据TechCrunch报道，总部位于美国华盛顿特区的AI基础设施公司Lola Vision Systems正在开发可将AI模型转换为特定芯片可执行指令的软件，同时自研半导体芯片，试图为企业提供在设备端运行AI模型的英伟达技术之外的替代方案。

该公司由Tayo Adesanya于2024年创立。他约12年前进入微芯片与AI处理器领域，主要帮助大型制造商决定其硬件应采用哪些芯片。他称创立Lola Vision是对行业走向和自己所见趋势的一次押注。公司的核心产品是一套被他称为“编译器工具链”的软件：客户提交自有代码以及想要使用的AI模型，无论定制开发还是开源，软件会将两者翻译成客户芯片能够执行的指令。

Adesanya称，这一软件层是巨大的瓶颈——在新硬件上手动部署一个AI模型，仅进入测试阶段就大约需要200小时。Lola Vision表示已重建该软件层，并正通过自研芯片进一步提高流程的自动化程度。

速度只是问题的一部分。Adesanya表示，更快的部署能让航空航天等关键任务领域的客户有时间“用自己的数据运行更准确的模型，同时功耗更低”。他说，对这些客户而言，准确性和可靠性不是加分项，而是决定产品能否通过监管审查、能否在实地稳定运行的因素。

在设备端运行AI模型方面，不少公司目前从英伟达的Jetson系列紧凑型计算模块或开源AI模型入手。Adesanya称，这些方案开箱后往往无法运行或表现不佳，团队需要花数天甚至数周才能让其跑起来，之后还要花更多时间调试；即使如此，功耗常常超出边缘计算的预算，或板卡算力不足以支撑产品真正需要运行的中大型模型，导致识别模型落后于目标或误读物体。

Lola Vision称，目前已有十余家企业客户签署意向书，表示在其芯片上市后有意购买，另有一家已签约客户。公司还与微电子人才发展项目SCALE达成合作，以接触更多半导体实验室。为更早获得收入，公司将先在现有硬件上授权其软件。Adesanya称，公司迄今累计融资略高于100万美元。

Lola Vision入选了本年度TechCrunch Battlefield 200，该计划选出200家初创企业。Adesanya表示，他还在普渡大学读书时TechCrunch就是自己常看的媒体，在产品开发约一年并签下首个客户后，他认为应当申请该项目，让公司接触更广泛的受众。他说，自己最期待的是建立有意义的联系、尽可能了解所在领域的动态，并直言期待投资人开出支票。