IT之家 berichtet am 28. Oktober, dass Nvidia in die Finanzierung der indischen Startup Simplismart mit 14 Millionen US-Dollar (Hinweis von IT-Home: Im aktuellen Wechselkurs entspricht das etwa 93,573 Millionen Yuan) eingestiegen ist. Die Investition richtet sich auf Software, die die Leistung von AI-Modellen verbessern kann und in bestimmten Fällen Unternehmen dabei helfen kann, den Einsatz von GPUs zu reduzieren.
Die diesmalige Finanzierungsrunde ist die B-Runde, und alles besteht aus neuen Aktienfinanzierungen. Neben NVIDIA sind auch Accel, Shastra VC und Micromax an der Investition beteiligt, wobei Dallas Venture Capital das Lead-Investment leistet. Nach Abschluss des Transaktionsszenarios wird der erst vier Jahre alte Startup mit einem Wert von etwa 100 Millionen US-Dollar (im aktuellen Wechselkurs etwa 668 Millionen Yuan) bewertet, wobei das Geld aus dieser Runde finanziert wird.
Heutzutage investieren Unternehmen große Mengen an Kapital in GPU-Käufe, um die Funktionsweise von KI-Anwendungen zu unterstützen. Doch um diese Modelle bei einer großflächigen Implementierung sowohl stabil als auch kosteneffizient zu machen, gibt es weiterhin erhebliche Herausforderungen. Die Anforderungen an Geschwindigkeit, Kosten und Leistung unterscheiden sich je nach Arbeitslast. Um die geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen, müssen Unternehmen bei der Implementierung und Betrieb von KI-Modellen oft komplexe Parameteranpassungen durchführen.
Simplismart erklärt, dass ihre Software eine große Menge an Arbeit automatisch erledigen kann und den Betrieb auf der bestehenden Recheninfrastruktur entsprechend den tatsächlichen Anforderungen des Modells anpasst, ohne dass die Kunden diese komplexen Konfigurationen selbst verwalten müssen.
Amritanshu Jain, Mitbegründer und CEO von Simplismart (der Mann auf der linken Seite des obigen Bildes) sagte in einem Interview: „Tatsächlich braucht es niemanden, der einen Lösungsansatz mit der schnellsten Rechenleistung oder dem niedrigsten Kostenniveau verfolgt.“ Er erklärte, dass Unternehmen eigentlich eine Lösung benötigen, die für ihre spezifische Anwendungssituation geeignet ist und es ermöglicht, dass das AI-Modell innerhalb von angemessener Geschwindigkeit und Kosten funktioniert.
Das Softwareprodukt von Simplismart befindet sich zwischen den KI-Modellen und der Grundlagenrechnungsinfrastruktur. Durch die Anpassung der Bereitstellung und Verwaltung der Modelle kann es die speziellen Anforderungen der Kunden erfüllen. Das Unternehmen erklärt, dass seine Software es ermöglicht, Indikatoren wie die Reaktionsgeschwindigkeit des Modells, die Anzahl der Anfragen und den Verbrauch von Rechenressourcen zu optimieren, um Unternehmen zu helfen, die bestehenden GPU-Ressourcen besser zu nutzen.
Die in Bangalore, Indien ansässige Startup-Gesellschaft bietet Unternehmen verschiedene Möglichkeiten zur Installation und Ausführung von AI-Modellen: Sie können auf der eigenen Plattform von Simplismart ausgeführt werden, oder die Kunden können direkt ihre bestehende Cloud-Infrastruktur oder lokale Deployment-Umgebungen nutzen.
Außerdem bietet das Unternehmen Werkzeuge für die Feinabstimmung von Modellen an, die die Rechenressourcen automatisch anpassen können, wenn sich die Anforderungen ändern, und den Betrieb des Modells überwachen. Cloud-Dienstleister können ebenfalls das Softwareprodukt von Simplismart nutzen, um eigene AI-Inferenzdienste auf einer GPU-Infrastruktur zu bauen und zu betreiben.
Simplismart erklärt, dass ihre Software dazu beigetragen hat, die Kosten für die GPU-Dienste der AI-Video-Generierungsplattform InVideo um 56% zu senken. Das Unternehmen arbeitet außerdem mit den AI-Video-Unternehmen HeyGen und Higgsfield sowie dem Unternehmensklasse-AI-Startup Ema zusammen. Zudem verwendet der indische Cloud-Dienstleister Yotta die Technologie von Simplismart in seiner Shakti Studio-Plattform, um Serverless-AI-Inferenzdienste anzubieten.
Jaan teilte TechCrunch mit, dass sich das jährliche Einnahmebetriebstempo von Simplismart in den letzten sechs Monaten um 14 Mal erhöht hat und nun im Achtstellenbereich liegt. Dieser Indikator basiert jedoch auf der tatsächlichen Nutzung durch Kunden, nicht auf den abgeschlossenen regelmäßigen Einnahmen, und beinhaltet auch die Einnahmen, die an die Infrastrukturanbieter überwiesen werden. Das Unternehmen hat keine konkreten Beträge veröffentlicht.
Jain sagte, dass zwar Simplismart in Indien mehr Kunden hat, aber mehr als die Hälfte seiner Einnahmen aus dem US-Markt kommt.
Während der Investition in Simplismart arbeitet Nvidia auch an einer technischen Integration mit der Firma zusammen, einschließlich der Integration rund um Nevadas Dynamo-Rechensoftware. Jaan sagte gegenüber TechCrunch, dass die Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien die Ingenieure von Simplismart und die Lösungsarchitekten von Nvidia umfasst. Nvidia hilft auch Simplismart dabei, potenzielle Kunden und Partner zu erreichen.
Es ist bemerkenswert, dass diese Investition scheinbar ein Widerspruch darstellt: Als führender Anbieter in der Welt der AI-Chips unterstützt NVIDIA eine Software, die Unternehmen dabei helfen kann, den Einsatz von GPUs zu reduzieren.
Dazu glaubt Jain, dass eine Steigerung der Effizienz des AI-Inferenzens letztendlich auch NVIDIA profitieren könnte. Der Grund dafür ist, dass eine effizientere Inferenzfähigkeit die Attraktivität ihrer Hardware für Kunden erhöhen kann und mehr AI-Anwendungen verwirklicht werden lässt, wodurch der gesamte Marktbedarf vergrößert wird.
Der Markt für AI-Reasoning-Software von Simplismart wird immer komplexer. Ihre Konkurrenten umfassen nicht nur die von NVIDIA bereitgestellten Lösungen, sondern auch große Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure sowie Super-Massiv-Cloud-Unternehmen.
Mit dem zunehmenden Bedarf an AI-Anwendungen wollen Unternehmen auch mehr die Nutzung der kostspieligen GPU-Ressourcen erhöhen. Deshalb entwickeln immer mehr Start-ups entsprechende Tools, um die AI-Modelle schneller und kostengünstiger laufen zu lassen.
Jaan sagte: „Wenn Kunden strengere Anforderungen an das Service Level Agreement (SLA) und den Gesamtbetriebskosten (TCO) haben, sind wir oft im Vorteil.“ Das bedeutet, dass die Kunden sowohl strenge Leistungsstandards für das System erwarten, als auch die Gesamtkosten kontrollieren müssen.
Er betonte, dass im Gegensatz zu einigen Konkurrenten, die vorgefertigte Hochgeschwindigkeits- oder niedrigkostenbasierte Schlussfolgerungsverfahren anbieten, das Ziel von Simplismart ist, je nach spezifischen Bedürfnissen jedes Kunden einen besseren Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Leistung zu finden.
Simplismart wurde im Jahr 2022 gegründet und von dem ehemaligen Oracle-Engineer Jan und dem ehemaligen Google-Engineer Devansh Ghatak (die Person rechts oben im Text) gegründet. Die beiden lernten sich während ihres Studiums am BITS Pilani in Indien kennen und gründeten das Unternehmen anschließend aufgrund ihrer Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Maschinellem Learning-Systemen.
Jaan sagte, dass Simplismart derzeit 58 Mitarbeiter hat.
Über die Verwendung der Gelder aus dieser Finanzierungsrunde plant Simplismart, den amerikanischen Markt weiter auszubauen, das Teamumfang zu erweitern und kontinuierlich in die Entwicklung von AI-Reasoning-Software zu investieren. Jan sagte gegenüber TechCrunch, dass Amerika weiterhin ein wichtiger Markt für das Unternehmen sei, und Simplismart hofft, auf der Grundlage des bestehenden Kundenstamms den Geschäftsbereich dort weiter auszubauen.
Vor der Veröffentlichung der Finanzierungsnachricht berichtete die indische englischsprachige Pressezeitung „The Economic Times“, dass Simplismart verhandelt, 40 Millionen bis 50 Millionen US-Dollar zu sammeln beabsichtigt (auf dem aktuellen Wechselkurs etwa 267 Millionen bis 334 Millionen RMB), mit einem Zielwert von 300 Millionen bis 400 Millionen US-Dollar (auf dem aktuellen Wechselkurs etwa 2,005 Milliarden bis 2,674 Milliarden RMB).
Zu dieser Meldung weigerte sich Jaan, Stellung zu beziehen, und sagte, dass das Unternehmen derzeit keine aktiven Bemühungen zur Suche nach neuen Finanzmitteln unternimmt. Er betonte außerdem, dass die aktuelle B-Phase der Finanzierung bereits abgeschlossen sei und es keine weiteren Finanzierungsmaßnahmen geben werde.