شركة Efficient Computer تجمع أكثر من 97 مليون دولار في جولة السلسلة ب بتقييم 650 مليون دولار لتوسيع المعالجات

Efficient Computer أعلنت في 29 سبتمبر 2026 أنها دخلت في اتفاقيات للحصول على أكثر من 97 مليون دولار في تمويل السلسلة ب بتقييم 650 مليون دولار، بقيادة TQ Ventures. وقالت الشركة إنها ستستخدم رأس المال لشحن معالجها Electron E1 بكميات كبيرة للعملاء الرائدين ولتوسيع بنية Fabric لتوفير أداء من فئة مراكز البيانات.

شروط التمويل والمستثمرون

وفقًا للإعلان، تجعل هذه الجولة إجمالي التمويل الذي جمعته شركة Efficient Computer يصل إلى 173 مليون دولار، وتصف الشركة بأنها تبني أكثر المعالجات كفاءة في استهلاك الطاقة في العالم. تشمل المشاركين إلى جانب TQ Ventures: Eclipse وUnion Square Ventures وGiant Ventures وTriatomic Capital وTO Capital وTF Capital وMana Ventures وToyota Ventures وOvermatch وBorderless. وقالت Efficient إن جهود التوسيع تستهدف أداءً من فئة مراكز البيانات مع تحسين أكثر من 10 أضعاف في استهلاك الطاقة مقارنة بالأنظمة المبنية اليوم.

في منشور مدونة مرفق نُشر في نفس اليوم، أعاد الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك براندون لوسيا التأكيد على جولة السلسلة ب بقيمة 97 مليون دولار، وإجمالي التمويل البالغ 173 مليون دولار، وتقييم 650 مليون دولار. كتب لوسيا أن هو وناثان وغراهام أسسوا شركة Efficient Computer قبل حوالي 10 سنوات لإعادة التفكير جذريًا في بنية الحواسيب، مع حل مشكلة الكفاءة دون التضحية بالعمومية.

تحدد صفحة السلسلة ب الخاصة بالشركة فريق القيادة كالتالي: لوسيا، الرئيس التنفيذي؛ غراهام غوبيسكي، الرئيس التقني؛ وناثان بيكمان، الرئيس المعماري.

بنية Fabric والمعالج Electron E1

تصف Efficient بنية Fabric بأنها إعادة تصميم من الصفر للحوسبة وتدعي تحسينًا يتراوح بين 10 إلى 100 مرة في استهلاك الطاقة للحوسبة العامة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. وتقارن الشركة هذا النهج العام بما تسميه بدائل “شريحة مخصصة للذكاء الاصطناعي فقط”، وتقول إن هذه البدائل لا تدعم معظم البرمجيات وتعرضها لخطر العدمية الفورية مع تطور الذكاء الاصطناعي.

وفقًا للإعلان، تدعم البنية أكثر أطر البرمجيات شيوعًا عبر واجهة أمامية تتعامل مع C وC++ والعديد من التجريدات الشائعة الأخرى. وتضيف صفحة السلسلة ب أن المطورين يمكنهم استخدام C وC++ وLiteRT وONNX لتشغيل الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الاستشعار والتحكم وكود التطبيقات على معالج واحد قابل للبرمجة، ويمكنهم إعادة تجميع وتحديث الأجهزة الموجودة بالفعل في الميدان مع تغير النماذج.

على الصفحة الرئيسية الخاصة بها، تدعي Efficient أن معالج Electron E1 أكثر كفاءة حتى 100 مرة عند قياسه على تطبيقات كاملة تعمل على سيليكون حقيقي، بدلاً من استهلاك الطاقة في وضع الخمول أو نواة واحدة مُضبوطة يدويًا لأجهزة ذات وظيفة ثابتة. وتصف الصفحة مُترجم effcc بأنه بديل جاهز للاستخدام بدلاً من GCC أو Clang يستخرج التوازي، ويضع البرنامج ويوجهها إلى بنية Fabric، ويُترجم في دقائق.

قالت Efficient إن معالج Electron E1 في مرحلة الإنتاج الضخم وأن العملاء يتبنونها للذكاء الاصطناعي الفيزيائي والاعتماد الذاتي، ومراقبة البنية التحتية الحيوية، والفضاء والدفاع، والأجهزة القابلة للارتداء. وتبرز تطبيقات على الصفحة الرئيسية أن E1 يشغّل كامل خط أنابيب الاعتماد الذاتي لطائرة بدون طيار على جزء واحد، مما يوفر معالجة في الوقت الفعلي وصيانة تنبؤية لأجهزة الاستشعار البعيدة في البنية التحتية، ومعالجة المزيد من البيانات على متن المركبة الفضائية بحيث يتم تنزيل النتائج الحرجة فقط باستخدام C وC++ القياسيين.

يذكر الإعلان أيضًا أن بنية Fabric يمكنها استبدال وحدات معالجة الرسوميات المدمجة المستهلكة للطاقة في مجموعة الاعتماد الذاتي للروبوت، مما يمكّن النظام من العمل بطاقة أقل بمقدار 10 أضعاف، وأنه في الطرف العلوي من نطاق الأداء تسرّع أعباء عمل مراكز البيانات المتنوعة وغير المنتظمة التي لا تتناسب جيدًا مع شرائح مسرعات الذكاء الاصطناعي ووحدات معالجة الرسوميات.

قال لوسيا في الإعلان: “كل عميل نلتقي به لديه نسخة من منتجه لا يستطيع بناؤها، لأن ميزانية القدرة الحاسوبية تجعل القدرات الجديدة التي يرغبون فيها غير ممكنة”. وأضاف أن الجولة توسّع هذا الجهد إلى حالات استخدام ومجالات أكثر عددًا مع توسّع Efficient لبنية Fabric من الأجهزة التي تُشحن بالفعل نحو نطاق مراكز البيانات.

تاريخ التأسيس والمنطق التقني

في مقالته على المدونة، جادل لوسيا بأنه مع تباطؤ توسع عملية CMOS جنبًا إلى جنب مع نهاية قانون مور وتوسيع دينارد، جاءت معظم تحسينات أداء الحوسبة من مقايضات معمارية تُفضِّل الأداء على حساب الكفاءة، بما في ذلك هياكل الذاكرة الضخمة المستهلكة للطاقة، والروابط، والواجهات الأمامية التي تحاول استخراج التوازي من سلاسل التعليمات المتسلسلة. واستشهد بقانون أمضاه ضد المسرعات ذات الوظيفة الثابتة: في مثاله، حتى إذا كان 90٪ من عملية الحوسبة يتناسب مع مسرّع وتقلّصت تكلفة الوقت والطاقة لتلك النسبة إلى الصفر، فإن الفائدة القصوى ستكون 10 أضعاف لأن الـ10٪ المتبقية تظل غير كفء.

كتب لوسيا أن تقنية Efficient تحقق تحسينًا في كفاءة الطاقة يتراوح بين 10 إلى 100 مرة مقارنةً بمعماريات المعالجات التقليدية، وأن الشركة قد بدأت بالفعل العمل على توسيعها إلى مجالات تتطلب أداءً أعلى: الاعتماد الذاتي للبشر الآليين، والقيادة الذاتية، والذكاء الاصطناعي الوكائي على الحافة وفي السحابة.

تصريحات المستثمرين والخطوات التالية

Andrew Marks, شريك مؤسس في TQ Ventures، قال إن بنية Efficient تختلف جوهريًا عن التصاميم الحالية وتقدم ما أسماه خطوة دالة في الكفاءة للحوسبة العامة، مضيفًا أن قدرة المؤسسين على بناء كل من العتاد والبرمجيات أقنعت الشركة. “ليس فقط أنهم نفذوا عملية النسخ أربع مرات، بل إنهم يرسلون الشرائح إلى العملاء بكميات كبيرة بالفعل,” قال Marks.

Rebecca Kaden, شريك عام في USV، قالت إن قدرة الشركة على تحقيق مثل هذه الزيادات عبر طيف الأداء ستغير طريقة بناء ونشر الحوسبة، من الذكاء الاصطناعي المادي إلى مراكز البيانات. Zenetta Burger, الشريك الرئيسي في الولايات المتحدة في Giant Ventures، قالت إن المؤسسين قضوا سنوات في Carnegie Mellon يعملون على حل المشكلات المعمارية وراء الحوسبة ذات الكفاءة الطاقية. Greg Reichow, شريك في Eclipse، قال إن الشركة دعمت Efficient منذ البداية وأن نفس البنية تتوسع من الذكاء الاصطناعي المادي إلى مراكز البيانات مع تسارع طلب العملاء.

تظهر بيانات من داعمين إضافيين على صفحة Series B للشركة. Chris Abshire, شريك في Toyota Ventures، قال إن الجمع بين كفاءة من فئة المسرّعات وقابلية البرمجة العامة يمكّن أنظمة أكثر قدرة في البيئات التي كان الطاقة فيها تقيد ما يمكن بناؤه منذ زمن طويل. Patrick O’Kain, شريك في Borderless Capital، قال إن الطاقة هي القيد الحقيقي للمكان الذي يمكن أن تتواجد فيه سعة حوسبة جادة، عبر الاستخدامات التجارية والأمنية الوطنية، وأشار إلى أن E1 يُشحن بالفعل بكميات كبيرة.

قالت Efficient إنها قامت بتوسيع إنتاج Electron E1 لتلبية ما وصفته بأنه اهتمام هائل من العملاء وستستمر في زيادة الحجم حتى عام 2027 لخدمة قاعدة عملائها العالمية. تُصوّر صفحة Series B الجولة على أنها تنقل تقنية الشركة من معالجها الأول إلى مجموعة أوسع من المنتجات، مع وجود شرائح قيد التطوير لتطبيقات تعمل على وحدات معالجة رسومية مدمجة ومعمارية Fabric الممتدة نحو الحوسبة على نطاق مراكز البيانات.