Хвиля стартапів, що займаються виробництвом чіпів штучного інтелекту, проводить великі раунди фінансування, сигналізуючи про те, що апетит інвесторів до напівпровідникових компаній, які кидають виклик домінуванню Nvidia, не має ознак охолодження. Відповідно до звіту The Information, опублікованого 14 липня 2026 року, FuriosaAI, Nuvacore та d-Matrix перебувають у режимі активного збору коштів.

Паралельні зусилля зі збору коштів підкреслюють, як ландшафт апаратного забезпечення штучного інтелекту розвивається з майже монополії, контрольованої Nvidia, на більш фрагментований ринок, де стартапи бачать відкриття в логічних висновках, спеціалізованих обчисленнях і дизайні процесорів нового покоління.

Для останнього [висвітлення індустрії ШІ] (https://aibuzzwire.news) про розробки напівпровідників і компанії, які формують майбутнє обчислень ШІ, AI Buzz Wire уважно стежить за апаратним сектором.

FuriosaAI: Корейський претендент очікує 500 мільйонів доларів

За даними Bloomberg і The Information, південнокорейський розробник чіпів зі штучним інтелектом FuriosaAI прагне залучити 500 мільйонів доларів у раунді фінансування серії D перед потенційним первинним публічним розміщенням. Раунд консультують Morgan Stanley і Mirae Asset Securities.

FuriosaAI позиціонує себе як серйозну альтернативу Nvidia на ринку штучного інтелекту. Мікросхема другого покоління компанії під назвою RNGD (вимовляється як «Renegade») розроблена спеціально для ефективної роботи моделей штучного інтелекту — робочого навантаження, яке становить основну частину реального обчислювального попиту штучного інтелекту, а не навчання.

Компанія розглядає потенційне IPO вже у 2027 році, залежно від ринкових умов і успіху раунду серії D. Збільшення в 500 мільйонів доларів дасть FuriosaAI капітал, необхідний для фінансування масового виробництва чіпа RNGD, глобального розширення та масштабування команд інженерів, щоб конкурувати з відомими гравцями.

Час у FuriosaAI є стратегічним. Домінування Nvidia в навчальних чіпах зі штучним інтелектом добре встановлено, але ринок висновків, де навчені моделі розгортаються для обслуговування реальних користувачів, вважається більш відкритим для конкуренції. Вимоги до робочих навантажень інференції відрізняються від вимог до навчання, що потенційно надає перевагу спеціалізованим архітектурам перед графічним процесором загального призначення.

Nuvacore: ветерани Apple створюють наступний процесор

Nuvacore, стартап, який зосереджується на розробці нових центральних процесорів, був заснований колишніми інженерами чіпів Apple і вийшов із стелс-режиму всього три місяці тому з початковим раундом під керівництвом Sequoia Capital. Зараз компанія вже близька до залучення додаткового фінансування за вищою оцінкою, повідомляє The Information.

Родовід команди засновників Nuvacore значний. Кремнієвий підрозділ Apple випустив одні з найуспішніших нестандартних чіпів в історії, включно з процесорами серії M, які живлять комп’ютери Mac, і чіпи серії A в iPhone. Інженери, які брали участь у розробці цих чіпів, привнесли глибокий досвід у розробці високопродуктивних, енергоефективних процесорів — навички, які безпосередньо застосовуються до обчислень ШІ.

Раніше засновники Nuvacore продали стартап компанії Qualcomm, що дало їм як підприємницьку історію, так і глибокі зв’язки в галузі. Орієнтація компанії на розробку центрального процесора, а не на розробку графічного процесора чи прискорювача, свідчить про те, що вона націлена на іншу частину обчислювального стеку штучного інтелекту — потенційно на хост-процесори, які керують робочими навантаженнями штучного інтелекту разом зі спеціалізованими прискорювачами.

Той факт, що Nuvacore перейшов від стелс-системи до другого раунду фінансування всього за три місяці, свідчить про те, що інвестори відчувають невідкладність у підтримці талановитих чіпів. На ринку, де досвідчених інженерів із напівпровідників мало, і вони дуже затребувані, команди з підтвердженою репутацією мають високі оцінки.

D-матриця: гонитва за вищою оцінкою

D-Matrix, ще один стартап, який займається розробкою чіпів штучного інтелекту, планує отримати новий раунд за вищою оцінкою. Компанія спеціалізується на прискорювачах штучного інтелекту на основі чіплетів — модульному підході до дизайну чіпів, який об’єднує кілька менших матриць в єдиний пакет, потенційно знижуючи витрати та покращуючи гнучкість виробництва.

D-Matrix раніше залучав фінансування від інвесторів, включаючи венчурний фонд Microsoft M12 і Playground Global. Архітектура чіплету компанії позиціонує його як альтернативу монолітним конструкціям GPU, орієнтуючись на робочі навантаження центрів обробки даних, де економічність і масштабованість важливі так само, як і необроблена продуктивність.

Чому золота лихоманка чипів триває

Одночасний збір коштів FuriosaAI, Nuvacore та d-Matrix відображає фундаментальне переконання інвесторів: майже повне домінування Nvidia у чіпах ШІ не є постійним. Кілька факторів сприяють цьому переконанню.

По-перше, ринок висновків зростає швидше, ніж навчання. Оскільки все більше компаній розгортають моделі штучного інтелекту у виробництві, зростає попит на економічно ефективне обладнання для логічного висновку. Графічні процесори Nvidia чудово підходять для навчання, але можуть бути надто потужними та завищеними для багатьох завдань логічного висновку.

По-друге, геополітичний тиск створює можливості для неамериканських виробників мікросхем. Експортний контроль обмежив можливість Nvidia продавати свої найсучасніші чіпи в Китаї, створюючи вакуум, який поспішають заповнити вітчизняні та суміжні виробники чіпів. FuriosaAI, як південнокорейська компанія, має хороші позиції в цьому відношенні.

По-третє, самий масштаб попиту на обчислення ШІ напружує виробничі потужності Nvidia. Розширена ємність упаковки TSMC — критична для високоякісних чіпів AI — обмежена, що призводить до тривалого часу очікування. Клієнти все частіше шукають альтернативи, щоб зменшити свою залежність від одного постачальника.

Шлях вперед для стартапів із штучним інтелектом

Незважаючи на ентузіазм, стартапи з чіпів ШІ стикаються зі значними проблемами. Розробка та виробництво конкурентоспроможних напівпровідників потребує величезних капіталовкладень, а конкурувати з Nvidia означає відповідність не тільки апаратної продуктивності, але й програмної екосистеми — CUDA, паралельна обчислювальна платформа Nvidia, має десятирічну перевагу та глибоку лояльність розробників.

Чіп RNGD від FuriosaAI та пропозиції інших стартапів повинні довести, що вони можуть забезпечити реальні переваги продуктивності, а не лише перемоги в тестах. Компанії, які досягнуть успіху, ймовірно, будуть ті, які знайдуть конкретні ніші, де спеціалізоване обладнання справді перевершує графічні процесори загального призначення — чи то за ефективністю висновків, енергоспоживанням чи ціною за запит.

З огляду на те, що мільярди фінансування надходять у стартапи з виробництва чіпів штучного інтелекту по всьому світу, наступні два роки визначатимуть, хто з конкурентів зможе вижити, а які будуть придбані або закриті. Альтернативна розповідь Nvidia переконлива, але планка виконання надзвичайно висока.

---

Джерела: The Information, Bloomberg і звіти багатьох торгових точок напівпровідникової промисловості.

Будьте попереду в AI

Щоб дізнатися більше про індустрію напівпровідників, прориви апаратного забезпечення ШІ та компанії, які кидають виклик Nvidia, відвідайте AI Buzz Wire, щоб дізнатися про останні розробки.

Читати більше новин AI →