Efficient Computer、$650M の評価額で $97M+ のシリーズ B を調達し、プロセッサをスケールアップ

Efficient Computerは2026年9月29日に発表したところ、TQ Venturesが主導するシリーズ B 資金として$97 million 超の契約を締結し、評価額は$650 million となった。同社はこの資金を用いて、Electron E1 プロセッサを量産しリード顧客に出荷し、Fabric アーキテクチャをデータセンタークラスの性能へ拡大するという。

資金調達条件と投資家

このラウンドにより、Efficient Computerの累計調達額は$173 million に達したと発表で述べられており、同社は世界で最もエネルギー効率の高いプロセッサを構築していると説明している。TQ Venturesに加わる参加者はEclipse、Union Square Ventures、Giant Ventures、Triatomic Capital、TO Capital、TF Capital、Mana Ventures、Toyota Ventures、Overmatch、Borderlessである。Efficientは、スケーリングの取り組みはデータセンタークラスの性能を目指し、現在構築されているシステムに比べエネルギー消費を10倍以上改善すると述べた。

同日公開されたブログ記事で、CEO兼共同創業者のBrandon Luciaは$97 million のシリーズ B、$173 million の総調達額、$650 million の評価額を再度述べた。Luciaは、約10年前に彼とNathan、GrahamがEfficient Computerを創業し、汎用性を損なうことなく効率性を根本的に再考するコンピュータアーキテクチャを目指したと書いた。

同社のSeries Bページでは、リーダーシップチームはLucia（最高経営責任者）、Graham Gobieski（最高技術責任者）、Nathan Beckmann（最高アーキテクト）と記載されている。

FabricアーキテクチャとElectron E1

Efficientは自社のFabricアーキテクチャをコンピューティングのクリーン・スレート再設計と位置付け、汎用計算（AIを含む）においてエネルギー消費を10〜100倍改善すると主張している。同社はこの汎用アプローチを、ほとんどのソフトウェアをサポートせず、AIの進化に伴い即座に陳腐化するリスクがあるとする「AI専用チップ」代替案と対比させている。

発表によれば、同アーキテクチャはC、C++、その他多くの一般的な抽象化を処理するフロントエンドを通じて、最も広く使われているソフトウェアフレームワークをサポートする。Series Bページは、開発者がC、C++、LiteRT、ONNXを用いてAIをセンシング、制御、アプリケーションコードと同一のプログラマブルプロセッサ上で実行でき、モデルが変化するたびにフィールド上のデバイスを再コンパイルおよび更新できると付け加えている。

同社のホームページでは、Electron E1は実シリコン上で実際のアプリケーション全体を測定した場合、アイドル電力や固定機能ハードウェア向けに単一カーネルをチューニングした場合に比べて最大100倍の効率向上を実現すると主張している。ページは、effcc Compiler をGCCやClangのドロップイン置換として紹介し、並列性を抽出し、プログラムをFabric上に配置・配線し、数分でコンパイルできると説明している。

Efficientは、Electron E1が量産段階にあり、顧客が物理AIと自律性、重要インフラの可観測性、宇宙・防衛、ウェアラブルデバイス向けに採用していると述べた。ホームページのアプリケーションスポットライトでは、E1がドローンの全自律パイプラインを単一部品で実行し、遠隔インフラセンサーにリアルタイム処理と予知保全をもたらし、宇宙船のオンボードでより多くのデータを処理して、ミッションクリティカルな結果だけを標準のCとC++で下りてくるようにしている。

発表はまた、Fabricがロボット自律スタックにおける電力消費の大きい組み込みGPUを置き換えることができ、システムのエネルギー消費を10分の1に抑えるとし、性能範囲の上位ではAIアクセラレータやGPUに適さない多様で不規則なデータセンターワークロードを加速できると述べている。

「私たちが出会うすべての顧客は、計算予算の制約により実装できない製品バージョンを抱えている」とLuciaは発表で語った。彼は、このラウンドによりEfficientが既に出荷しているデバイスからデータセンタースケールへとFabricアーキテクチャを拡大することで、はるかに多くのユースケースと領域に対応できるようになると述べた。

創業の歴史と技術的根拠

彼のブログ記事で、LuciaはCMOSプロセスのスケーリングが鈍化し、ムーアの法則とデナード・スケーリングの終焉に伴い、ほとんどの計算性能向上は効率性を犠牲にしたアーキテクチャ上のトレードオフ、すなわち大量の電力を消費するメモリ構造、インターコネクト、シーケンシャル命令ストリームから並列性を抽出しようとするフロントエンドに起因すると論じた。彼は固定機能アクセラレータに対してアムダールの法則を適用し、例として計算の90％がアクセラレータに適合し、その部分の時間とエネルギーコストがゼロになったとしても、残りの10％が非効率的なままであるため、最大でも10倍の利益しか得られないと指摘した。

Luciaは、Efficientの技術が従来のCPUアーキテクチャと比較してエネルギー効率を10〜100倍向上させ、同社はすでにヒューマノイド自律、自己走行、エッジおよびクラウドでのエージェントAIといった、より高い性能要件を持つ領域へのスケールアップに取り組んでいると書いた。

投資家の声明と次のステップ

TQ Venturesの共同創業パートナーであるAndrew Marksは、Efficientのアーキテクチャは既存の設計とは根本的に異なり、汎用コンピューティングにおいて効率性のステップ関数をもたらすと述べ、創業者がハードウェアとソフトウェアの両方を構築できる能力が同社を納得させたと付け加えた。「彼らは4回もテープアウトしただけでなく、すでに大量にチップを顧客へ出荷している」とMarksは語った。

USVのジェネラルパートナーであるRebecca Kadenは、同社がパフォーマンススペクトラム全体でこのような向上を実現できることが、物理的AIからデータセンターに至るまで、コンピューティングの構築と展開の方法を変えるだろうと述べた。Giant Venturesの米国リードパートナーであるZenetta Burgerは、創業者がカーネギーメロン大学でエネルギー効率の高いコンピューティングの背後にあるアーキテクチャ課題に何年も取り組んできたと語った。EclipseのパートナーであるGreg Reichowは、同社がEfficientを最初から支援しており、同じアーキテクチャが物理的AIからデータセンターへとスケールしており、顧客需要が加速していると述べた。

追加の支援者からの声明は同社のシリーズBページに掲載されている。Toyota VenturesのパートナーであるChris Abshireは、アクセラレータクラスの効率性と汎用プログラマビリティを組み合わせることで、長らく電力が構築可能なものを制限してきた環境でも、より高度なシステムが実現できると述べた。Borderless CapitalのパートナーであるPatrick O’Kainは、電力が商業利用や国家安全保障用途を含む真剣なコンピューティング容量が配置できる場所の真の制約であり、E1がすでに大量出荷されていることに言及した。

Efficientは、顧客からの圧倒的な関心に応えるべくElectron E1の生産規模を拡大し、2027年までボリュームの拡大を続けてグローバルな顧客基盤に対応すると述べた。シリーズBページでは、このラウンドが同社の技術を最初のプロセッサからより広範な製品群へと拡大するものと位置付けられており、組み込みGPU上で動作するアプリケーション向けのチップや、データセンタースケールのコンピューティングへ向けて拡張されたFabricアーキテクチャが開発中であることが示されている。