ liệu châu Âu

Sparxity cũng đang hợp tác với T-Systems để tìm kiếm hướng tiếp cận tiềm năng vào các trung tâm dữ liệu thương mại. Thông báo ngày 3 tháng 11 của Deutsche Telekom cho biết hai bên đã ký thư bày tỏ ý định kết hợp công nghệ của Sparxity với cơ sở hạ tầng và chuyên môn vận hành của T-Systems.

Kế hoạch bắt đầu bằng việc sử dụng phần cứng hiện tại để phát triển các phương án tích hợp kỹ thuật, sau đó triển khai các thế hệ chip tiếp theo, dự kiến vào năm 2028. Các đối tác kỳ vọng sẽ thống nhất thêm chi tiết trong những tháng tới.

Với Sparxity, nguồn vốn mới hỗ trợ quá trình chuyển dịch từ việc chứng minh khả năng của công nghệ tính toán thưa trong các hệ thống chuyên dụng sang đảm nhận vai trò lớn hơn trong hạ tầng AI. Công ty cho rằng những cải thiện trong tương lai sẽ đến từ việc giảm thiểu các tác vụ không cần thiết—đồng thời thiết kế phần cứng, phần mềm và mô hình cùng nhau để biến mức tiết kiệm đó thành hiệu năng hữu ích.