Seúl. Hyundai Motor Group anunció la inversión estratégica con Tenstorrent, una empresa de semiconductores de inteligencia artificial (IA) con sede en Toronto, Canadá, que permitirá al Grupo integrar la IA en los futuros vehículos Hyundai, Kia y vehículos Génesis y otras movilidades futuras, incluida la robótica y la movilidad aérea avanzada.
Hyundai Motor Company y Kia Corporation invertirán $30 millones y $20 millones, respectivamente, convirtiendo al Grupo en el principal inversor en la última ronda de financiación de Tenstorrent, con un total de $100 millones de dólares.
Dicha inversión se utilizará para acelerar el diseño y desarrollo de chiplets de IA de Tenstorrent y su hoja de ruta de software de aprendizaje automático (ML).
El Grupo espera aprovechar las tecnologías de alto rendimiento y la experiencia de Tenstorrent para desarrollar conjuntamente semiconductores optimizados mientras fortalece sus propias capacidades tecnológicas.
Los semiconductores de alto rendimiento recientemente desarrollados se aplicarán a unidades de procesamiento central (CPU) y unidades de procesamiento neuronal (NPU) para futuros vehículos y soluciones de movilidad.
“El alto potencial de crecimiento de Tenstorrent y los semiconductores de IA de alto rendimiento ayudarán al Grupo a asegurar tecnologías competitivas para futuras movilidades”, dijo Heung-soo Kim, vicepresidente ejecutivo y director de la Oficina de Estrategia Global (GSO) de Hyundai Motor Group.
“Ha sido impresionante ver a Hyundai Motor Group convertirse en el tercer fabricante de automóviles más grande del mundo a través de su agresiva adopción de tecnología, incluida la adquisición de Boston Dynamics, su empresa conjunta con Aptiv y ahora su inversión en nosotros”, agregó Jim Keller, CEO de Tenstorrent.
Hyundai Motor Group estableció el Grupo de Desarrollo de Semiconductores a principios de este año.
Fundada en 2016, Tenstorrent se enfoca en diseñar y desarrollar procesadores avanzados para acelerar las cargas de trabajo de IA y ML. Tenstorrent tiene como objetivo crear soluciones de hardware eficientes y de alto rendimiento que permitan el aprendizaje profundo a escala.