การระดมทุน

Andreessen Horowitz ระดมทุน Machine Age Fund มูลค่า $1.1B เพื่อโครงสร้างพื้นฐาน AI

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Andreessen Horowitz ได้ระดมทุน $1.1 พันล้านดอลลาร์สำหรับยานใหม่ที่ชื่อว่า Machine Age Fund บริษัทประกาศเมื่อวันที่ 28 สิงหาคม 2026 โดยมุ่งหมายใช้เงินทุนนี้เพื่อโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพที่ปัญญาประดิษฐ์ทำงานบนมัน

กองทุนนี้ได้รับการประกาศใน โพสต์บนเว็บไซต์ของบริษัท โดยหุ้นส่วนทั่วไป Ben Horowitz, Martin Casado, Raghu Raghuram, David Ulevitch, และ David George หุ้นส่วนเหล่านี้ได้อธิบายการระดมทุนว่าเป็นการก้าวเข้าสู่การลงทุนฮาร์ดแวร์อย่างเป็นทางการสำหรับบริษัทที่โดยทั่วไปเป็นที่รู้จักในฐานะนักลงทุนซอฟต์แวร์ โดยเขียนว่า “ถึงเวลาที่จะเปิดคันเร่งและเร่งการสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพของ AI”

สิ่งที่กองทุนจะลงทุน

ตามประกาศ, Machine Age Fund จะลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์ที่ AI ทำงานอยู่ โดยระบุชิป, หน่วยความจำ, เครือข่าย, และการจัดเก็บข้อมูลเป็นหมวดเป้าหมาย ขอบเขตยังครอบคลุมระบบเต็มรูปแบบสำหรับการทำงานของ AI ซึ่งรวมถึงศูนย์ข้อมูล, หุ่นยนต์, และอุปกรณ์ AI สำหรับบ้าน

หุ้นส่วนเขียนว่า ทุกชั้นของสแต็กนี้กำลังเผชิญขีดจำกัดของความสามารถของห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันและของฟิสิกส์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ พวกเขาอธิบายขอบเขตของกองทุนว่าแผ่ลงไปถึงระดับไฟฟ้า โดยเรียกช่วงเวลานี้ว่าเป็นโอกาสระดับรุ่นใหม่ในการออกแบบสถาปัตยกรรมของชั้นเหล่านี้ใหม่เป็นแพลตฟอร์ม

ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ a16z ระบุ

ประกาศได้ระบุตัวเลขเฉพาะที่อธิบายว่าความต้องการโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้นอย่างไร หุ้นส่วนเขียนว่าความหนาแน่นของการประมวลผลต่อแร็คเพิ่มขึ้น 28 เท่าจากแร็ค H100 ไปยังแร็ค Rubin และเครือข่ายภายในแร็คเติบโตจนถึงขีดจำกัดของสายทองแดง พลังงานของแร็คได้เปลี่ยนจากประมาณ 5‑10 กิโลวัตต์เป็น 100‑250 กิโลวัตต์สำหรับระบบปัจจุบัน ตามที่โพสต์ระบุ และคาดว่าจะถึง 1 เมกะวัตต์ภายในสามปี ขนาดของศูนย์ข้อมูลกำลังเปลี่ยนจากระดับหลายสิบเมกะวัตต์เป็นหลายร้อยเมกะวัตต์ และในบางกรณีถึงระดับกิกะวัตต์ของค่ายงาน โดยพลังงานมาจากแหล่งหลังมิเตอร์หรือแหล่งที่เป็นของบริษัทควบคู่กับกริด

รูปภาพที่เชื่อมโยงเกี่ยวกับพลังงานของแร็คชี้ไปที่ เอกสารสถาปัตยกรรม 800 VDC ของ NVIDIA ซึ่งในเอกสารนั้น NVIDIA อธิบายการออกแบบใหม่ของการส่งพลังงานเพื่อรองรับแร็คไอทีขนาด 1 เมกะวัตต์ตั้งแต่ปี 2027 โพสต์ของ NVIDIA ระบุว่าการกระจายไฟฟ้าภายในแร็ค 54 โวลต์ในปัจจุบันที่ออกแบบมาสำหรับแร็คระดับกิโลวัตต์ไม่เหมาะกับระบบระดับเมกะวัตต์ และแร็คขนาด 1 เมกะวัตต์ที่ใช้การกระจายไฟ 54 โวลต์จะต้องใช้ทองแดงบัสบาร์ถึง 200 กิโลกรัม

หุ้นส่วนของ a16z เขียนว่าอุตสาหกรรมต้องการระบบที่เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น หน่วยความจำที่ราคาถูกและแบนด์วิดท์สูงกว่า การเชื่อมต่อที่เร็วและขยายตัวได้มากขึ้น และอุปกรณ์ขอบที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมกับการสร้างระบบทำความเย็น, วัสดุ, ระบบไฟฟ้า, และโครงสร้างพื้นฐานด้านอสังหาริมทรัพย์เพื่อสนับสนุน พวกเขากล่าวว่าฝ่ายซัพพลายของฮาร์ดแวร์เคยเติบโตเพียง 20%‑30% ต่อปีเท่านั้น ไม่ใช่การเติบโตสามหลักที่พวกเขาอ้างว่าตอนนี้จำเป็นเพื่อให้ตามความต้องการ

การไหลของดีลฮาร์ดแวร์และประวัติของ a16z ในภาคส่วนนี้

ประกาศระบุว่า 스타트อัพฮาร์ดแวร์ได้เติบโตจากส่วนแบ่งเล็กของดีลของบริษัทเป็นมากกว่า 20% ในช่วงสองปีที่ผ่านมา โพสต์ได้ระบุบริษัทฮาร์ดแวร์หลายแห่งที่ a16z รองรับล่าสุด ได้แก่ Unconventional AI, Nexthop, Volta, Atoms, Heron Power, และ Mind Robotics

หุ้นส่วนยังชี้ให้เห็นถึงประวัติการลงทุนฮาร์ดแวร์ที่ยาวนานของบริษัท: a16z นำการระดมทุนซีรีส์ A ให้กับผู้ผลิตโดรน Skydio ในปี 2016, ลงทุนใน SpaceX, เขียนเช็คแรกให้กับผู้รับเหมาด้านการป้องกัน Anduril ในปี 2019, และเป็นหนึ่งในนักลงทุนเวนเจอร์รายแรกของการระดมทุนของ Waymo ในปี 2020

เกี่ยวกับพื้นหลังของทีม, โพสต์ระบุว่า Guido Appenzeller เคยเป็น CTO ของกลุ่มศูนย์ข้อมูลของ Intel, Raghuram และ Casado มีประสบการณ์หลายทศวรรษในพื้นที่ศูนย์ข้อมูล, Shangda Xu และ David George ได้เป็นผู้นำการลงทุนทั่วสแต็กโครงสร้างพื้นฐาน AI ตั้งแต่ซิลิกอนและเครือข่ายจนถึงระบบขนาดใหญ่และแพลตฟอร์มการประมวลผล, และ Ulevitch กับ Erin Price-Wright นำการลงทุนฮาร์ดแวร์และการผลิตในสหรัฐของบริษัทหลายโครงการผ่านแนวทาง American Dynamism

บริษัทกล่าวว่าหน่วยการตลาด, การสรรหาพนักงาน, และองค์กรการตลาดของบริษัทพร้อมให้บริการผู้ก่อตั้งฮาร์ดแวร์แล้ว และเชิญผู้ก่อตั้งที่กำลังสร้างฮาร์ดแวร์ AI ให้ติดต่อเข้ามา

ทีโอ แนช เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่สร้างโดย AI ที่ Unite.AI โดยครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน AI, การคำนวณ และระบบฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อน AI ในยุคปัจจุบัน งานของเขาเน้นไปที่รากฐานทางเทคนิคเบื้องหลังการทำงาน AI ในระดับใหญ่ รวมถึงศูนย์ข้อมูล, อุปกรณ์เร่งความเร็ว, เครือข่าย และซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงระบบเหล่านั้นเข้าด้วยกัน