Wijdverspreide adoptie van AI wordt beperkt door kernelontwikkeling, de gespecialiseerde, low-level routines die berekeningen uitvoeren op GPU's en accelerators (Bron: Kernel Maintainers Summit). Daarom leiden we de financieringsronde van @Standard_Kernel terwijl ze AI-native infrastructuur bouwen om kerneloptimalisatie te automatiseren. Elke nieuwe modelarchitectuur kan maanden gespecialiseerde engineering vereisen om deze prestatiekritische codeblokken te optimaliseren. Met de explosie van AI-werkbelastingen en de schaarste aan kernelingenieurs, verbranden bedrijven dure rekenkracht op suboptimale code terwijl ze wachten op handmatige optimalisaties. Standard Kernel gebruikt LLM's en agentensystemen om automatisch kernels te genereren, testen en optimaliseren, waardoor maanden engineering worden omgevormd tot realtime processen die zich aanpassen aan nieuwe hardware en architecturen. We geloven dat medeoprichters @anneouyang en @ChrisRinard uitstekende expertise meebrengen. Ze ontmoetten elkaar als onderwijsassistenten voor Performance Engineering of Software Systems aan het MIT. Anne is de auteur van KernelBench, een open-source benchmark van Stanford voor LLM-gegeneerde GPU-kernels die Nvidia heeft gebruikt in zijn evaluaties op de ontwikkelaarsblog. Chris draagt bij met diepgaande systeemervaring en bewezen technische leiderschap. Welkom bij de GC Famiglia!