As unidades de processamento gráfico (GPUs), os chips nos quais a maioria dos modelos de IA são executados, são consumidores de energia vorazes. Como consequência da incorporação acelerada de GPUs em data centers, a IA deve impulsionar um aumento de 160% na demanda de eletricidade até 2030, estima o Goldman Sachs.
A tendência não é sustentável, argumenta Vishal Sarin, um designer de circuitos analógicos e de memória. Após trabalhar na indústria de chips por mais de uma década, Sarin lançou a Sagence AI (anteriormente conhecida como Analog Inference) para projetar alternativas energeticamente eficientes às GPUs.
“As aplicações que poderiam tornar a computação de IA verdadeiramente pervasiva estão restritas porque os dispositivos e sistemas que processam os dados não podem alcançar o desempenho necessário”, disse Sarin. “Nossa missão é quebrar as limitações de desempenho e economia, de maneira ambientalmente responsável.”
A Sagence desenvolve chips e sistemas para rodar modelos de IA, além do software para programar esses chips. Embora não faltem empresas criando hardware personalizado para IA, a Sagence é um pouco única, pois seus chips são analógicos, não digitais.
A maioria dos chips, incluindo GPUs, armazena informações digitalmente, como strings binárias de uns e zeros. Em contraste, os chips analógicos podem representar dados usando uma gama de valores diferentes.
Os chips analógicos não são um conceito novo. Eles tiveram seu auge aproximadamente de 1935 a 1980, ajudando a modelar a rede elétrica da América do Norte, entre outras conquistas de engenharia. Mas as desvantagens dos chips digitais estão tornando os analógicos atraentes novamente.
Por um lado, os chips digitais exigem centenas de componentes para realizar certos cálculos que os chips analógicos podem alcançar com apenas alguns módulos. Os chips digitais também geralmente têm que transferir dados de volta e para a memória para os processadores, causando gargalos.
“Todos os principais fornecedores legados de silício para IA usam essa abordagem arquitetônica antiga, e isso está bloqueando o progresso da adoção de IA”, disse Sarin.
Os chips analógicos, como os da Sagence, que são chips ‘in-memory’, não transferem dados da memória para os processadores, potencialmente permitindo que completem tarefas mais rapidamente. E, graças à sua capacidade de usar uma gama de valores para armazenar dados, os chips analógicos podem ter uma densidade de dados mais alta do que seus equivalentes digitais.
A tecnologia analógica tem suas desvantagens, no entanto. Por exemplo, pode ser mais difícil alcançar alta precisão com chips analógicos porque eles exigem uma fabricação mais precisa. Eles também tendem a ser mais difíceis de programar.
Mas Sarin vê os chips da Sagence como complementares — e não substitutivos — aos chips digitais, por exemplo, para acelerar aplicações especializadas em servidores e dispositivos móveis.
“Os produtos da Sagence são projetados para eliminar os problemas de energia, custo e latência inerentes ao hardware de GPU, enquanto oferecem alto desempenho para aplicações de IA”, disse ele.
A Sagence, que planeja trazer seus chips ao mercado em 2025, está engajada com “múltiplos” clientes enquanto busca competir com outras iniciativas de chips analógicos para IA, como EnCharge e Mythic, disse Sarin. “Estamos atualmente embalando nossa tecnologia central em produtos em nível de sistema e garantindo que nos encaixamos na infraestrutura existente e nos cenários de implantação”, acrescentou.
A Sagence garantiu investimentos de apoiadores, incluindo Vinod Khosla, TDK Ventures, Cambium Capital, Blue Ivy Ventures, Aramco Ventures e New Science Ventures, levantando um total de US$ 58 milhões nos seis anos desde sua fundação.
Agora, a startup planeja levantar capital novamente para expandir sua equipe de 75 pessoas.
“Nossa estrutura de custos é favorável porque não estamos perseguindo os objetivos de desempenho migrando para os mais novos [processos de fabricação] para nossos chips”, disse Sarin. “Esse é um grande fator para nós.”
O momento pode estar a favor da Sagence. Segundo o Crunchbase, o financiamento para startups de semicondutores parece estar se recuperando após um 2023 fraco. De janeiro a julho, startups de chips apoiadas por VC levantaram quase US$ 5,3 bilhões — um número muito superior ao do ano passado, quando tais empresas viram menos de US$ 8,8 bilhões levantados no total.
Dito isso, a fabricação de chips é uma proposição cara — feita ainda mais desafiadora pelas sanções internacionais e tarifas prometidas pela administração Trump que está entrando. Ganhar clientes que se tornaram “presos” em ecossistemas como o da Nvidia é outro desafio. No ano passado, a fabricante de chips de IA Graphcore, que levantou quase US$ 700 milhões e foi uma vez avaliada em quase US$ 3 bilhões, pediu insolvência após lutar para ganhar um forte espaço no mercado.
Para ter alguma chance de sucesso, a Sagence terá que provar que seus chips consomem, de fato, dramaticamente menos energia e oferecem maior eficiência do que as alternativas — e levantar financiamento de risco suficiente para fabricar em escala.