AI-инфраструктура Infinity привлекла 15 миллионов долларов финансирования, оценка достигла 100 миллионов долларов
Стартап в области AI-инфраструктуры Infinity завершил финансирование на сумму 15 миллионов долларов, оценка компании достигла 100 миллионов долларов. В этом раунде финансирования участвуют Touring Capital, Principal VC, а также исследователи из OpenAI и Anthropic. Infinity стремится разработать программное обеспечение для универсального AI-вывода, которое поможет различным типам AI-чипов запускать большие модели и снизить зависимость разработчиков от экосистемы NVIDIA CUDA. Infinity надеется создать альтернативный стек программного обеспечения, аналогичный CUDA, поддерживающий различные аппаратные архитектуры, включая GPU, SRAM, мобильные чипы и Systolic Array. Infinity была основана в прошлом году бывшим исследователем Google Brain Джереми Никсоном, который заявил, что создание компании стало результатом интереса к исследованию "автоматизированных изобретений", с целью использования AI-систем для автоматической генерации низкоуровневого кода, необходимого для оптимизации работы чипов. AI-исследовательский агент Infinity, Ignition, может автоматически писать низкоуровневый код kernel, необходимый для AI-вывода, и постоянно оптимизировать код через тестирование, отладку и оценку производительности, чтобы адаптироваться к различным архитектурам чипов. Infinity утверждает, что эта система может постоянно обучаться и автоматически улучшать производительность, цель состоит в том, чтобы создать программную инфраструктуру, сопоставимую с CUDA. В настоящее время клиентами Infinity являются компании по производству AI-чипов D-Matrix, и она ведет переговоры о сотрудничестве с другими крупными производителями чипов и облачными вычислительными компаниями. Компания использует модель оплаты по результатам, не взимая предварительных лицензионных сборов, а деля доходы на основе повышения производительности и экономии затрат. В настоящее время в Infinity работает 26 сотрудников, и она становится одним из новых стартапов, бросающих вызов экосистеме AI-программного обеспечения NVIDIA.
Цена --
Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.
Вам также может понравиться

Следует ли IPO Yushu кривой SpaceX? Предварительная рыночная оценка достигает 235 миллиардов юаней

Венчурные капиталисты Кремниевой долины наблюдают за китайскими стартапами: более жесткая среда капитала порождает более агрессивные компании

Когда пузырь лопается, кто привлекает внимание в эпоху ИИ? Руководство по влиятельным KOL в области ИИ в Китае и Великобритании на 2026 год

Основатель OpenClaw: Новая версия будет обновлена до использования MCP, который может заменить канал сообщений Anthropic

От теории к живым рынкам: Двухмозговая система AOT Matrix в WEEX AI Trading Hackathon
На крипторынках — одной из самых неумолимых нестационарных систем — провал стратегии редко бывает вызван слишком простыми моделями. Это происходит потому, что большинство стратегий никогда по-настоящему не подвержены давлению живого рынка. Именно эту проблему призван решить WEEX AI Trading Hackathon — сместить акцент с теоретических инноваций на реальную развертываемость, реальное исполнение и реальную производительность. Среди участвовавших групп AOT Matrix выделялась развитыми количественными возможностями, обусловленными искусственным интеллектом. Благодаря своей двухмозговой архитектуре V4.4 система достигла сквозной оптимизации — от основной логики до исполнения, что отражает двойной акцент платформы на инновациях и производительности в реальном мире.

Предварительные сведения об участниках раунда — AOT-матрица: Левомозговой анализ, правомозговые решения в торговле ИИ
В WEEX AI Trading Hackathon AOT Matrix выбрала более осторожный путь в дизайне системы — путь, который на самом деле сложнее провернуть в живой торговой среде. С самого начала они сделали четкий выбор, какую роль ИИ должен играть в торговой системе, а какую нет. Мы опросили AOT Matrix об их логике принятия решений, множественных итерациях их системной архитектуры и о том, каково это – реализовать ее в реальных торговых условиях и инженерных ограничениях WEEX.

Уолл-стрит увеличивает присутствие в криптовалюте, но потоки денег в альткойны становятся все более сосредоточенными

Websea отмечает третий день рождения: адаптация и выбор средней биржи в условиях перетасовки в отрасли

API для спотовой торговли Solana: доступ к 500 миллионам кошельков для конкуренции с Base

Умер король Норвегии Харальд в возрасте 89 лет после десятилетий близости с народом

Пакистан создал свою регуляторную систему для криптовалют, используя всего 8% бюджета, сообщает министр Билал Бин Сакиб на Bitcoin Asia

Bankless: Chain-on Gacha FWA снова разжигает рынок NFT

Рыночная капитализация RLUSD превысила 2 миллиарда долларов по мере продвижения перехода XRP Ledger, объем торгов ETF XRP достиг рекордного уровня

Разрыв между Южной Кореей и мировым рынком криптовалют стал еще больше, чем четыре года назад
![[Крипто Zoom-in от Кан Рён Хо] Углубление системы регулирования криптовалютных операторов и практические меры](/public-static/20_9098579959.png?format=avif)
[Крипто Zoom-in от Кан Рён Хо] Углубление системы регулирования криптовалютных операторов и практические меры

Криптовалюты, ИИ и государственная власть: 4 урока победы Anthropic над Пентагоном

Solana перед выбором: сохранить стекинг или уменьшить количество SOL?

Диалог с соучредителем ETH Systems: Какие функции на блокчейне Ethereum еще нужны Уолл-стриту

Крипто-ETF Bitwise привлекли $100 млн за один день, возглавляемые Solana

Эксплойт CCC привел к потере $117K после атаки на ликвидный пул BSC

Отчет ФРС на уровне 21% ВВП: центральные банки сокращают активы, ликвидность не исчезает

Чарльз Шваб расширяет платформу криптоактивов, добавляя торговлю Solana (SOL), Avalanche (AVAX) и Chainlink (LINK)

Как построить систему доверия в эпоху AI-трейдинга?

Крипто XRP: Evernorth приближается к Уолл-Стрит и Nasdaq

Web3 открывает новое поле боя в традиционных финансах

Скрытая безработица, ИИ и Биткойн: Невольный парадокс Билла Гейтса

IRS нацелился на кошельки: 86% облагаемых налогом криптоторгов остаются вне рамок декларации

Virtuals усиливает политику безопасности кошельков для ИИ-агентов

Не только торговля и мемы: 5 проектов на Base, исследующих новые случаи использования блокчейна

Криптовалюты: Майкл Сейлор объявляет о «Реформе Биткойна»
Следует ли IPO Yushu кривой SpaceX? Предварительная рыночная оценка достигает 235 миллиардов юаней
Венчурные капиталисты Кремниевой долины наблюдают за китайскими стартапами: более жесткая среда капитала порождает более агрессивные компании
Когда пузырь лопается, кто привлекает внимание в эпоху ИИ? Руководство по влиятельным KOL в области ИИ в Китае и Великобритании на 2026 год
Основатель OpenClaw: Новая версия будет обновлена до использования MCP, который может заменить канал сообщений Anthropic
От теории к живым рынкам: Двухмозговая система AOT Matrix в WEEX AI Trading Hackathon
На крипторынках — одной из самых неумолимых нестационарных систем — провал стратегии редко бывает вызван слишком простыми моделями. Это происходит потому, что большинство стратегий никогда по-настоящему не подвержены давлению живого рынка. Именно эту проблему призван решить WEEX AI Trading Hackathon — сместить акцент с теоретических инноваций на реальную развертываемость, реальное исполнение и реальную производительность. Среди участвовавших групп AOT Matrix выделялась развитыми количественными возможностями, обусловленными искусственным интеллектом. Благодаря своей двухмозговой архитектуре V4.4 система достигла сквозной оптимизации — от основной логики до исполнения, что отражает двойной акцент платформы на инновациях и производительности в реальном мире.
Предварительные сведения об участниках раунда — AOT-матрица: Левомозговой анализ, правомозговые решения в торговле ИИ
В WEEX AI Trading Hackathon AOT Matrix выбрала более осторожный путь в дизайне системы — путь, который на самом деле сложнее провернуть в живой торговой среде. С самого начала они сделали четкий выбор, какую роль ИИ должен играть в торговой системе, а какую нет. Мы опросили AOT Matrix об их логике принятия решений, множественных итерациях их системной архитектуры и о том, каково это – реализовать ее в реальных торговых условиях и инженерных ограничениях WEEX.







