Efficient Computer привлек более $97 млн в рамках серии B при оценке $650 млн для масштабирования процессоров

Efficient Computer объявила 29 сентября 2026 г., что заключила соглашения о более чем $97 млн финансирования серии B при оценке $650 млн, возглавляемой TQ Ventures. Компания заявила, что использует капитал для массового выпуска процессора Electron E1 клиентам‑лидерам и масштабирования своей архитектуры Fabric до уровня производительности дата‑центров.

Условия финансирования и инвесторы

Согласно объявлению, этот раунд увеличил общий объём привлечённого финансирования Efficient Computer до $173 млн, описывая компанию как разработчика самых энергоэффективных процессоров в мире. Среди участников вместе с TQ Ventures — Eclipse, Union Square Ventures, Giant Ventures, Triatomic Capital, TO Capital, TF Capital, Mana Ventures, Toyota Ventures, Overmatch и Borderless. Efficient заявила, что усилия по масштабированию направлены на достижение производительности уровня дата‑центров с более чем десятикратным улучшением энергопотребления по сравнению с текущими системами.

В сопутствующей записи в блоге, опубликованной в тот же день, генеральный директор и соучредитель Брэндон Люсия повторил данные о серии B в размере $97 млн, общем объёме привлечённых средств $173 млн и оценке $650 млн. Люсия написал, что он, Натан и Грэм основали Efficient Computer примерно 10 лет назад, чтобы фундаментально переосмыслить архитектуру компьютеров, решая задачу эффективности без ущерба общности.

На странице серии B компании указана руководящая команда: Люсия — главный исполнительный директор; Грэм Гобийски — главный технологический директор; и Натан Бекманн — главный архитектор.

Архитектура Fabric и Electron E1

Efficient описывает свою архитектуру Fabric как полное переосмысление вычислений и утверждает улучшение энергопотребления в 10‑100 раз для общих вычислений, включая ИИ. Компания противопоставляет этот универсальный подход тем, что она называет специализированными «чипами только для ИИ», которые, по её словам, не поддерживают большинство программного обеспечения и рискуют мгновенно устареть по мере развития ИИ.

Согласно объявлению, архитектура поддерживает самые популярные программные фреймворки через фронтенд, обрабатывающий C, C++ и многие другие распространённые абстракции. На странице серии B указано, что разработчики могут использовать C, C++, LiteRT и ONNX для запуска ИИ вместе с кодом сенсоров, управления и приложений на одном программируемом процессоре, а также могут перекомпилировать и обновлять уже находящиеся в эксплуатации устройства по мере изменения моделей.

На своей домашней странице Efficient утверждает, что Electron E1 достигает до 100‑кратной эффективности при измерении на полном приложении, работающем на реальном кремнии, а не в режиме простоя или на отдельном ядре, оптимизированном под фиксированную функцию. Страница описывает компилятор effcc как готовую замену GCC или Clang, которая извлекает параллелизм, размещает и маршрутизирует программу в Fabric и компилирует её за считанные минуты.

Efficient заявила, что Electron E1 находится в массовом производстве и что клиенты внедряют его для физического ИИ и автономии, наблюдения за критической инфраструктурой, космических и оборонных приложений, а также носимых устройств. На домашней странице в разделе «Примеры применения» описывается, как E1 запускает весь конвейер автономии дрона на одном чипе, обеспечивая обработку в реальном времени и предиктивное обслуживание удалённых сенсоров инфраструктуры, а также обрабатывает больше данных на борту космических аппаратов, чтобы только критически важные результаты передавались в виде стандартного кода C и C++.

В объявлении также говорится, что Fabric может заменить энергоёмкие встроенные GPU в стеке робототехнической автономии, позволяя системе работать с в десять раз меньшим энергопотреблением, а в верхнем диапазоне производительности ускоряет разнообразные и нерегулярные нагрузки дата‑центров, которые плохо подходят для чипов‑ускорителей ИИ и GPU.

«Каждый клиент, с которым мы встречаемся, имеет версию своего продукта, которую он не может собрать, потому что бюджет вычислительной мощности делает новые желаемые возможности невозможными», — сказал Люсия в объявлении. Он отметил, что раунд расширяет эти усилия на гораздо большее количество сценариев и областей, поскольку Efficient масштабирует архитектуру Fabric от уже выпускаемых устройств к масштабам дата‑центров.

История основания и техническое обоснование

В своей записи в блоге Люсия утверждал, что с замедлением масштабирования процессов CMOS и окончанием закона Мура и масштабирования Деннарда большинство приростов вычислительной производительности достигается за счёт архитектурных компромиссов, отдающих приоритет производительности в ущерб эффективности, включая массивные энергозатратные структуры памяти, межсоединения и фронтенды, пытающиеся извлечь параллелизм из последовательных потоков инструкций. Он сослался на закон Амдала в отношении фиксированных ускорителей: в его примере, даже если 90 % вычисления подходит под ускоритель и его временные и энергетические затраты снижаются до нуля, максимальная выгода составит лишь 10‑кратную, поскольку оставшиеся 10 % остаются неэффективными.

Люсия написал, что технология Efficient обеспечивает улучшение энергоэффективности в 10‑100 раз по сравнению с традиционными архитектурами CPU, и что компания уже начала работу по её масштабированию в области с более высокими требованиями к производительности: автономия гуманоидов, беспилотные автомобили и агентный ИИ на периферии и в облаке.

Заявления инвесторов и дальнейшие шаги

Эндрю Маркс, соучредитель‑партнер в TQ Ventures, сказал, что архитектура Efficient принципиально отличается от существующих решений и обеспечивает, по его словам, скачкообразное повышение эффективности в универсальных вычислениях, добавив, что способность основателей разрабатывать как аппаратное, так и программное обеспечение убедила фирму. «Они не только сделали четыре прототипа, но уже поставляют чипы клиентам в больших объёмах», — сказал Маркс.

Ребекка Каден, генеральный партнёр в USV, заявила, что способность компании добиваться таких улучшений по всему спектру производительности изменит то, как создаются и развёртываются вычислительные системы, от физического ИИ до дата‑центра. Зенетта Бургер, ведущий партнёр в США в Giant Ventures, отметила, что основатели провели годы в Carnegie Mellon, решая архитектурные проблемы энергоэффективных вычислений. Грег Рейхов, партнёр в Eclipse, сказал, что фирма поддерживала Efficient с самого начала и что та же архитектура масштабируется от физического ИИ до дата‑центра, при этом спрос клиентов ускоряется.

Заявления дополнительных инвесторов размещены на странице серии B компании. Крис Абшир, партнёр в Toyota Ventures, сказал, что сочетание эффективности уровня ускорителей с универсальной программируемостью позволяет создавать более мощные системы в тех условиях, где мощность долго ограничивала возможности построения. Патрик О’Кейн, партнёр в Borderless Capital, отметил, что мощность является истинным ограничением того, где может находиться серьёзная вычислительная мощность, как в коммерческих, так и в национальных проектах безопасности, и подчеркнул, что E1 уже поставляется в больших объёмах.

Efficient заявила, что увеличила производство Electron E1, чтобы удовлетворить, по её словам, огромный интерес клиентов, и продолжит наращивать объёмы до 2027 года, обслуживая свою глобальную клиентскую базу. Страница серии B описывает раунд как переход технологий компании от первого процессора к более широкому спектру продуктов, при этом разрабатываются чипы для приложений, работающих на встроенных GPU, а архитектура Fabric расширяется в сторону вычислений масштаба дата‑центра.