Fala startupów zajmujących się chipami AI rozpoczyna główne rundy finansowania, sygnalizując, że apetyt inwestorów na firmy produkujące półprzewodniki kwestionujące dominację Nvidii nie wykazuje oznak ostygnięcia. Jak wynika z raportu The Information opublikowanego 14 lipca 2026 r., FuriosaAI, Nuvacore i d-Matrix są w trybie aktywnego zbierania funduszy.
Równoczesne wysiłki w zakresie zbierania funduszy podkreślają ewolucję krajobrazu sprzętu AI z niemal monopolistycznego kontrolowanego przez firmę Nvidia w bardziej rozdrobniony rynek, na którym start-upy dostrzegają możliwości w zakresie wnioskowania, specjalistycznych obliczeń i projektowania procesorów nowej generacji.
Aby uzyskać najnowsze relacjonowanie branży AI na temat rozwoju półprzewodników i firm kształtujących przyszłość obliczeń AI, AI Buzz Wire uważnie śledzi sektor sprzętu.
FuriosaAI: Koreański pretendent zgarnia 500 milionów dolarów
Według Bloomberg i The Information południowokoreański projektant chipów AI, FuriosaAI, stara się zebrać aż 500 milionów dolarów w rundzie finansowania serii D przed potencjalną pierwszą ofertą publiczną. W rundzie doradzają Morgan Stanley i Mirae Asset Securities.
FuriosaAI stała się poważną alternatywą dla Nvidii na rynku wnioskowania AI. Opracowany przez firmę chip drugiej generacji, nazwany RNGD (wymawiane „Renegade”), został zaprojektowany specjalnie z myślą o wydajnym uruchamianiu modeli sztucznej inteligencji – czyli obciążeniu wnioskowaniem, które stanowi większość zapotrzebowania na obliczenia sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym, w przeciwieństwie do szkoleń.
Spółka przewiduje potencjalne IPO już w 2027 r., w zależności od warunków rynkowych i powodzenia rundy serii D. Podwyżka o 500 milionów dolarów zapewni FuriosaAI kapitał niezbędny do sfinansowania masowej produkcji chipa RNGD, globalnej ekspansji i skalowania zespołów inżynierów w celu konkurowania z uznanymi graczami.
Moment FuriosaAI jest strategiczny. Dominacja Nvidii w dziedzinie chipów szkoleniowych AI jest dobrze ugruntowana, ale rynek wnioskowania – na którym wdrażane są wytrenowane modele w celu obsługi prawdziwych użytkowników – jest uważany za bardziej otwarty na konkurencję. Obciążenia wnioskowania mają inne wymagania niż szkolenia, co potencjalnie faworyzuje wyspecjalizowane architektury zamiast procesorów graficznych ogólnego przeznaczenia.
Nuvacore: Weterani Apple budują kolejny procesor
Nuvacore, startup skupiający się na projektowaniu nowych jednostek centralnych, został założony przez byłych inżynierów chipów Apple i wyszedł z trybu ukrytego zaledwie trzy miesiące temu wraz z rundą zalążkową prowadzoną przez Sequoia Capital. Jak podaje „The Information”, teraz spółka jest już bliska pozyskania dodatkowego finansowania po wyższej wycenie.
Rodowód zespołu założycielskiego Nuvacore jest znaczący. Dział krzemu firmy Apple wyprodukował jedne z odnoszących największe sukcesy niestandardowych chipów w historii, w tym procesory z serii M, które zasilają komputery Mac i chipy z serii A w iPhone'ach. Inżynierowie, którzy pomogli zaprojektować te chipy, wnoszą głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie projektowania wysokowydajnych i energooszczędnych procesorów – umiejętności bezpośrednio mające zastosowanie w obliczeniach AI.
Założyciele Nuvacore sprzedali wcześniej startup firmie Qualcomm, co zapewniło im zarówno osiągnięcia w zakresie przedsiębiorczości, jak i głębokie powiązania branżowe. Skupienie się firmy na projektowaniu procesorów, a nie na projektowaniu kart graficznych lub akceleratorów, sugeruje, że celuje w inną część stosu obliczeniowego sztucznej inteligencji – potencjalnie procesory główne zarządzające obciążeniami sztucznej inteligencji wraz ze specjalistycznymi akceleratorami.
Fakt, że Nuvacore przeszedł z ukrycia do drugiej rundy finansowania w ciągu zaledwie trzech miesięcy, świadczy o pilnej potrzebie inwestorów, jeśli chodzi o wspieranie talentów w postaci chipów. Na rynku, na którym doświadczonych inżynierów półprzewodników jest niewielu i są bardzo poszukiwani, zespoły o udokumentowanym doświadczeniu osiągają wysokie wyceny.
D-Matrix: W pogoni za wyższą wyceną
D-Matrix, kolejny startup zajmujący się chipami AI w kolejce do finansowania, rozpoczyna nową rundę z wyższą wyceną. Firma specjalizuje się w akceleratorach wnioskowania AI opartych na chipletach — modułowym podejściu do projektowania chipów, które łączy wiele mniejszych matryc w jeden pakiet, co potencjalnie pozwala obniżyć koszty i poprawić elastyczność produkcji.
D-Matrix pozyskał już fundusze od inwestorów, w tym od funduszu venture capital M12 firmy Microsoft i Playground Global. Architektura chipsetów firmy stawia go jako alternatywę dla monolitycznych konstrukcji GPU, ukierunkowaną na obciążenia wnioskowania w centrach danych, gdzie efektywność kosztowa i skalowalność są równie ważne jak sama wydajność.
Dlaczego gorączka złota w chipach trwa
Jednoczesne zbieranie funduszy przez FuriosaAI, Nuvacore i d-Matrix odzwierciedla fundamentalne przekonanie inwestorów: niemal całkowita dominacja Nvidii w dziedzinie chipów AI nie jest trwała. Na to przekonanie wpływa kilka czynników.
Po pierwsze, rynek wnioskowania rośnie szybciej niż szkolenia. W miarę jak coraz więcej firm wdraża modele sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym, zapotrzebowanie na opłacalny sprzęt do wnioskowania eksploduje. Procesory graficzne Nvidii doskonale nadają się do treningu, ale mogą być zbyt mocne i zbyt drogie w przypadku wielu zadań wnioskowania.
Po drugie, presja geopolityczna stwarza możliwości dla producentów chipów spoza USA. Kontrole eksportu ograniczyły zdolność Nvidii do sprzedaży najbardziej zaawansowanych chipów w Chinach, tworząc próżnię, którą krajowi i pokrewni producenci chipów starają się wypełnić. FuriosaAI, jako firma z Korei Południowej, ma pod tym względem dobrą pozycję.
Po trzecie, sama skala zapotrzebowania na moc obliczeniową AI nadwyręża możliwości produkcyjne Nvidii. Zaawansowane możliwości pakowania TSMC – krytyczne w przypadku wysokiej klasy chipów AI – są ograniczone, co prowadzi do długich czasów oczekiwania. Klienci coraz częściej szukają alternatyw, aby zmniejszyć swoją zależność od jednego dostawcy.
Ścieżka naprzód dla startupów AI Chip
Pomimo entuzjazmu start-upy w dziedzinie chipów AI stoją przed poważnymi wyzwaniami. Projektowanie i produkcja konkurencyjnych półprzewodników wymaga ogromnego kapitału, a konkurowanie z firmą Nvidia oznacza dopasowanie nie tylko wydajności sprzętu, ale także ekosystemu oprogramowania — CUDA, platforma obliczeń równoległych firmy Nvidia, może pochwalić się trwającą od dziesięciu lat przewagą i głęboką lojalnością programistów.
Chip RNGD FuriosaAI i oferty innych start-upów muszą udowodnić, że mogą zapewnić korzyści w zakresie wydajności w świecie rzeczywistym, a nie tylko zwycięstwa w benchmarkach. Firmami, które odniosą sukces, będą prawdopodobnie te, które znajdą określone nisze, w których wyspecjalizowany sprzęt rzeczywiście przewyższa procesory graficzne ogólnego przeznaczenia – czy to pod względem wydajności wnioskowania, zużycia energii czy kosztu zapytania.
Biorąc pod uwagę miliardy funduszy napływających do startupów zajmujących się chipami AI na całym świecie, następne dwa lata zadecydują, którzy pretendenci przetrwają, a którzy zostaną przejęci lub zamknięci. Alternatywna narracja Nvidii jest przekonująca, ale poprzeczka wykonania jest wyjątkowo wysoka.
---
Źródła: The Information, Bloomberg i raporty wielu placówek branży półprzewodników.Wyprzedź konkurencję dzięki sztucznej inteligencji
Aby uzyskać bieżące informacje na temat branży półprzewodników, przełomów w sprzęcie AI i firm rzucających wyzwanie Nvidii, odwiedź AI Buzz Wire, aby zapoznać się z najnowszymi osiągnięciami.
Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →
