Компанії та уряди по всьому світу все активніше впроваджують інструменти для локального запуску штучного інтелекту, щоб скоротити витрати на хмарну інфраструктуру та розвивати суверенні технологічні можливості. Стартап Quadric, заснований колишніми інженерами компанії 21E6, що спеціалізувалася на майнінгу біткоїнів, активно просуває цей підхід, масштабуючи свої розробки із сфери автомобільної промисловості до ноутбуків та промислових пристроїв завдяки власній технології on-device inference.
Про це розповідає ProIT
Зростання доходів і нові інвестиції
Quadric продемонстрував суттєве фінансове зростання: у 2025 році компанія заробила на ліцензуванні від $15 до $20 мільйонів, тоді як минулого року цей показник становив близько $4 мільйонів. Як розповів генеральний директор Вірбхан Кхетерпал, цього року компанія планує досягти $35 мільйонів доходу, розвиваючи бізнес, орієнтований на отримання роялті від локальних AI-рішень. Оцінка Quadric після залучення інвестицій зросла до $270–300 мільйонів, що майже утричі перевищує результат серії B у 2022 році.
Нещодавно компанія оголосила про залучення $30 мільйонів у раунді фінансування серії C під керівництвом фонду ACCELERATE, що управляється BEENEXT Capital Management. Загальний обсяг інвестицій у Quadric досяг $72 мільйонів. Цей інтерес з боку інвесторів та виробників чипів пояснюється прагненням перенести обробку AI-навантажень із централізованих хмарних сервісів безпосередньо на пристрої та локальні сервери.
Від автомобільної галузі до широкого застосування
Історично Quadric стартував з автомобільного сегменту, де локальні AI-рішення забезпечують функції на кшталт асистентів водія в реальному часі. Вірбхан Кхетерпал зазначає, що поширення трансформерних моделей у 2023 році дало потужний поштовх для використання inference-технологій у найрізноманітніших сферах, оскільки все більше компаній відмовляються від хмари на користь локальної обробки.
“Nvidia — це потужна платформа для AI у дата-центрах. Наша мета — створити схожу на CUDA або програмовану інфраструктуру для локального штучного інтелекту”, — пояснює Кхетерпал.
На відміну від Nvidia, Quadric не виробляє власних мікрочипів, а ліцензує програмовану IP-архітектуру процесорів штучного інтелекту. Цю архітектуру, яку Кхетерпал називає «чертежем», замовники інтегрують у свої чипи разом із програмним забезпеченням і інструментами для розгортання моделей зору та голосу безпосередньо на пристроях.
Клієнтами Quadric вже стали виробники принтерів, автомобілів та AI-ноутбуків, зокрема Kyocera та японська компанія Denso, яка випускає чипи для Toyota. Перші продукти на основі технології Quadric мають з’явитися на ринку вже цього року, починаючи з ноутбуків.
Компанія орієнтується не лише на традиційні комерційні рішення, а й на державні стратегії «суверенного AI», які дозволяють скоротити залежність від інфраструктури США. Quadric вивчає можливості співпраці з клієнтами з Індії та Малайзії й залучає стратегічних інвесторів, таких як генеральний директор Moglix Рахул Гарг, щоб розвивати власний «суверенний» підхід для Індії. У компанії працює близько 70 співробітників у світі, з яких 40 — у США та близько 10 — в Індії.
Зростання витрат на централізовану AI-інфраструктуру та складність побудови масштабних дата-центрів у багатьох країнах стимулюють інтерес до «розподілених AI» рішень, де інференс виконується на ноутбуках або локальних серверах, а не у хмарі.
Тенденцію до переміщення AI-будинків ближче до кінцевих користувачів підтвердив і Світовий економічний форум. EY у звіті за листопад 2025 року також відзначає, що суверенні AI-підходи набирають обертів, оскільки уряди та галузеві асоціації виступають за розвиток національних можливостей у сфері обчислень, моделей і даних.
На думку Кхетерпала, темпи розвитку AI-моделей значно випереджають цикл проектування апаратного забезпечення. Тому замовникам потрібні програмовані процесорні IP, які оновлюються через програмне забезпечення, а не вимагають дорогого редизайну при зміні архітектур AI-моделей.
Quadric позиціонує себе як альтернативу постачальникам чипів, таким як Qualcomm, яка інтегрує AI-технології у свої власні процесори, а також виробникам модулів, як Synopsys і Cadence. Кхетерпал стверджує, що підхід Qualcomm може «прив’язувати» клієнтів до власних рішень, а традиційні постачальники IP пропонують блоки, які складно програмувати.
Запропонована Quadric програмована архітектура дозволяє клієнтам підтримувати нові AI-моделі шляхом простих програмних оновлень, а не перепроектування апаратної частини, що є важливою перевагою в умовах швидкої еволюції галузі.
Проте компанія лише починає масштабування бізнесу: наразі вона має обмежену кількість підписаних контрактів, а її довгостроковий успіх залежить від перетворення нинішніх ліцензійних угод на масові постачання та стабільний потік роялті.
