Simuli, TrueAGI, SingularityNet(SNet)기업 소개

 

엔비디아가 챗GPT 최대 수혜기업인 이유, AI칩이 가장 큰 부를 가져온다.  AGI칩을 개발한 시뮬라이 AGI칩디자인하우스

 

 

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 AGI칩을 개발한 시뮬라이 AGI칩디자인하우스

 

한국에 공장 이전 스탭 

Step 1) Software simulation  for hypervector and MPMC chips
Step 2) FPGA programming for hypervector and MPMC chips
Step 3) Construction of factory in Korean for assembly of AGI boards
Step 4) Manufacture of N hypervector and MPMC chips (presumably in
Taiwan or China) ... this is a small-scale production run
Step 5) Assembly of N AGI boards in Korean factory, each having a CPU
and deep-NN chip and hypervector chip and MPMC chip
Step 6) Expansion of Korean factory for assembling AGI boards
Step 7) Manufacture of M>>N hypervector and MPMC chips outsourced
Step 8) Assembly of M >>N AGI boards in Korean factory

 

반도체시장이 급격하게 AGI칩 마더 보드 생산으로 흘러가고 있다. 인공지능로봇바이오시장이 전체시장의 42%를 차지한다는 보고서가 나왔다. 재생에너지시장, 자율차시장, 3D프린터, 드론, IOT, 블록체인, 메타버스시장 등이 모두 10% 미만을 차지할때 인공지능이 40%를 가져간다. 인공지능에서는 로봇이나 자율차, 드론, IOT, 블록체인 메타버스등에 칩을 제공해야한다. 그래서 특별한 최고의 칩인 Artificial General Intelligence Chip이 필요하다. 이 칩을 넣은 보드를 서버에 장착해야지만 효율적이고 높은 성능의 자율차, 드론 등 신기술을 돌릴 수 있다. 한국정부도 적극적이다. https://www.it-b.co.kr/news/articleView.html?idxno=64795

 

최신기술로 최저금액으로 최고의 AGI칩을 디자인하는 시물라이 디자인하우스는 현재 디자인하우스를 한국파트너와 협업, 한국으로 옮기고 싶어한다. 시물라이사는 AGI칩을 넣은 마더 보드를 만들어 GPT3 서버에 장착하여 현존하는 칩이나 보드보다 수백배나 빠르면서 인공지능프로젝트를 관리할 수 있는 가장 앞서가는 칩과 보드를 디자인한다. 아래 보이는 GPT3 서버에 들어갈 AGI칩을 넣은 보드를 디자인하는데, 현재 NVDIA 등도 디자인하지 못한 최초의 AGI칩 마더보드를 디자인하여 특허를 받았다.

 

 

 

 

이 기업은 소피아, 그레이스로봇의 소프트웨어를 만든 세계일반인공지능협회(AGI) 회장 벤 그로첼박사가 만든 기업이다.  투자에 $1.5-$2M USD가 필요하며 이를 통해 다음과 같은 이정표를 달성할 수 있다. 5년후 회사가치 2500억원, 직원 200명으로 예상, 투자자수익은 1년후 20억, 2년후 25억, 3년후 23억, 4년후 70억, 5년후 280억. 시물라이의 순이익 5년후 순이익 500억, 자금흐름도 1700억원, 잔고 2300억원, 기업가치는 2500억원으로 증가한다.

 

제품 이정표:

- 기존 하드웨어에서 시장에 출시할 준비가 된 이상감지 소프트웨어 제품군

- 기존 하드웨어에서 시장에 출시할 준비가 된 추천 시스템 소프트웨어 제품군

- 자율제어시스템 소프트웨어 프로토타입

- 이상감지 및 추천 소프트웨어를 위한 하드웨어 프로토타입

비즈니스 마일스톤:

- 참여 파일럿 고객과 함께 판매를 시작할 수 있다. 증가

- 신규 고객 판매 시작, 수익 흐름 캡처

- 소프트웨어 제품군 라이브러리 지원이 채택 증가를 시작할 수 있음

- 초기 성능 벤치마크를 기반으로 새로운 고객 부문에 참여하기 시작하는 자율 시스템 프로토타입

- 클라이언트를 업스케일링하고 AGI 보드 파트너십 논의를 시작하도록 유도하는 하드웨어 프로토타입

 

 

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Simuli 소개  -첨단 컴퓨팅 회사    -적은 비용으로 더 많은 계산  -확장 가능하고 지능적인 컴퓨팅을 위한 리소스 효율적인 하드웨어       ° 칩 디자이너 전문 신경 과학자, 수학자 및 AGI 전문가와 협력하여 컴퓨터 하드웨어를 혁신하기 위해 왔다.  ° 하이퍼스케일 컴퓨팅 데이터가 계속 증가함에 따라 기술 산업은 전력과 비용에 더 많은 비용을 지출하고 있다. 우리는 확장 파이프라인을 근본적으로 개선하고 있다.  ° AGI 인공지능은 우리의 새로운 하드웨어와 함께 다음 단계인 AGI로 빠르게 발전하고 있다.  ° 전체 스택 파이프라인 당사의 프로세서는 기존 파이프라인에 완벽하게 맞는 것을 염두에 두고 소프트웨어에서 하드웨어에 이르기까지 공동 설계되었다.    NDPU 기능 하이퍼스케일 컴퓨팅을 위한 프로세서  당사의 새로운 PCIe 칩은 트랜지스터당 더 많은 정보를 처리하도록 설계되어 클라우드, 데이터베이스, 블록체인 및 AI 애플리케이션에서 비용과 전력을 절감한다.  적은 전력 소비  더 빠른 컴퓨팅 처리량  포스트 퀀텀 보안      NDPU 고급 수학 및 혁신적인 하드웨어 레이아웃을 사용하여 새로운 프로세서를 설계했다. NDPU는 처리 전에 정보를 압축하여 트랜지스터당 더 많은 정보를 처리한다. 초기에 최적화되지 않은 프로토타입은 이미 유망한 결과를 보여준다.    클라우드 서비스 데이터 센터 비용 절감.  -세계 상위 5대 기술 기업은 매년 데이터 센터에 1,000억 달러 이상을 지출한다. 이 숫자는 매년 증가하고 있다. 메타버스의 확장으로 더 많은 데이터를 처리해야 하는 필요성이 기하급수적으로 증가하도록 설정되었다. 데이터에 대한 NDPU 컴파일러의 압축 접근 방식과 NDPU의 논리에 내장된 "무손실" 추상화 알고리즘은 하이퍼스케일 컴퓨팅(AKA 데이터 센터)에서 기하급수적인 효율성을 가능하게 한다. -더 적은 컴퓨팅 리소스와 전력 소비로 더 나은 지능형 컴퓨팅을 위해 대규모 데이터 세트를 압축할 수 있다. 특허 받은 아키텍처를 통해 하드웨어 및 에너지 요구 사항을 200% 이상 줄이면서 복잡한 처리 및 멀티플렉싱을 수행할 수 있다. 이는 전력 소비에 3백만 달러를 지출하는 회사가 이제 NDPU 클라우드로 마이그레이션하는 것만으로 1백만 달러만 지출할 수 있음을 의미한다. -이 모든 것은 칩에 내장된 수학과 신경과학에 대한 다른 접근 방식을 통합한 우아한 아키텍처로 가능하다. 그 결과 1. 동일한 양의 데이터 처리에 필요한 컴퓨팅 용량과 인프라가 줄어들고 2. 동일한 양의 데이터가 처리되는 동안 런타임 동안 전력 소비가 줄어든다.   자율주행 더 스마트하고 안전한 자율주행 차량. "완전 자율주행" 기능의 현재 비용은 차량당 약 12,000달러이다. 이는 현재 칩 용량과 AI 훈련 비용 때문이다. AI 학습 접근 방식은 매우 비효율적이며 매우 제한적이다. NDPU는 벡터를 압축하고 하드웨어를 더 우아하게 만들어 훨씬 적은 전력과 비효율적인 계산을 요구하는 기능을 제공한다. NDPU는 매우 비싼 하드웨어의 필요성과 AI 교육 비용을 줄일 수 있다. 우리 칩은 또한 AGI에 대한 새로운 접근 방식을 용이하게 한다. 홀로그램 아키텍처 접근 방식을 사용하여 일련의 비효율적인 신경망에서 인지 네트워크로 학습 모델을 변환한다. 이것은 자동 부트스트랩과 불가피한 일반화를 허용한다. 결과는 1 하드웨어 비용 절감 및 더 적은 전력 소비 + 하드웨어 사용 및 2 새로운 운전 지형, 환경 및 규정에 필요한 교육 감소를 통해 학습 증가이다.  데이터베이스 처리 데이터 처리 파이프라인 최적화  오늘날 데이터베이스 처리의 문제는 데이터가 증가하고 계속 증가할 것이며 해당 데이터를 저장하고 처리하기 위해 더 많은 하드웨어 인프라가 필요하다는 것이다. 데이터 샤딩(data-sharding)으로 알려진 기술은 메가 데이터베이스를 더 작은 청크로 분할하여 많은 다른 프로세서에 할당한다. 데이터가 많을수록 더 많은 프로세서가 필요하다. NDPU는 데이터 샤딩의 필요성을 줄여 데이터베이스 처리의 현상을 변경한다. 첫째, 압축 컴파일러는 원본 데이터를 동등한 형식으로 추상화하지만 그렇게 하는 데 더 적은 비트를 사용하는 특수 형식으로 정보를 변환한다. 효과는 각 프로세서의 더 많은 정보가 트랜지스터당 더 많은 정보를 처리한다는 것이다. 둘째, 번개처럼 빠르고 유선으로 연결된 로직이 나노 초 내에 검색을 실행하도록 구성되어 있다. 결과는 1 하드웨어가 덜 필요하고 칩이 CPU 및 GPU에 비해 에너지 효율적이기 때문에 하드웨어 및 전력 비용이 감소하고 2 특허 받은 조명 처리량 기술로 인해 데이터베이스 검색 및 처리가 더 빨라졌다.   메타버스 트랜잭션  민감한 정보를 보호한다. Facebook, AKA Meta만 2022년에 메타버스에만 300~400억 달러를 지출할 것이라고 말했다. 메타버스의 기반 중 하나는 전 세계적으로 개인 정보를 안전하게 보내고 사용하는 것이다. 이 새로운 기술이 발전함에 따라 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 그 어느 때보다 중요하다. NDPU는 여러 수준에서 포스트 양자 보안이다. 소프트웨어 측면에서 정보는 NDPU 컴파일러에 의해 무작위로 암호화된 문자열로 압축된다. 물리적으로 복제할 수 없는 기능이 하드에 내장되어 있어 이 무작위 암호화를 공격자가 식별할 수 없다. 따라서 NDPU는 암호화된 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 초보안 칩이다. 그 결과 1개의 암호화된 데이터를 안전하게 처리하고 2개의 소프트웨어 및 하드웨어 보안 계층을 통해 정보를 안전하게 보호한다.     블록체인 채굴 기후 친화적인 복잡성 해결.  일부 주요 블록체인, 예: 비트코인은 기본적인 아키텍처 때문에 상당한 에너지를 소비한다. 이는 매우 높은 온실 가스 배출을 초래하고 때로는 경제 사업을 손상시킨다. 많은 국가들이 디지털 화폐를 사용할 계획인 점을 감안할 때 이 문제는 증가할 것으로 예상되며, 이 역시 유사한 확장성 문제를 겪을 것이다. NDPU는 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있다. 데이터 샤딩은 대규모 온칩 처리로 압축 및 압축을 통해 크게 줄일 수 있다. 이것은 복잡한 샤딩과 재조립의 필요성을 줄여준다. 현재 컴퓨팅은 낭비되고 있으며 당사의 특허 받은 접근 방식은 이러한 낭비를 줄이는 데 도움이 될 것이다. 결과는 하나의 압축 상태에서 처리되는 분산 정보로 인해 1 수직 스케일링이 크게 증가하고 2 복잡한 알고리즘 실행이 더 빨라졌다.    Simuli 서비스     ° 칩 디자인 학제 간 전문 지식의 계층에 의해 뒷받침되는 혁신적인 하드웨어.  ° 맞춤형 소프트웨어 스택 당사 칩으로 솔루션을 간소화하여 다음 단계로 이동한다.   당사의 맞춤형 소프트웨어는 귀하의 특정 솔루션을 위해 설계되었으며 NDPU 칩과 함께 작동하도록 최대한 최적화되었다. 1단계부터 당사의 전문 엔지니어가 작업 흐름을 방해하지 않으면서 성능을 향상시키면서 귀하의 요구에 완벽하게 맞는 솔루션을 수작업으로 맞춤화한다. 우리는 NDPU 세대의 진화 전반에 걸쳐 첫날부터 귀하의 성능 우선 순위를 최우선으로 삼는다. 스택을 훌륭하게 만드는 맞춤형 솔루션에 관심이 있으시면 지금 우리에게 문의할 수 있다. ° 배포 및 통합 채택이 간단하고 강력한지 확인한다.   NDPU는 하이퍼스케일 컴퓨팅의 "필수품"이다. 오픈 소스 지원 소프트웨어와 전담 개발 유지 관리 팀을 통해 칩 사용은 1-2-3만큼 간단하다. 그러나 회사에 서버가 많고 각 칩을 회전하는 데 시간을 보내고 싶지 않다면, 귀하를 위해 완벽한 컴퓨팅 설정을 구성하고 배포하는 데 도움이 되도록 올스타를 보내게 되어 기쁘다. 기존 처리 파이프라인을 이 강력한 새 프로세서와 통합하기 위한 전담 지원을 받게 된다.    Simuli 팀원  NDPU 세부정보 일반적인 기술 질문  1. NDPU는 어떻게 전력 소비를 줄이나? 정보는 자동으로 홀로그램 수학 상태로 압축된 다음 압축된 형태로 처리된다. 이 기술은 더 적은 메모리를 사용하여 필요한 전력을 줄인다.  2. NDPU는 트랜지스터당 더 많은 정보를 어떻게 처리하는가? 정보가 처리되기 전에 압축되기 때문에 각 트랜지스터는 해당 정보를 나타내는 데 사용되는 더 적은 비트로 모든 정보를 병렬로 계산할 수 있다.  3. NDPU가 지능적인가? 우리의 새로운 칩은 상황에 맞는 수학 유형을 사용한다. 즉, 모델이 확장됨에 따라 더 많은 GPU를 추가하지 않고도 새로운 유형의 인공 지능을 지원할 수 있다.  4. NDPU를 안전하게 만드는 요소는 무엇인가? 칩은 두 가지 형태의 보안을 사용한다. 첫째, 소프트웨어 계층은 데이터를 무작위로 추상 문자열로 스크램블한다. 그런 다음 하드웨어는 PUF를 사용하여 랜덤 스크램블이 양자 이후에 안전한지 확인한다.   5. NDPU의 독특한 점은 무엇인가? 우리의 논리와 기억의 플로어 레이아웃은 기억의 바다에 있는 논리의 섬과 같다. 논리는 GPU의 부동 소수점 행렬 곱셈 연산 대신 고정 소수점 기하학적 연산을 위해 설계되었다. 모든 정보는 칩에서 압축, 이진화 및 벡터화된다.  6. NDPU를 사용해야 하나? 많은 양의 데이터를 처리하고 하드웨어를 지속적으로 추가하고 성능을 높이지 않고 이를 수행하려는 사람은 NDPU를 좋아할 것이다.  문의 이메일: info@simuli.ai

투자자를 위한 자료

[Simuli Inc. 사업 계획] Simuli의 주된 약속은 효율적인 하드웨어와 혁신적인 소프트웨어를 갖춘 강력하고 윤리적이며 유용한 인공 일반 지능 제품군을 구축하는 것이다. 이 회사의 솔루션은 자본 비용을 줄이면서 규모에 맞게 가속화하기 위해 자율 컴퓨팅 에코시스템에 중점을 둔다.

 

요약

-Simuli의 초지능 플랫폼은 확장 가능하고 비용 효율적인 인간 수준의 AI를 제공한다.

-새로운 칩은 무어의 법칙을 확장하기 위해 "트랜지스터가 더 열심히 작동"하도록 만든다.

-데이터와 함께 성장하는 지능형 소프트웨어

-학제간 "올스타" 팀

-하이퍼스케일 인공지능 영역에 적용 가능-이상 탐지, 최적화 시스템, 자율 제어, 사이버 보안 등

➔ 투자 필요 종자 – 150만 달러

➔ 시리즈 A 투자 – 210만 달러

➔ 5년차 순수익 – 1억 1500만 달러

➔ 5년차 순이익 – 4,680만 달러

  

회사 하이라이트

사명 선언문

Simuli로서 우리의 주된 약속은 효율적인 하드웨어와 혁신적인 소프트웨어를 갖춘 강력하고 윤리적이며 유용한 인공 일반 지능 제품군을 구축하는 것이다. 당사의 솔루션은 자본 비용을 줄이면서 규모에 맞게 가속화하기 위해 자율 컴퓨팅 에코시스템에 중점을 둔다.

Simuli의 임무는 기존 가속기 및 Simuli의 사내 가속기를 위한 신뢰할 수 있는 맞춤형 컴파일러를 제공하여 하드웨어에 완전히 최적화된 확장 가능한 새로운 인공지능 소프트웨어를 만드는 것이다.

 

비즈니스 세부정보

Rachel St.Clair와 Binoy Syed는 회사의 현재 주주이다. 그들은 현재 장기적인 성공 비전을 공유하는 투자자 또는 투자 그룹으로부터 제안을 요청하고 있다는 점에 유의해야 한다.

Simuli는 전 세계적으로 고객에게 서비스를 제공할 수 있는 능력을 갖춘 플로리다주 마이애미에 위치하고 있으며 선호한다. 장기 계획은 창립자가 해당 지역에 대해 잘 알고 있고 위치가 제공하는 도달 범위로 인해 운영 기반으로 유지하는 것이다. 또한 세금 및 인재에 대한 비즈니스 환경이 발전함에 따라 매우 매력적인 글로벌 위치가 되었다.

 

제품 및 서비스

Simuli의 궁극적인 목표는 일반 인공 지능 솔루션 제공업체가 되는 것이다. 이를 위해 팀은 인간 수준의 AI를 위해 완전히 최적화된 하드웨어와 소프트웨어를 공동 설계하여 대규모로 패키징하는 초지능 플랫폼에서 작업하고 있다. 초지능 플랫폼은 처음부터 초지능 소프트웨어 제품군에 통합되는 세 가지 새로운 소프트웨어 솔루션으로 시작하여 설계되었다. 기존 가속기에 대한 사용자 정의 컴파일러를 사용하는 하드웨어 구성 요소가 플랫폼에 추가된다. 마지막으로 최대 성능을 위해 두 개의 새로운 가속기인 NDPU와 MPMC가 추가되었다. 이 제품 코호트는 초지능 플랫폼을 완전히 모듈화할 수 있게 한다. 즉, 기존 시스템에 적용하거나 완전히 대체할 수 있다.

 

NDPU – 비선형 분산 처리

유닛 - 하이퍼벡터를 사용한 연관 학습에 최적화된 PCIe ASIC 보드

● 정보가 압축, 계산 및 칩에 저장됨

● 하이퍼스케일 정보처리 및 인공지능에 사용

● 하드웨어 비용과 에너지 소비를 크게 줄인다.

 

MPMC – 메타그래프 패턴 매칭 칩– 군집 인텔리전스로 그래프 컴퓨팅을 가속화하는 맞춤형 프로세서

● 정보는 메가 스케일에 대해 계층적으로 저장된다.

● 빠른 정보 검색

● 시스템의 데이터 및 수명과 함께 성장

 

핵심 팀

 

회사 기존 인원

Simuli는 여러 유형의 계약 전문가를 고용한다.

● 하드웨어 엔지니어

● 수학 프로그래머

● 컴파일러 엔지니어

● 소프트웨어 엔지니어

 

고문

Simuli는 다음 개인으로부터 멘토링을 받는다.

● L. Andrew Coward – 전자 제어 시스템 설계 및 인지 아키텍처 전문가

● 여러 수학자

● 여러 IP 전문가

● 여러 비즈니스 개발 및 자금 조달 전문가

 

파트너십 및 제휴

잠재적 파트너

● SingularityNet – 제휴설립완료

● TrueAGI - 제휴설립완료

● TSMC– 제휴설립완료

● HP, Cisco, NASA, Siemens, ZF, Micron, Cerebras, Graphcore, SambaNova, AWS – 진행 중● Dell, IBM, Intel, ARM, Groq, Hanson Robotics

 

잠재적 동맹

● Nvidia

● AMD

● Tesla

● MS

● Amazon

● Google

 

외부 업체와의 R&D

● 대학 – 1단계 및 2단계

● Deep Mind & Open AI & Boston Dynamics

● DOE/DOD

● 개발자 생태계

 

시장 조사

클라이언트 리서치

우리의 주요 고객은 HP, Microsoft, Cisco, Dell, IBM 등과 같은 기업과 Tesla, Rivien, AMP Robotics, DOD 등과 같은 자율 제어 엔터티를 사용하는 대규모 AI이다. 2차 고객은 이상 감지 및 최적화/추천 시스템을 사용하는 비즈니스를 대상으로 한다. 이러한 회사 중 일부에는 Meta, Amazon, Netflix 및 Google이 포함된다.

 

고객 요구의 증거

기업의 40%가 AI 개발에 대해 부정적인 ROI를 보고했으며 평균 ROI는 1.3%이다. AI 채택에 100만 달러를 지출할 때마다 해당 회사는 실제 수익으로 13,000달러만 받는다. AI의 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 비용도 증가하여 이러한 격차가 더욱 줄어들고 있다. 또한 개발 예산의 40%는 Simuli의 플랫폼에서 필요하지 않은 데이터 엔지니어링에 사용된다. 더 나쁜 것은 AI 이니셔티브의 72%가 확장 제약으로 인해 대규모 배포를 하지 않았다는 것이다.

Amazon 및 Tesla와 같은 업계 리더는 데이터 및 컴퓨팅 요구 사항이 기하급수적으로(그리고 포물선적으로) 확장됨에 따라 극도의 확장 제약에 직면해 있다. 당사의 플랫폼은 현재 솔루션의 에너지 및 비용 오버헤드 없이 현재 아키텍처에 쉽게 통합할 수 있는 솔루션을 제공한다.

 

자본 비용

기술 산업은 확장할 수 있는 자본 비용을 최소화하는 방법을 찾고 있다. 중형 플레이어는 확장할 자본 능력이 없기 때문에 어려움을 겪는다. 업계 리더들은 그들의 성장이 포물선 모양이기 때문에 어려움을 겪는다.

 

운영 비용 및 탄소배출량

에너지 소비 및 관련 비용은 플레이어가 규모에 맞게 혁신을 추진하는 데 큰 제약이 된다. 게다가 온실가스 배출량은 기술 산업이 인식되고 성장하는 방식의 중심이 되고 있다.

 

혁신

현재 AI 구현은 컴퓨팅 한계에 크게 제약을 받고 있으며 신경과학이나 수학 같은 핵심 영역의 한계로 인한 것이 아니다. 이로 인해 연구자들은 새로운 솔루션을 비용 효율적이고 대규모로 개발할 수 없다.

 

경쟁자 프로파일링

이상 감지, 추천 엔진 및 자율 제어 시스템을 위한 AI 소프트웨어 공간에는 많은 플레이어가 있다. 마찬가지로 AI 하드웨어에는 여러 플레이어가 있다.

신흥 플레이어로는 Avora, Splunk, Loom, Anodot, Tibco, Numenta, Algolux, Osaro, Shield AI, AMP Robotics, Optimizely, Evergage, Monetate, Sailthru, Graphcore, Sambanova, Cerebras, Brainchip, Mythic AI, Wave, Via, Thinci, Groq 등이 있다.

그러나 우리는 1) 하드웨어 아키텍처를 자체적으로 사용할 수 있도록 라이선스를 부여하고 2) 우리 소프트웨어가 하드웨어에서 효율적으로 실행되도록 컴파일러 커널을 사용자 지정하여 고객에게 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 하드웨어 경쟁업체를 공동 판매 파트너에게 기회로 보고 있다.

우리는 소프트웨어 경쟁업체를 가속화된 하드웨어 옵션으로 지원되는 기존 패키지의 모듈로 API를 추가할 수 있는 기회 고객으로 간주한다. 이를 수행할 수 있는 능력은 우리 플랫폼이 모듈식이기 때문에 기존 시스템에 추가할 수 있고 모든 클라이언트의 특정 요구 사항에 맞게 형식을 지정할 수 있다.

 

주요 "경쟁자"에는 다음이 포함된다.

Cisco, HPE, Dell, IBM, Tesla, Rivien, Waymo, Penske, Rolls Royce, AWS, Google, Nvidia, Intel, ARM, Salesforce, Siemens, Microsoft, Alphabet, Baidu, GM, Ford, Oracle, Deepmind, OpenAI, Qualcomm.

우리는 이러한 주요 업체를 우리 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 주요 대상 고객으로 보고 있다.

Simuli의 장점은 공동 설계 및 공동 최적화된 소프트웨어와 모듈식 하드웨어의 혁신적인 통합에 의존하는 고유한 기술 솔루션이다. 우리의 이점은 비즈니스 및 학제간 기술 개발 분야의 숙련된 개인 팀에 의해 지원된다.

 

SWOT 분석

강점

● 기술 지식–수학과 HW에 대한 Rachel, Ben 및 기술 팀과 같은 창립 멤버의 틈새 및 전문 지식은 우리의 부상과 발전의 핵심이다.

● 특화된 시장– 완전히 통합되고 최적화된 모듈식 제품을 개발하고 있다. 절실한 필요성이 있지만 3개 부문을 모두 해결할 수 있는 기존 솔루션은 거의 없다.

● 성장하는 산업– 산업은 기하급수적으로 성장하고 있으며 곧 둔화되지 않을 것이다.

● 낮은 간접비 – 우리는 매우 낮은 간접비를 가지고 있으며 이를 계속 유지하려고 한다.

 

약점

● 제한된 자금 – 현재 자금이 제한되어 있다.

순익을 내기 전에 세 가지 소프트웨어 솔루션과 하드웨어 프로토타입을 완료하려면 더 많은 것이 필요하다.

● 법무팀– 현재 강력한 사내 법률 고문이 없다. 그러나 우리는 곧 하나를 가질 계획이다.

 

위협

● 대규모 경쟁자– Intel 및 Nvidia와 같이 침투에 큰 도전을 가할 수 있는 거대 기업이 있다. 우리의 완화책은 공유 이익을 촉진하기 위해 조기에 협력하는 것이다.

 

기회

● 상당한 관심 – OEM 및 정부 기관과 같은 잠재적인 파트너와의 초기 논의에서 솔루션 탐색에 대한 논의가 증가하고 있다.

● 공동 개발– 빅 데이터 AI에 대한 OEM용 제품 라인을 공동으로 개발할 수 있는지에 대한 높은 수준의 논의가 있다.

 

2021년 소프트웨어 산업 시장

이상         추천       자율

$20억8천만  $17억7천만   $33억

16% CAGR   33% CAGR   25% CAGR

총 시장, 71억 8천만 달러  

 

2028년 소프트웨어 산업 시장

이상       추천       자율

$110.5억   $173.3억    $133.4억

총 시장, 41.72억 달러

 

주요 동인

-2025년까지 AI의 비즈니스 가치는 5조 달러가 될 것으로 예상된다.

-지난 5년간 AI 교육 비용 10배 증가

-기업들은 2022년에 AI를 주요 수익 동인으로 보고 있다/ 78%

-데이터 센터 배출량 50% 증가

 

Simuli의 수익 잠재력

접근 가능한 시장

우리의 철학은 상위 고객을 "계정" 및 "설치"로 추구하는 것이며 본질적으로 "시장 점유율" 철학을 따르지 않는 것이다. 고급 애플리케이션, 미들웨어, 펌웨어 및 지적 재산 라이선싱을 판매한 집단적 팀 경험에 따르면 수익 예측에 대한 우리의 접근 방식은 "시장 점유율"이 아닌 "높은 잠재 고객 및 판매 자신감"이어야 한다.

스타트업 투자 개요

하드웨어

 

순이익이 발생할 때까지 총 자본 – 3년 차

 

투자 스냅샷

 

투자 하이라이트

 

시장 규모와 투자 요건을 고려할 때 모든 투자자에게 상당한 ROI를 제공한다. 타임라인은 최대 2분기까지 다를 수 있다.

 

1년차 이정표 – 기존 하드웨어 및 자율 시스템 소프트웨어 프로토타입 및 NDPU 프로토타입에서 시장에 출시할 준비가 된 이상 감지 및 추천 시스템 소프트웨어

2년 차의 이정표 – 기존 및 맞춤형 하드웨어의 시장 출시 준비가 완료된 자율 시스템 및 맞춤형 소프트웨어와 함께 고객이 사용할 수 있는 NDPU

 

투자 결과물 타임라인

 

가격

기존 하드웨어 가속기의 소프트웨어

 

맞춤형 하드웨어 가속기의 소프트웨어

 

반복되지 않는 엔지니어링 비용을 고객에게 부담할 계획이다. 이것은 NRE 오버헤드를 줄이기 위해 공유 웨이퍼에서 더 작은 배치를 실행함으로써 가능하다.

 

예상 손익

 

예상 현금 흐름

 

예상 대차대조표

 

예상 순자산

 

직원 성장

 

마케팅 계획

고유 판매 포인트          

-복잡한 데이터 오케스트레이션 및 전력 소비에 대한 필요성 감소... 따라서 전체 비용 절감

-수직 확장 증가, 수평 확장 감소 → 데이터 샤딩/캐싱 완화

-더 정확하고 사람과 같은 상호 운용성

-인공일반지능의 새로운 물결 이용

 

핵심 가치

비용과 에너지 소비를 줄이기 위해 "코드 대 회로"로 설계된 효율적이고 지능적인 AI 시스템.

우리의 타겟 청중은 두 가지이다. 첫째, AI 컴퓨팅에서 데이터가 지속적으로 증가하는 개체는 인간과 유사한 AI 소프트웨어와 칩의 속도 및 압축 기술의 이점을 통해 고객이 컴퓨팅 비용을 줄일 수 있다. 둘째, 고급 인공지능을 찾는 사람들은 우리 칩의 학습 알고리즘의 이점을 얻는다. 그렇지 않으면 기존 소프트웨어나 하드웨어만으로는 실질적으로 구현되지 않는다.

데이터가 증가하고 사고의 패러다임은 더 적절한 수학 논리로 트랜지스터를 재설계하는 대신 더 많은 하드웨어를 추가하거나 광범위한 컴퓨팅 소프트웨어를 확장하는 것이다. 트랜지스터당 더 많은 정보를 처리하여 정보를 압축하고 연결하는 지능을 해결한다.

 

상용화 접근

2년차와 3년차에 우리는 두 가지 시장을 목표로 한다.

 

이상 탐지 및 추천 엔진.

대상 클라이언트로는 HP, Cisco, NASA, DOE, ZF, Siemens 등이 있다.

4년차에는 고객이 정부, Rivien, Lucid, Waymo를 포함하는 자율 시스템/에이전트의 추가 목표 시장으로 확장하고 Standard Chartered, Blackrock, Fidelity, Dell 및 IBM과 같은 고객으로 기존 시장을 확장한다.

5년차에는 Hanson Robotics, Boston Dynamics와 같은 고객과 함께 자율 로봇 시장으로 확장한다. Amazon, Tesla, Meta, Netflix, Microsoft 및 AWS와 같은 고객으로 기존 시장을 확장한다. 제품은 보다 지능적이고 모듈화된 비용 효율적이고 리소스 효율적인 AI로 포지셔닝된다.

 

우리의 GTM 전략에는 "판매 대상"과 "판매를 통해 판매"라는 두 가지 주요 접근 방식이 있다. 당사 영업팀은 Cisco, HP, Sambanova, Graphcore 등과 같은 파트너와 협력하여 고객에게 솔루션을 스택으로 판매할 것이다. 또한 소매, 의료, 정부, 은행, 석유 및 가스 등과 같은 특정 산업을 직접 대상으로 하는 "판매 대상" 접근 방식을 통해 솔루션을 추진할 것이다. 팀으로서 우리는 분기당 목표로 하는 최대 설치 수가 각 솔루션에 대해 분기당 15개를 넘지 않는다는 점을 감안할 때 두 접근 방식 모두 결과를 가져올 것이라고 확신한다.

8명의 수석 영업 전문가로 구성된 팀이다. 이것은 하이테크 산업에서 매우 보수적인 판매 목표이며, 특히 이러한 유형의 초고급 사용자 정의 솔루션에 대해 우리의 가격이 더 낮을 것이라는 점을 감안할 때 그렇다.

 

시장 기회 검증

 

 

판매 전략

Simulli는 B2B 모델을 사용한다. 선별된 고객과 함께 유료 파일럿을 통해 세 가지 소프트웨어 API를 개발할 계획이다. 이상 및 추천 API는 기존 하드웨어(CPU 또는 기존 가속기)에서 실행하기 위해 $250,000의 정액 요금으로 라이선스가 부여된다. 기능과 성능이 향상됨에 따라 3년차에 $500,000로 증가했다. 자율 시스템 API 라이선스의 가격은 $750,000이다.

또한 현재 논의 중인 공동 합의 가격에 따라 엄선된 하드웨어 가속기(Sambanova, Cerebras, Graphcore, HP Cray, Intel Gaudi2)와 공동 판매할 계획이다. 이 기간 동안 기존 API보다 더 많은 성능 향상을 원하는 고객을 위해 NDPU 및 MPMC 가속기에 대한 유료 파일럿이 시작된다.

반복되지 않는 엔지니어링 비용을 고객에게 부담하고 고객 액셀러레이터를 사용하여 API 라이선스 요금에 합당한 추가 요금을 추가합니다. 변칙 시스템을 $750,000로 가져옴. 그리고 자율 시스템은 100만 달러에 달한다. 이것은 NRE 오버헤드를 줄이기 위해 공유 웨이퍼에서 더 작은 배치를 실행함으로써 가능하다.

MPMC는 서비스 요금으로 TrueAGI용으로 개발될 예정이며 TrueAGI 소프트웨어와의 공동 판매 전략이 채택될 예정이다. 일부 클라우드 인스턴스 인프라는 4년차에 시간당 $1.99의 가격으로 기존 소프트웨어와 맞춤형 가속기 모두에 제공될 예정이다. AGI 마더보드 및 소프트웨어 제품군(AKA – 슈퍼 인텔리전스 플랫폼)의 가격은 250만 달러이며 업계 리더 및 정부 기관에 판매할 예정이다.

 

생산 방식

우리는 반복되지 않는 엔지니어링 비용을 고객에게 오프로드할 계획이며 고객 액셀러레이터를 통해 API 라이선스 요금에 합당한 추가 요금이 추가된다. 생산을 위한 중요한 RTL 및 컴파일러와 함께 제품이 준비되면 Simuli 팀은 광범위한 논의를 거쳐 Global Chip 및 AI Chip과 같은 파트너와 구두 파트너십에 동의한 TSMC와 협력하기 시작할 것이다.

이 선수들은 완전한 생산을 위한 마스크뿐만 아니라 테스트 칩을 만드는 전문 지식을 가지고 있다. 그들은 또한 지정된 위치로 제품의 테스트, 포장 및 배송을 수행하여 업계의 턴키 공급업체 역할을 하며 Simuli에도 그렇게 할 것이다. 당사의 소프트웨어는 가장 큰 산업 표준 기능이 충족되고 기능과 성능이 계속 성장할 때 구축 및 배송된다. 기존 고객과 함께 지속적으로 성장하고 새로운 시장에 진출하면서 이익을 얻는다.

 

IP 평가 및 위험 완화

 

 

IP 평가는 근사치이다. 값은 보수적이며 초기 비용을 보여준다. 일부는 완전한 판매 및 일부 영구 로열티일 수 있다.

NDPU 및 AGI MB 특허는 2023년 상반기에 제출될 예정이다. 생산 또는 사업이 실패하는 경우 재앙적인 시나리오에서 투자자는 여전히 특허 판매 및 영구 로열티 혜택을 누릴 수 있다. 우리는 주요 업체들과 수익성 있는 계약을 체결해야 하며, 이는 대부분 일어날 것이다.

맞춤형 소프트웨어 특허는 2023년과 2024년에 제출될 예정이다. AGI에 상당한 관심과 수요가 있다는 점을 감안할 때 이러한 특허에도 동일하게 적용된다.

실패 비용의 완화. 생성된 특허는 재정적 실패로부터 보호하므로 투자자와 주주에게 완화를 제공한다.

 

키 포인트

AGI 및 혁신에 대한 약속

Simuli로서 우리의 주요 약속은 우리의 반도체 및 소프트웨어 제품군이 포함된 강력하고 윤리적이며 자비로운 인공 일반 지능 제품군을 구축하는 것이다.

 

고객 및 생태계에 집중

우리는 업계, 고객 및 주변 생태계의 불타는 요구에 집중할 것이다. 우리의 제품 로드맵은 이 초점을 기반으로 파생된다. 우리는 시간과 함께 계속 날카롭게 발전할 것이다.

 

커뮤니티 빌딩

우리 성공의 핵심 부분은 강력하고 견고한 연구원 및 개발자 커뮤니티가 될 것이다. 우리는 그들과 관계를 맺고 우리의 사용 사례가 산업 요구에 적합하고 우리 솔루션이 포지셔닝 및 판매를 시작하기 전에 잘 제작되고 테스트되었는지 확인한다.

 

가치 파트너십 및 제휴

우리는 기술 생태계의 주요 제휴 없이는 배포 및 확장할 수 없다는 것을 알고 있다. 여기에는 OEM, 팹, 제조업체, 채널 파트너, 클라우드 플레이어 등과의 비즈니스 파트너십이 포함된다. Intel, Nvidia 및 AMD와 같은 인식된 경쟁업체도 마찬가지이다. 생태계와 건강한 협력관계를 구축하겠다.

 

충의

우리의 전략적, 전술적, 거래적 관계는 항상 미국과 검증된 동맹국에 대한 약속에 의해 규율될 것이다. 우리는 브랜드 이미지를 보호하기 위해 모든 회색 영역을 피한다.