Lumai, spin-off dell’Università di Oxford specializzato in acceleratori AI che utilizza sistemi ottici, ha ottenuto un investimento di oltre 10 milioni di dollari. La tecnologia di calcolo ottico della startup intende aiutare i data center a ridurre i costi e migliorare le prestazioni dei modelli di Intelligenza artificiale pesando meno sui consumi energetici.
Leggi anche: La startup della cybersecurity Tremau mette a segno un finanziamento da 3 milioni di euro. Tutti i dettagli
Il round di Lumai
Il round di finanziamento in Lumai è stato guidato da Constructor Capital, VC che aiuta le aziende all’avanguardia nel settore deep tech. Hanno partecipato all’investimento anche IP Group, Photon Ventures, Journey Ventures, LIFTT, Qubit Ventures e State Farm Ventures, TIS Inc e il venture capital italiano LIFTT. Lumai utilizzerà questo investimento per supportare la sua prossima fase di crescita, avanzando nello sviluppo del prodotto, raddoppiando il numero di dipendenti ed espandendo la propria presenza negli Stati Uniti.
Che cosa fa Lumai
Nata come spin-off dell’Università di Oxford, Lumai si occupa di AI nell’elaborazione ottica per accelerare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) e altri modelli di Intelligenza artificiale basati su trasformatori. L’azienda afferma che grazie al suo sistema ridurrà il costo di esecuzione dei processi di inferenza AI a un decimo rispetto alle soluzioni oggi disponibili e punta a offrire prestazioni superiori degli acceleratori basati esclusivamente sul silicio, utilizzando solo il 10% dell’energia richiesta per l’AI nei data center. «Un orgoglio essere i primi in Italia a supportare Lumai e l’incredibile tecnologia che è stata in grado di sviluppare fino ad oggi – ha detto Pierluigi Freni, Project Manager di LIFTT – Con questa operazione, consolidiamo la nostra fiducia verso soluzioni innovative nell’ambito del Future of Computing. L’impatto che Lumai avrà nel mondo dell’Intelligenza artificiale sarà rivoluzionario, in quanto ne migliorerà le prestazioni, riducendone il costo in termini economici e di risorse, e renderà questa tecnologia sostenibile nel lungo periodo».