Децентрализованный и автономный физический ИИ «без облака»? SiMa.ai освещает все аспекты, от роботизированных газонокосилок до интеллектуальных машин

Автомобили и роботы в реальном времени: секретный ключ к следующему поколению искусственного интеллекта

Атака на рынок ИИ: как Nota AI и SiMa.ai прокладывают путь для умных машин

Искусственный интеллект все чаще покидает гигантские центры обработки данных и покоряет наш физический мир. Будь то беспилотные автомобили, интеллектуальные светофоры или промышленные роботы — так называемый «физический ИИ» должен обрабатывать чрезвычайно сложные наборы данных непосредственно на месте за миллисекунды. Но здесь отрасль сталкивается с физическим пределом: традиционные модели ИИ слишком велики и энергоемки для крошечных, энергоэффективных чипов в этих устройствах. Постоянное подключение к облаку часто невозможно из-за высокой задержки и проблем с безопасностью. Новаторское партнерство решает именно эту технологическую проблему: южнокорейский оптимизатор программного обеспечения Nota AI и калифорнийский специалист по чипам SiMa.ai объединяют свои силы. Сочетая экстремальное сжатие моделей с высокоспециализированными чипами для периферийного ИИ, они стремятся решить фундаментальную проблему эффективности отрасли. Читайте дальше, чтобы узнать, почему этот стратегический альянс выходит далеко за рамки типичного сотрудничества и как он может переопределить правила игры на многомиллиардном рынке периферийного ИИ.

Платформа MLSoC от SiMa.ai разработана для встроенных периферийных устройств: модели ИИ работают непосредственно на чипе, а вывод данных происходит локально на устройстве — без необходимости передачи изображений или данных с датчиков в облако для каждого решения.

Когда программное обеспечение для оптимизации встречается с SoC для машинного обучения: Nota AI и SiMa.ai объединяют усилия для создания физического ИИ

25 марта 2026 года компании Nota AI и SiMa.ai подписали в Сан-Хосе, штат Калифорния, соглашение о стратегическом партнерстве с заявленной целью совместного развития рынка физического ИИ. То, что на первый взгляд кажется просто очередным объявлением о сотрудничестве в перегретом секторе ИИ, при более внимательном рассмотрении оказывается стратегически обоснованным слиянием двух узкоспециализированных игроков, дополняющих друг друга — один в области программного обеспечения, другой в области специализированного аппаратного обеспечения для ИИ. Чтобы понять значимость этого альянса, стоит сначала внимательнее взглянуть на обе компании и рыночную среду, в которой они работают.

Фонд: Кто такие Nota AI и SiMa.ai на самом деле?

Компания Nota AI была основана в Сеуле, Южная Корея, в 2015 году и с тех пор зарекомендовала себя как ведущий игрок в области оптимизации и сжатия моделей ИИ. Основной продукт компании — платформа NetsPresso, аппаратно-ориентированная платформа оптимизации ИИ, состоящая из трех модулей: Model Searcher (автоматический поиск моделей и поиск нейронной архитектуры), Model Compressor (сжатие, структурированная обрезка и разложение на фильтры) и Model Launcher (квантование, преобразование и развертывание на разных устройствах). Ключевое преимущество NetsPresso заключается в ее способности автоматически оптимизировать модели ИИ без необходимости глубоких экспертных знаний — значительное преимущество на рынке, где дефицит высококвалифицированных инженеров в области ИИ является структурным узким местом.

Компания Nota AI утверждает, что способна уменьшить размер моделей ИИ более чем на 90 процентов без существенного снижения точности модели. К 2024 году компания привлекла около 42,6 миллионов долларов инвестиций, включая средства от Корейского банка развития, Mirae Asset Securities и стратегических инвесторов в полупроводниковой отрасли. Такая структура инвесторов — с Samsung SDS и LG CNS в качестве первых стратегических партнеров — демонстрирует, что Nota AI с самого начала позиционировала себя на стыке оптимизации программного обеспечения и полупроводниковой промышленности.

Компания SiMa.ai, с другой стороны, была основана в 2018 году в Сан-Хосе, штат Калифорния, бывшим операционным директором Groq Кришной Рангасаи и специализируется на разработке специализированных систем на кристалле для машинного обучения (MLSoC) для периферийного рынка. К 2025 году компания привлекла около 355 миллионов долларов венчурного капитала, включая 85 миллионов долларов в переподписанном раунде финансирования в июле 2025 года, возглавляемом Maverick Capital. Текущая оценка компании составляет около 960 миллионов долларов — чуть ниже статуса «единорога». В число инвесторов входят Maverick Capital, Amplify Partners, Dell Technologies Capital и известный руководитель в сфере производства микросхем Лип-Бу Тан.

Флагманский продукт SiMa.ai — это система на кристалле второго поколения Modalix MLSoC, созданная на основе техпроцесса TSMC N6 и доступная в конфигурациях с производительностью от 25 до 200 TOPS (тераопераций в секунду). Чип поддерживает сверточные нейронные сети (CNN), трансформеры, линейные логические модели (LLM), линейные многомерные модели (LMM) и генеративный ИИ на периферии сети и, по заявлению производителя, обеспечивает более чем в десять раз более высокую производительность на ватт по сравнению с альтернативными решениями. SiMa.ai предлагает не только аппаратное обеспечение, но и полноценную программно-ориентированную платформу, включая Palette SDK, разработанную для упрощения разработки и развертывания сложных приложений ИИ на периферии сети без снижения производительности.

Основная проблема, которую призвано решить это партнерство

Чтобы понять стратегическую суть этого альянса, необходимо сначала разобраться в фундаментальной технической дилемме, стоящей перед всей индустрией искусственного интеллекта в физической среде. Модели ИИ, обученные в облаке или в высокопроизводительных центрах обработки данных, как правило, большие, ресурсоемкие и потребляют много энергии. Они исключительно хорошо работают на графических процессорах с достаточным охлаждением и питанием. Однако на периферии сети — непосредственно внутри роботов, транспортных средств, камер видеонаблюдения, производственных машин или транспортных систем — условия совершенно иные: ограниченная вычислительная мощность, жесткий энергетический бюджет, зачастую менее 10 ватт мощности системы и необходимость реагировать в режиме реального времени.

Облачные решения непригодны для многих из этих приложений по ряду причин. Исторически задержка традиционных облачных архитектур составляла от 100 до 500 миллисекунд; современные системы искусственного интеллекта на периферии сети, с другой стороны, стремятся к времени обработки данных менее 10 миллисекунд, а в критически важных с точки зрения безопасности приложениях — даже в диапазоне от 1 до 10 миллисекунд. Обнаружение столкновений в транспортном средстве или анализ опасностей на промышленном предприятии просто не могут ждать ответа сервера. Кроме того, существуют проблемы конфиденциальности данных и вопрос подключения: кто гарантирует, что робот в холодильном складе или модуль камеры на мосту всегда будут иметь стабильное интернет-соединение?

Основная проблема заключается в следующем: модели слишком велики для аппаратного обеспечения, а аппаратное обеспечение само по себе не может решить эту проблему. Именно здесь возникает противоречие, из которого и проистекает ценность партнерства между Nota AI и SiMa.ai. SiMa.ai предоставляет самый мощный и эффективный специализированный чип для искусственного интеллекта на периферии встроенных систем, но без оптимизированного программного обеспечения часть его производительности остается неиспользованной. Nota AI предоставляет возможность сжимать и оптимизировать любую модель ИИ, чтобы она точно соответствовала конкретной аппаратной архитектуре целевого чипа, но без мощного и эффективного оборудования преимущества этой оптимизации остаются ограниченными.

Наш глобальный отраслевой и экономический опыт в области развития бизнеса, продаж и маркетинга. — Изображение: Xpert.Digital

Основные отраслевые направления: B2B, цифровизация (от ИИ до XR), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Более подробная информация здесь:

• Экспертный бизнес-центр

Тематический центр, предлагающий аналитические материалы и экспертные знания:

• Информационная платформа, охватывающая глобальную и региональную экономику, инновации и отраслевые тенденции
• Сборник аналитических материалов, выводов и справочной информации по нашим ключевым направлениям деятельности
• Место, где можно найти экспертные знания и информацию о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Центр для компаний, стремящихся получить информацию о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Взаимодействие NetsPresso и Palette SDK: больше, чем сумма его составляющих

Техническая основа этого партнерства заключается в интеграции двух платформ SDK: NetsPresso от Nota AI и Palette от SiMa.ai. Palette предоставляет среду развертывания для Modalix MLSoC и управляет всем программным стеком для периферийных приложений ИИ, а NetsPresso отвечает за этап оптимизации модели на начальном этапе.

Принцип работы следующий: пользователь хочет запустить сложную модель компьютерного зрения — например, для обнаружения пешеходов в городской транспортной системе — на встроенной системе с низким энергопотреблением. В исходном виде модель слишком велика и требует больших вычислительных ресурсов. NetsPresso анализирует архитектуру модели, выявляет избыточные параметры, автоматически применяет структурированное сокращение и квантование, тем самым уменьшая размер модели до доли от исходного — при сохранении точности обнаружения. Оптимизированная модель затем развертывается с помощью Palette SDK на Modalix MLSoC, которая благодаря своей специфической аппаратной архитектуре разработана именно для такого рода задач.

В результате получается система, которая напрямую взаимодействует с устройством, не требует подключения к облаку, потребляет значительно меньше энергии и при этом справляется с высокопроизводительными задачами. Для промышленных условий, где затраты на техническое обслуживание, надежность и энергоэффективность являются прямыми экономическими факторами, это не теоретическое преимущество, а ощутимое конкурентное преимущество.

Рынок: почему физический ИИ становится экономическим фактором уже сегодня

Макроэкономическая обстановка этого партнерства отнюдь не случайна. Физический ИИ — то есть искусственный интеллект, работающий в физическом мире, а не просто обрабатывающий данные, — превращается в один из наиболее значимых рынков роста в технологическом секторе. Объем мирового рынка физического ИИ в 2024 году оценивался примерно в 4,12 млрд долларов США и, по прогнозам, вырастет до 61,19 млрд долларов США к 2034 году, что соответствует среднегодовому темпу роста (CAGR) в 31,26%. Другие оценки даже предсказывают CAGR в 32,53% к 2033 году, при объеме рынка около 50 млрд долларов США.

Прогнозируется, что общий рынок периферийного ИИ, включающий физический ИИ в качестве подсегмента, вырастет с приблизительно 24,9 млрд долларов в 2025 году до более чем 118 млрд долларов к 2033 году, при среднегодовом темпе роста в 21,7%. В настоящее время Северная Америка доминирует с долей рынка около 41%, в то время как Азиатско-Тихоокеанский регион — и, следовательно, домашний рынок Nota AI в Южной Корее — считается самым быстрорастущим сегментом. Эта географическая взаимодополняемость двух компаний-партнеров — американской компании по производству оборудования и южнокорейской компании по разработке программного обеспечения — имеет стратегическое значение, поскольку потенциально открывает доступ к обоим важным глобальным регионам.

Что касается факторов роста, то здесь выделяют три основных направления: во-первых, быстрое распространение устройств Интернета вещей и сетевых систем, которым необходимо обрабатывать данные в точке их происхождения; во-вторых, растущий спрос на автономные системы в робототехнике, транспорте и производстве; и в-третьих, ужесточение нормативных требований и требований к защите данных, которые способствуют переносу обработки данных из облака в сами устройства.

В центре внимания три рынка: интеллектуальные транспортные системы, безопасность и робототехника

В рамках партнерства определены три конкретные области применения, в которых будет использоваться совместное решение: интеллектуальные транспортные системы (ИТС), системы обеспечения безопасности, а также более широкие области робототехники и мобильности.

В области интеллектуальных транспортных систем эта технология выходит на рынок, оцениваемый в 9,84 миллиарда долларов США в 2025 году, и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста более 10 процентов к 2033 году. Требования среды ИТС — обнаружение транспортных средств, пешеходов, дорожных знаков и опасных ситуаций в режиме реального времени, в сочетании с высокой доступностью системы и низким энергопотреблением — прекрасно иллюстрируют преимущества комбинированного решения. Решения для управления дорожным движением на основе ИИ продемонстрировали снижение заторов на 25–30 процентов в крупных городах. Решение Nota Vision Agent (NVA) от Nota AI, специально разработанное для видеоанализа с использованием ИИ, оптимизировано именно для этого сценария применения и адаптируется для оборудования SiMa.ai.

В области безопасности и защиты — то есть классического видеонаблюдения, контроля доступа и мониторинга периметра — развертывание на периферии также предлагает явное преимущество перед облачными подходами как с точки зрения защиты данных, так и скорости реагирования. А в области робототехники и автономной мобильности быстро растет спрос на чипы, способные обрабатывать многомодальные модели ИИ в реальном времени, в связи с увеличением распространенности коллаборативных роботов в промышленности и автономных транспортных средств.

Стратегическая логика сотрудничества: почему именно сейчас и почему именно эти партнеры?

С точки зрения бизнеса, это партнерство логично. SiMa.ai предлагает технически привлекательный продукт на рынке — Modalix MLSoC — и может похвастаться широкой глобальной сетью продаж, а также налаженной партнерской сетью. Чего компании не хватает, так это бесшовного программного слоя, который бы поддерживал клиентов в адаптации моделей и ускорял переход от проверки концепции к производственному применению. Потому что наиболее частым узким местом в развертывании периферийного ИИ является не оборудование, а вопрос: как эффективно перенести модель на чип?

Компания Nota AI, в свою очередь, обладает сложной платформой оптимизации и многолетним опытом сотрудничества с компаниями-производителями полупроводников, но, естественно, имеет ограниченный охват продаж за пределами Южной Кореи. Использование глобальной сети SiMa.ai для совместного привлечения клиентов и пилотных проектов предоставляет Nota AI значительные возможности для международной экспансии. Для обеих сторон партнерство снижает затраты на вывод продукта на рынок и сокращает путь к коммерциализации.

Кроме того, это партнерство посылает четкий сигнал потенциальным клиентам и инвесторам: те, кто инвестирует в экосистему SiMa.ai, автоматически получают доступ к лучшей в своем классе оптимизации моделей. Пользователи NetsPresso могут развертывать свои оптимизированные модели на самом мощном встроенном периферийном чипе на рынке. Этот принцип «маховика» — чем больше клиентов, тем сильнее экосистема; чем сильнее экосистема, тем больше клиентов — является классической характеристикой успешных стратегий платформ.

Что означает это партнерство для отрасли?

С точки зрения конкурентной стратегии, альянс можно рассматривать как ответ на четкую рыночную тенденцию. Сближение аппаратного и программного обеспечения в цепочке создания стоимости ИИ — это не случайность, а структурная необходимость. Крупные производители чипов, такие как Nvidia, усвоили этот урок на раннем этапе и создали свою ценность, в том числе, благодаря экосистеме CUDA — аппаратное обеспечение может быть использовано в полной мере только тогда, когда программный слой идеально с ним согласован. В сегменте периферийного ИИ, где ресурсы значительно ограничены, этот стек аппаратного и программного обеспечения становится еще более важным.

Показательно, что Nvidia приобрела OctoML (теперь OctoAI) за сумму от 165 до 250 миллионов долларов и поглотила Red Hat Neural Magic в январе 2025 года — обе компании являются игроками в области оптимизации и сжатия моделей для периферийных вычислений. Рынок посылает четкий сигнал: оптимизация программного обеспечения — это не товар массового потребления, а стратегическое конкурентное преимущество. Nota AI и SiMa.ai реагируют на эту тенденцию партнерством, а не поглощением, что дает обеим компаниям большую гибкость.

Для промышленных клиентов в сфере производства, логистики, беспилотных автомобилей и интеллектуальной инфраструктуры это партнерство означает конкретные преимущества: увеличение вычислительной мощности устройства, снижение энергопотребления, сокращение циклов внедрения и, в конечном итоге, снижение общей стоимости владения. В условиях экономической ситуации, когда окупаемость инвестиций в ИИ все чаще подвергается тщательному анализу, это не незначительное преимущество, а решающее.

В конечном итоге, возможность полного раскрытия потенциала партнерства зависит от трех факторов: во-первых, от технического качества интеграции SDK, которое должно выходить за рамки простой маркетинговой совместимости; во-вторых, от эффективности продаж SiMa.ai в совместном привлечении клиентов; и в-третьих, от способности обеих компаний быстро преобразовывать реальные пилотные проекты в масштабируемые производственные продукты. Заявления многообещающие – доказательство тому – внедрение.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты : [email protected]

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business