FuriosaAI-ն հայտնել է $620 միլիոնի ներգրավման մասին՝ չիպերի արտադրությունն ընդլայնելու համար
Հարավկորեական ստարտափի գնահատմամբ՝ D փուլի ներդրումներից հետո ընկերության արժեքը մոտ $2,9 միլիարդ է։ Գումարը կուղղվի RNGD-ի արտադրությանը, ծրագրային ապահովմանը և հաջորդ պրոցեսորի մշակմանը։

Այս հոդվածում
Հարավկորեական չիպեր արտադրող FuriosaAI ստարտափը հայտնել է, որ ավարտել է $620 միլիոնի ֆինանսավորման D փուլը։ Գումարը կուղղվի RNGD պրոցեսորների արտադրության ու ներդրման ընդլայնմանը, ծրագրային ապահովման բարելավմանը և հաջորդ չիպի մշակմանը։ Ընկերությունը նոր ներդրումից հետո իր արժեքը գնահատում է մոտ $2,9 միլիարդ։
RNGD-ն FuriosaAI-ի երկրորդ սերնդի արագացուցիչն է, որը գերբանականության (ԳԲ) արդեն ուսուցանված մոդելները գործարկում է՝ պատասխաններ և այլ արդյունքներ ստանալու համար։ Ընկերության խոսքով՝ RNGD-ի զանգվածային արտադրությունը սկսվել է 2026-ի հունվարին, ուստի ֆինանսավորումը կուղղվի արդեն առևտրայնացված արտադրանքի ընդլայնմանը։
Ովքեր են ներդրել գումարը
Խոշորագույն ներդրողը Հարավային Կորեայի ազգային աճի հիմնադրամն է, որը հատկացրել է $280 միլիոն։ FuriosaAI-ի հայտարարության համաձայն՝ ներդրումը նպաստում է երկրի՝ ԳԲ հաշվարկային ենթակառուցվածքն ընդլայնելու և կիսահաղորդչային արդյունաբերությունն ամրապնդելու ջանքերին։
| Ներդրողների խումբ | Ներդրում |
|---|---|
| Ազգային աճի հիմնադրամ | $280 միլիոն |
| Միջազգային ներդրողներ | $110 միլիոն |
| Գործող բաժնետերեր | $125 միլիոն |
Միջազգային ներդրողներից ամենախոշորը Infinitum-ն էր։ Մյուսների թվում էին Cisco Investments-ը, NeoFort Holding-ը, QUDA Capital Partners-ը, Jericho Capital-ը և Worldline Capital-ը։ Կրկին ներդրում կատարածների թվում էին Կորեայի զարգացման բանկը, Kakao Investment-ը և NAVER-ը, որը մասնակցել է NAVER Ventures-ի միջոցով։
SiliconANGLE-ը գրել է, որ հիմնադրամի և միջազգային ներդրողների հատկացումներից հետո մնացած գումարը տրամադրել են նախկին ներդրողները։ Այդ հաշվարկով նրանց ներդրումը $230 միլիոն է։ Սա տարբերվում է FuriosaAI-ի հրապարակած $125 միլիոն լրացուցիչ ներդրման ցուցանիշից․ ընկերության հայտարարության մեջ հիշատակվում են նաև նոր կորեական ինստիտուցիոնալ ներդրողներ։
Հոկտեմբերի 21-ով թվագրված մեկ այլ հայտարարության մեջ FuriosaAI-ն հայտնել էր, որ ավարտել է $125 միլիոնի ֆինանսավորման C փուլը՝ RNGD-ի արտադրությունն ընդլայնելու և հաջորդ պրոցեսորը մշակելու համար։
FuriosaAI-ի հիմնավորումները՝ ավելի քիչ էլեկտրաէներգիա սպառելու մասին
FuriosaAI-ի պնդմամբ՝ թանկ և սահմանափակ էլեկտրաէներգիան կաշկանդում է հաճախորդների հնարավորությունը՝ տարբեր վայրերում տեղակայելու ԳԲ հաշվարկային սարքավորումներ, և բարձրացնում է շահագործման ծախսերը, իսկ օդային հովացմամբ RNGD սերվերները տեղավորվում են ձեռնարկությունների էլեկտրամատակարարման առկա սահմաններում՝ առանց հովացման համակարգերը փոխելու։
Դրա կառուցվածքը տարբերվում է NVIDIA-ի գրաֆիկական պրոցեսորներից։ FuriosaAI-ի տենզորների կծկման պրոցեսորի ճարտարապետության մեջ աշխատանքի հիմնական միավորը բազմաչափ թվային զանգվածներով հաշվարկներն են, ոչ թե հաստատուն չափերի երկչափ մատրիցների բազմապատկումը։ Ընկերության խոսքով՝ գործողությունների կատարումը նախապես պլանավորելը նվազեցնում է տվյալների՝ էներգիա սպառող տեղաշարժը։
FuriosaAI-ն պնդում է, որ նույն թվով քարտերի դեպքում RNGD-ն որոշակի ժամանակում կատարում է նույն ծավալի աշխատանք, ինչ RTX PRO 6000-ը, և յուրաքանչյուր կիլովատի հաշվով սպասարկում է երկու անգամ ավելի շատ օգտատերերի։ Ընկերությունը հայտարարության մեջ չի հստակեցնում այդ համեմատության աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը կամ փորձարկման պայմանները։
NAVER Ventures-ի գլխավոր գործընկեր Յոնգ Ջունգ Պարկն ասել է, որ FuriosaAI-ն հասել է այն փուլին, երբ պետք է ապացուցի իր բիզնեսի, այլ ոչ թե տեխնոլոգիայի կենսունակությունը։ Նա մատնանշել է մեծ ծավալով արտադրությունն ու հաճախորդների մոտ չիպերի ներդրումը։
FuriosaAI-ի խոսքով՝ LG Group-ը RNGD-ով գործարկում է EXAONE-ը, իսկ Upstage-ը դրա միջոցով միլիոնավոր օգտատերերի համար իրական ժամանակում ամփոփում է որոնման արդյունքները։ Samsung SDS-ը հուլիսին գործարկել է առևտրային ծառայություն, որը տրամադրում է RNGD-ով աշխատող նեյրոնային մշակման միավորների հասանելիություն։
Արտադրության նպատակներն ու հաջորդ պրոցեսորը
| Տարի | FuriosaAI-ի նպատակը | SiliconANGLE-ի ներկայացրած ցուցանիշը |
|---|---|---|
| 2026 | 20 000 արագացուցիչ քարտ | 20 000 չիպ |
| 2027 | Ավելի քան 40 000 արագացուցիչ | 40 000 չիպ |
Բացի արտադրության այդ նպատակներից՝ FuriosaAI-ն հայտնել է, որ ապահովել է հիշողության և չիպերի արտադրական հզորությունների հասանելիությունը՝ 2027-ին 2026-ի նախատեսված արտադրությունն ավելի քան կրկնապատկելու համար։
Ընկերությունը նաև հայտնել է, որ Broadcom-ի և այլ գործընկերների հետ մշակում է երրորդ սերնդի պրոցեսորը։ Համահիմնադիր և գլխավոր տնօրեն Ջուն Փեյքն ասել է, որ ֆինանսավորումը կօգնի ընդլայնել RNGD-ի առևտրայնացումն ամբողջ աշխարհում՝ միաժամանակ առաջ տանելով հաջորդ պրոցեսորի մշակումը։ FuriosaAI-ն դեռ չի հայտարարել նոր պրոցեսորի թողարկման կամ մատակարարման ժամկետը։
Լրահոս՝ Բիզնես
ԸնկերություններEutelsat-ը 3,39 միլիարդ եվրո կներդնի Եվրոպայի IRIS² արբանյակային ցանցում
Արբանյակային օպերատորը 2027–2034 թվականների ներդրման դիմաց ակնկալում է օգտվել OneWeb-ի ներկայիս թողունակությունից ավելի քան կրկնակի հզորությունից։ IRIS²-ի առաջին ծառայությունները սպասվում են 2030 թվականից։
3 րոպե
ԸնկերություններMicrosoft-ը նոր բիզնես ուղղություններով հաշվետվությունում ներկայացրել է $92,3 միլիարդ հասույթ
Microsoft-ը հայտնել է Azure-ի $33,17 միլիարդ հասույթի և Windows-ի՝ համակարգիչ արտադրողներից ու սարքերից ստացվող հասույթի տարեկան 22% անկման մասին։ Հաշվետվությունների նոր ձևաչափով Azure-ի հասույթն այսուհետ կհրապարակվի եռամսյակային կտրվածքով՝ դոլարային արտահայտությամբ։
2 րոպե
ԸնկերություններT-Mobile-ը բարձրացրել է 2026-ի կանխատեսումը․ եռամսյակային շահույթն աճել է 27%-ով
Ամերիկյան բջջային օպերատորի ծառայությունների հասույթը երրորդ եռամսյակում աճել է 6%-ով՝ հասնելով $19,4 միլիարդի։ Ընկերությունը նաև բարձրացրել է ամբողջ տարվա կանխատեսումը։
1 րոպե
Աղբյուրներ
Ցույց տալ բոլոր 4 աղբյուրներըՑուցադրել ավելի քիչ
- via.tt.seFuriosaAI Secures $620 Million Series D to Meet Surging Enterprise AI Inference Demand and Accelerate Next-Gen Silicon | Business Wire
- furiosa.aiFuriosaAI closes $620 million Series D to scale efficient, production-ready AI inference
- SiliconANGLEEnergy-efficient inference chip developer FuriosaAI raises $620M to solve the data center power bottleneck
- furiosa.aiFuriosaAI Raises $125M Series C to Scale AI Compute
