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ai芯片又添新玩家了！
芯東西6月24日消息，6月23日，美國ai芯片創企snowcap compute首次公開，宣布獲得2300萬美元（約合人民幣1.65億元）種子輪融資，由playground global領投，並宣布前英特爾ceo帕特·基辛格（pat gelsinger）加入其董事會。
snowcap計劃利用超導體研發一種可商用的新型ai計算芯片，旨在打造未來能夠超越當今最先進ai系統的計算機，同時僅消耗極少的電量。
據外媒報道，snowcap計劃在2026年底前推出其首款基礎芯片，但完整的系統要到更晚才會推出。
根據新聞稿，snowcap是一家建立第一個商業上可行的超導計算平台的初創公司，其芯片架構專為極致性能與能效而設計，可實現針對ai、量子和高性能計算進行優化的新型數據中心，提供支持高級ai推理及訓練、高性能計算、量子經典混合工作負載所需的性能和效率。
該公司的創立，標誌着超導技術首次在商業上與cmos競爭。
一、前英特爾、谷歌、特斯拉、英偉達高管加盟
snowcap ceo michael lafferty曾在美國eda巨頭cadence擔任超越摩爾工程團隊主管，負責開創性的超導與量子技術。其創始團隊還包括首席科學家anna herr、cto quentin herr，他們是實用超導計算機領域的前沿研究人員。
▲（從左到右）quentin herr、anna herr、michael lafferty合影
多位硅谷資深科技人士已加入這家創企。前英偉達gpu工程高級副總裁布萊恩·凱萊赫（brian kelleher）、前谷歌芯片工程副總裁菲爾·卡馬克（phil carmack）、前特斯拉全球供應管理和供應商工業化工程副總裁利亞姆·奧康納（liam o』conner）等都是snowcap的顧問。
前英特爾ceo帕特·基辛格、前英偉達商務拓展副總裁里克·海曼（rick hyman）均加入其董事會。
lafferty透露，showcap在大幅提升性能的同時，也在降低功耗。即使考慮到冷卻所消耗的能量，其芯片的每瓦性能也將是當今最好芯片的約25倍。
「超導邏輯讓我們超越了現有cmos技術的限制，在處理速度和效率上實現了數量級的提升。」lafferty說，「這種性能對ai和量子計算的未來至關重要。」
基辛格在領英網發文稱：「很高興分享snowcap compute inc.的成立，這是一家建立第一個商業上可行的超導計算平台的公司，得到了playground global領投的2300萬美元種子輪的支持。這是我作為playground普通合伙人的第一筆公共投資，我非常高興能支持一個重新定義計算性能前沿的團隊——經典、ai和量子——計算的三合一都將從超導和snowcap中受益。」
二、用約瑟夫森結取代晶體管，能效遠低於傳統芯片
據基辛格分享，科學家和工程師們幾十年來一直在研究超導，但直到現在物理學才成熟，製造才變得可行，最近的進展使商業化成為可能。
「snowcap正在為後cmos時代奠定基礎，在後cmos時代，ai、高性能計算和量子經典混合工作負載的性能和功率效率將需要大幅提升。其平台架構在處理速度和效率方面提供了數量級的提升，這是數十年的研發和業內一些最有經驗的人才所實現的。」基辛格寫道，「這是最好的深度技術，能夠解決瓶頸，打開新的能源前沿，並進一步推動硅的可能邊界。」
snowcap官網顯示，超導計算將硅芯片材料低溫冷卻至超導狀態，導線的電阻為零，柵極的開關能耗大大減少。
量子計算機和snowcap平台都採用了超導製造和冷卻技術。不同之處在於，snowcap正在構建一個適用於標準數字芯片設計的平台，例如傳統的cpu、gpu或ai推理芯片。
官網顯示，showcap的ai芯片用約瑟夫森結（josephson junction）取代了晶體管，其開關門能耗比當今的晶體管低5個數量級。
約瑟夫森結又稱為超導隧道結，是一種微小的量子器件，其中超導電子可以通過隧穿效應從一邊穿過半導體或絕緣體薄膜到達另一邊。當使用標準的低溫系統冷卻到4.5開爾文時，這些電路可在皮秒內切換，每次操作消耗的能量少得驚人——只有cmos的10萬分之一。
同時，showcap的芯片使用現有的300mm（12英寸）半導體工藝即可製造，無需特殊製造工藝。
結語：克服多重關鍵工程挑戰，用超導技術緩解ai計算能耗痛點
據外媒報道，科學家們至少從20世紀90年代就開始理論化利用超導體製造計算機芯片，但他們面臨著一個重大挑戰：芯片需要在低溫冷卻器中保持極低溫度，而低溫冷卻器本身會消耗大量電力。
幾十年來，超導芯片一直未得到發展，直到ai聊天機械人引發了對計算能力的巨大需求，而與此同時，傳統芯片性能瀕臨極限，龐大的算力消耗給電力基礎設施帶來負擔。
snowcap的創新方法旨在使用超導材料來實現以更高能效提供計算能力，從而降低下一代計算系統的能源消耗負擔。該創企還解決了過去阻礙超導技術實現廣泛商業化的關鍵工程挑戰，包括可擴展性、晶圓廠兼容性、eda挑戰、系統架構等問題。
這為格局逐漸穩定的ai芯片產業，又注入了新鮮的血液。
