Discovered Materials huy động 9 triệu USD để dùng AI tìm kiếm vật liệu tản nhiệt chip thế hệ mới

Các con chip xử lý khối lượng công việc AI đang trở nên quá nóng: Đó là một trong những lý do khiến các trung tâm dữ liệu tiêu thụ quá nhiều điện năng và đòi hỏi hệ thống làm mát. Và tất nhiên, các doanh nhân đang chuyển hướng sang sử dụng chính AI để giải quyết vấn đề mà nó đã tạo ra.

Discovered Materials là cái tên mới nhất, với kế hoạch sử dụng các nhóm tác nhân AI (AI agents) để tìm kiếm những vật liệu mới có thể dùng để chế tạo các mạch tích hợp hiệu quả hơn. Startup này cho biết họ vừa hoàn tất vòng gọi vốn hạt giống trị giá 9 triệu USD từ Lightspeed India Partners sau khi tốt nghiệp Y Combinator, với sự tham gia đầu tư từ Peak XV Partners cùng các nhà đầu tư thiên thần như Paul Graham, Gokul Rajaram và Thariq Shihipar.

Hai nhà sáng lập Advaith Sridhar và Akash Ramdas đã hợp tác để thành lập công ty, tận dụng kinh nghiệm của Ramdas khi lấy bằng tiến sĩ về khoa học vật liệu tại Stanford, và kinh nghiệm của Sridhar trong việc phát triển các tác nhân AI tại Persona AI và Luma Labs.

Cả hai đã tạo ra một quy trình phần mềm sử dụng các mô hình của Anthropic trong một khung tùy chỉnh để tạo ra các gợi ý vật liệu, sau đó chuyển sang các mô hình vật lý nền tảng mà họ đã huấn luyện để chạy mô phỏng, nhằm xác minh xem các vật liệu ứng viên đó có thực sự tiềm năng hay không.

“[Ramdas] có lẽ chỉ thực hiện được khoảng 20 dự đoán mỗi ngày trong thời gian làm tiến sĩ,” Sridhar chia sẻ với TechCrunch. “Giờ đây, chúng tôi có thể thực hiện hàng ngàn dự đoán mỗi ngày nhờ việc để các tác nhân này chạy 24/7 trên đám mây, khám phá các hướng nghiên cứu mà anh ấy đưa ra.”

Hôm nay, Discovered Materials đã công bố ví dụ về hàng trăm vật liệu mới, cũng như ra mắt “Material Discovery Bench” (Bàn thử nghiệm khám phá vật liệu), được thiết kế để theo dõi cách các mô hình tiên tiến giải quyết thách thức này.

Các công ty như MatNex, SandboxAQ và CuspAI đều đã triển khai những nỗ lực tương tự, nhưng Discovered Materials đang đặt cược rằng việc tập trung cao độ vào các vấn đề nhiệt của vật liệu bán dẫn chính là con đường dẫn đến thành công. Startup này cho biết họ đã tìm ra một số vật liệu có đặc tính tương đương với các vật liệu hiện đang được các nhà sản xuất chip lớn sử dụng, nhưng chưa thể chia sẻ thêm chi tiết.

Một thách thức nằm ở không gian đánh đổi kỹ thuật: Nếu họ tìm thấy một vật liệu có thể giảm sinh nhiệt hoặc cải thiện khả năng tản nhiệt, thì việc thực sự sản xuất một con chip từ vật liệu đó có thể quá khó khăn, hoặc các đặc tính điện của nó có thể bị ảnh hưởng.

“Việc này giống như trò chơi đập chuột với các cấu trúc nguyên tử vậy,” Hemant Mohapatra, đối tác tại Lightspeed – người dẫn dắt vòng gọi vốn này – nói với TechCrunch. “Một vật liệu chỉ hữu ích trong thế giới thực nếu tất cả các yếu tố của nó hội tụ cùng lúc, đó chính là điều khiến đây trở thành một bài toán tìm kiếm thực sự thú vị.”

Mohapatra kỳ vọng rằng hoạt động kinh doanh dự đoán các chất mới sẽ trở thành hàng hóa phổ thông khi các mô hình tiếp tục cải tiến. Điểm khác biệt của Discovered Materials nằm ở kinh nghiệm chuyên sâu của Ramdas trong lĩnh vực này, cùng khả năng vận hành một phòng thí nghiệm có thể thử nghiệm và xác thực nhanh chóng các ứng viên — điều mà anh cho biết hai nhà sáng lập đã thực hiện thành công với một vài vật liệu mới.

Khi tìm thấy các ứng viên giá trị, Sridhar cho biết công ty sẽ cố gắng cấp bằng sáng chế cho việc sử dụng các vật liệu đó trong GPU, hoặc quy trình chế tạo chip từ các chất này, sau đó cấp phép cho các nhà sản xuất chip. Anh hy vọng họ sẽ có những vật liệu mới xứng đáng được cấp bằng sáng chế trong năm tới.

Tuy nhiên, bất chấp sự phấn khích đó, chúng ta vẫn chưa thấy bất kỳ loại thuốc hay vật liệu nào được AI khám phá tạo ra tác động thương mại thực sự. Gần nhất có lẽ là Renterosib của Insilico Medicine, loại thuốc đầu tiên được phát hiện bằng AI tạo sinh đã bước vào thử nghiệm lâm sàng giai đoạn II. Về phía vật liệu, các ứng viên hứa hẹn đã được tìm thấy, như nam châm vĩnh cửu không chứa đất hiếm của MatNex hay các vật liệu bán dẫn mới được phát triển bởi Panasonic và Citrine Informatics. Nhưng những thứ này vẫn chưa được triển khai thương mại ở quy mô lớn.

Những kỹ thuật này có thể đang dần khẳng định vị thế khi AI tiếp tục cải tiến, nhưng đó là một lý do khiến Mohapatra cho rằng ông không tin việc tìm kiếm thêm các ứng viên là rào cản của khoa học vật liệu AI; thay vào đó, “lọc chúng một cách chính xác và tổng hợp chúng mới là nút thắt cổ chai.”

Mặc dù Sridhar tin rằng dữ liệu và chuyên môn độc đáo của Discovered Materials sẽ giúp startup cạnh tranh với các phòng thí nghiệm tiên phong có nguồn lực dồi dào, anh thừa nhận thực tế rằng “rất nhiều công việc trong số này sẽ liên quan đến việc thực sự bước vào các phòng thí nghiệm ướt (wet labs) và chế tạo mọi thứ. Và đây là quy trình không thể đẩy nhanh tốc độ được.”

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.

Tim Fernholz là một nhà báo viết về công nghệ, tài chính và chính sách công. Anh đã theo sát sự trỗi dậy của ngành công nghiệp vũ trụ tư nhân và là tác giả cuốn Rocket Billionaires: Elon Musk, Jeff Bezos and the New Space Race. Trước đây, anh từng là phóng viên cấp cao tại Quartz, trang tin tức kinh doanh toàn cầu, trong hơn một thập kỷ, và bắt đầu sự nghiệp với tư cách là phóng viên chính trị tại Washington, D.C. Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin từ Tim bằng cách gửi email đến [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa tới tim_fernholz.21 trên Signal.

Xem tiểu sử