1. Naslov in uvod
V razvoju umetne inteligence največja omejitev niso več algoritmi, temveč gola računska moč. Ko mlado podjetje za čipe, brez enega samega izdelka na trgu, zbere 500 milijonov dolarjev, to ni le še ena runda financiranja – to je signal, kdo bo nadzoroval ta ozki grlo. MatX, ki sta ga ustanovila nekdanja vodilna inženirja Googlovih TPU, želi izdelati čipe, ki bodo pri velikih jezikovnih modelih za velikostni razred bolj zmogljivi od Nvidiinih GPU‑jev. Če jim uspe, se lahko razmerja moči v svetu AI močno spremenijo. V nadaljevanju pogledamo, kaj ta poteza pomeni onkraj naslova o 500 milijonih.
2. Novica na kratko
Kot poroča TechCrunch, je startup MatX zbral 500 milijonov dolarjev v seriji B. Rundo vodita Jane Street in sklad Situational Awareness, ki ga je ustanovil nekdanji raziskovalec OpenAI Leopold Aschenbrenner. Med vlagatelji so tudi Marvell Technology, NFDG, Spark Capital ter soustanovitelja Stripe Patrick in John Collison.
MatX, ustanovljen leta 2023, razvija specializirane procesorje za učenje in poganjanje velikih jezikovnih modelov. Ambicija podjetja je približno desetkratna izboljšava zmogljivosti za te naloge v primerjavi z Nvidiinimi GPU‑ji.
Nova sredstva prihajajo dobro leto po približno 100‑milijonski seriji A, pri kateri je bil MatX po navedbah TechCruncha vreden več kot 300 milijonov dolarjev. Tokratne vrednotenja podjetje ni razkrilo. TechCrunch dodaja, da je tekmec Etched nedavno prav tako zbral 500 milijonov dolarjev pri vrednotenju 5 milijard dolarjev, poroča Bloomberg. MatX bo čipe izdeloval pri TSMC in jih želi začeti dobavljati leta 2027.
3. Zakaj je to pomembno
MatX ni še en običajen AI startup, temveč neposreden izzivalec najvrednejšega podjetja v panogi – Nvidie. Runda v višini 500 milijonov dolarjev za podjetje brez serijskega izdelka razkriva tri stvari.
Prvič, vlagatelji so se dokončno odločili, da glavna redka dobrina v AI niso več modeli ali podatki, ampak računska moč. Ko nekdanji raziskovalec OpenAI ustanovi sklad in med prvimi potezami vloži ogromno v tekmeca Nvidie, to kaže na prepričanje, da bo tisti, ki bo zagotovil poceni in obilno računanje, določal ekonomsko in strateško smer razvoja napredne AI.
Drugič, MatX je del jasnega arhitekturnega premika. Leta so bili Nvidiini GPU‑ji švicarski nož umetne inteligence: dovolj dobri za skoraj vse vrste nalog, obdani z udobnim ekosistemom CUDA. A veliki jezikovni modeli izvajajo razmeroma predvidljivo in ponavljajoče se matematiko. To je idealno polje za specializirane pospeševalnike, ki zamenjajo vsestranskost za brutalno učinkovitost. Sporočilo MatX je preprosto: ne potrebujemo švicarskega noža, temveč industrijskega robota, ki eno nalogo opravlja izjemno dobro.
Če jim uspe, bodo največji zmagovalci veliki AI laboratoriji, hiperskalarni oblaki, kvantitativni skladi in podjetja, katerih stroške AI danes obvladuje račun za GPU‑je. Tudi če se obljubljeni »10x« v praksi izkaže za 3‑ ali 4‑kratno izboljšavo, to radikalno spremeni ekonomiko – eksperimenti, ki so danes predragi, postanejo vsakdan.
Na drugi strani ne tvega le Nvidia. Manjši proizvajalci AI čipov brez tako globokega znanja ali kapitala bodo morda izrinjeni. Razvijalce pa čaka večja razdrobljenost: še ena strojna platforma pomeni dodatno kompleksnost pri optimizaciji in uvajanju modelov v heterogenih okoljih.
4. Širši kontekst
Runda MatX se lepo vključi v širši vzorec: računska moč za AI postaja samostojen geopolitični in finančni razred sredstev.
TechCrunch je denimo nedavno izpostavil velik posel med Meto in AMD, vreden do 100 milijard dolarjev, za dobavo čipov v lovu na t. i. osebno superinteligenco. Veliki ponudniki oblaka razvijajo lastno silicij: Google s TPU, Amazon s Trainium in Inferentia, Microsoft z družinama Maia in Cobalt. Hkrati se specializirani startupi, kot so Etched, Groq, Cerebras, Tenstorrent in drugi, usmerjajo v posamezne tipe AI bremen.
Zgodovinski vzorec smo že videli pri rudarjenju bitcoina: najprej CPU‑ji, nato GPU‑ji, nato namenska vezja ASIC. Ko je naloga dovolj dobro razumljena in finančno pomembna, generična strojna oprema prepusti prostor skrajni specializaciji. Veliki jezikovni modeli sledijo podobni poti. MatX in Etched sta v bistvu ASIC‑a dobe LLM, čeprav verjetno z več fleksibilnosti, kot jo poznamo pri enonamenskih kripto čipih.
Danes pa ni dovolj zgolj hiter čip – zgraditi je treba celoten sklad. Resnični jarek Nvidie je kombinacija CUDA, knjižnic, orodij in množice inženirjev, ki jih že obvladajo. Tudi Google je pri TPU‑jih spoznal, da odlična strojna oprema potrebuje leta, da postane široko uporabna.
Ustanovitelja MatX, ki prihajata iz programa TPU, to zelo dobro razumeta. To je prednost – vesta, kako zasnovati sooptimiziran sistem strojne in programske opreme – a tudi opozorilo: tudi z Googlovimi resursi je bilo izriniti Nvidio iz AI bremen dolgotrajen proces. MatX bo moral prepričati ponudnike oblaka, okvirje in odprtokodne skupnosti, da podprejo še en strojni backend.
Ob ciljnem letu 2027 Nvidia seveda ne bo mirovala. Njena razvojna pot bo do takrat verjetno prinesla vsaj še dve generaciji podatkovno‑središčnih GPU‑jev. Ključno vprašanje je, ali lahko nova arhitektura, optimizirana prav za LLM, preskoči ta premikajoči se cilj pri zmogljivosti na dolar ali na vat.
5. Evropski in regionalni vidik
Za Evropo zgodba MatX odpira staro, a še vedno bolečo temo: digitalno suverenost. Evropski AI startupi, raziskovalni inštituti in celo nacionalni superračunalniški centri so zadnja leta pogosto v vrsti za redke Nvidiine GPU‑je, medtem ko zanje tekmujejo ameriški oblaki in najnaprednejši laboratoriji.
Na prvi pogled je več konkurence na področju AI pospeševalnikov dobra novica. Če MatX in podobni ponudniki res pripeljejo kredibilne alternative, bodo evropski oblaki, kot so OVHcloud, Scaleway ali regionalni igralci v DACH in CEE, dobili več pogajalske moči pri Nvidiini ceni in alokaciji. Cenejše ali bolj dostopno računanje bi neposredno pomagalo evropskim AI podjetjem – tako tistim, ki razvijajo lastne modele, kot tistim, ki jih zgolj prilagajajo.
A MatX hkrati poudarja strateško odvisnost Evrope. Čipi bodo zasnovani v ZDA, izdelani pri TSMC na Tajvanu in nato prodani po svetu. Evropski akt o čipih želi povečati domače zmogljivosti, vendar bodo najzmogljivejši AI pospeševalniki še dolgo predvsem neevropski.
Pravzaprav imamo že evropski opozorilni primer: Graphcore, britansko podjetje za AI čipe, je kljub napredni tehnologiji težko konkuriralo Nvidii. Za evropske oblikovalce politik in vlagatelje je MatX zato priložnost in opozorilo hkrati: dostop do konkurenčnega AI silicija je postal enako strateški kot dostop do energije.
Za Slovenijo in regijo to pomeni dvoje. Prvič, domači AI startupi in raziskovalne skupine (denimo okrog superračunalnika Vega) bodo še naprej odvisni od izbire tujih ponudnikov čipov. Drugič, prihod novih akterjev, kot je MatX, lahko dolgoročno poceni storitve v oblakih, kar je ključno za manjše trge, kjer vsak evro za računanje šteje.
6. Pogled naprej
Ali lahko MatX realno ogrozi Nvidio ali bo pristal v vrsti propadlih čipovskih projektov, bo odvisno od nekaj ključnih dejavnikov.
Izvedba in časovni okvir. Načrtovati vrhunski čip, ga poslati v izdelavo pri TSMC in do leta 2027 spraviti v masovno proizvodnjo je izjemno ambiciozno. Ozka grla v dobavi HBM pomnilnika, kapacitete TSMC in logistika lahko hitro zamaknejo roke. Vredni pozornosti bodo prvi tehnični podatki: arhitektura, proizvodni proces, prepustnost pomnilnika in – predvsem – konkretni testi v primerjavi s tedanjimi Nvidiinimi karticami.
Programski ekosistem. MatX potrebuje več kot hiter čip – potrebuje razvojno izkušnjo brez trenja. Pričakujemo SDK, prevajalniško plast ter tesno integracijo s PyTorch, JAX in priljubljenimi inferenčnimi ogrodji. Ko bomo videli, da večje odprtokodne knjižnice in repozitoriji modelov napovedujejo izvorno podporo za MatX, bomo vedeli, da napredujejo.
Prodajna pot. Bo MatX kartice prodajal neposredno podatkovnim centrom in podjetjem ali predvsem prek oblakov? Najhitrejša pot do relevantnosti je verjetno partnerstvo z večjim ponudnikom oblaka, ki ponudi MatX‑instanco, ali objava večjega AI laboratorija, da bo svoje mejne modele treniral na MatX‑u. Za Evropo bo zanimivo, ali se bo kateri od regionalnih oblakov odločil za »anti‑Nvidia« ponudbo z MatX.
Regulacija in geopolitika. Ameriške izvozne omejitve za napredne AI čipe, zlasti za Kitajsko, lahko omejijo MatX‑ov potencialni trg, a hkrati povečajo povpraševanje v drugih regijah. Vladne strategije na področju AI bodo verjetno posredno spodbujale več konkurence Nvidii.
Ob cilju 2027 realnih produkcijskih uvedb ne gre pričakovati pred letom 2028. Vmes pa bodo pomembni signali: testni čipi, razvojni kompleti, programi zgodnjega dostopa. Naslednjih 18–24 mesecev bo pokazalo, ali je MatX na poti do resnega igralca ali le še en drzen hardverski projekt, ki ni ujel pravega trenutka.
7. Spodnja črta
Runda 500 milijonov dolarjev za MatX ni le zgodba o enem startupu, temveč strukturna stava: da bo prihodnost AI omejena z računsko močjo in da Nvidiin oprijem tega ozkega grla ni večen. Verjetnosti so še vedno na strani Nvidie, a vsak kredibilen izzivalec poveča možnosti za bolj raznolik in konkurenčen trg strojne opreme.
Vprašanje za evropske razvijalce, CIO‑je in odločevalce je preprosto: boste pripravljeni izkoristiti alternativne AI čipe, ko prispejo – ali boste takrat že preveč ujeti v današnji status quo?
