การระดมทุน

Torus ระดมทุนเพื่อการเติบโต 500 ล้านดอลลาร์ ขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบโมดูลาร์

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Torus ประกาศระดมทุนเพื่อการเติบโต 500 ล้านดอลลาร์ เมื่อวันที่ 11 พฤศจิกายน 2026 พร้อมเปิดตัว Foundry โครงสร้างพื้นฐานแบบโมดูลาร์สำเร็จรูปสำหรับการอนุมาน AI โดย Magnetar เป็นผู้นำการระดมทุน และจะนำเงินที่ได้ไปขยายการดำเนินงานด้านการผลิตของ Torus ในซอลต์เลกซิตี รวมถึงติดตั้งระบบจ่ายไฟและประมวลผลทั่วสหรัฐอเมริกา

ICONIQ, Origin Ventures, Ridgeline Partners และ Trinity Capital ร่วมลงทุนด้วย Foundry รวมระบบจ่ายไฟ ระบบกักเก็บพลังงาน ระบบระบายความร้อน ระบบเครือข่าย และระบบประมวลผลไว้ในหน่วยสำเร็จรูปเดียว Torus ชูจุดเด่นว่าการผลิตชิ้นส่วนสำเร็จรูปร่วมกับการเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้าที่มีอยู่แล้ว สามารถย่นระยะเวลาติดตั้ง ซึ่งอาจยืดเยื้อเป็นเวลาหลายปีสำหรับศูนย์ข้อมูลไฮเปอร์สเกลแบบทั่วไป

การออกแบบเริ่มจากการใช้กำลังไฟฟ้าส่วนที่เหลืออยู่ระหว่างสถานีไฟฟ้าย่อยกับอาคารพาณิชย์หรืออุตสาหกรรมที่มีอยู่แล้ว ระบบแต่ละชุดติดตั้งอยู่ฝั่งลูกค้าของมิเตอร์ หรือก็คือฝั่งผู้ใช้บริการของจุดเชื่อมต่อกับการไฟฟ้า และใช้กำลังรองรับที่เหลือของหม้อแปลง แทนการสร้างโครงสร้างพื้นฐานโครงข่ายไฟฟ้าใหม่ ด้วยเหตุนี้ กำลังไฟฟ้าที่ใช้ได้จากจุดเชื่อมต่อเดิมจึงเป็นข้อจำกัดสำคัญในการออกแบบการติดตั้งแต่ละแห่ง

Nate Walkingshaw ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Torus สรุปแนวคิดนี้ว่า “ผู้ให้บริการส่วนใหญ่นำไฟฟ้าไปหาชิป แต่ Foundry นำชิปไปหาแหล่งพลังงาน”

ความเร็วในการติดตั้งและการจัดการพลังงาน

Torus ระบุว่า Foundry สามารถจ่ายกำลังประมวลผลสำหรับการอนุมานได้ 1–20 เมกะวัตต์ต่อแห่ง และเปลี่ยนจากการทำสัญญาไปสู่การเริ่มประมวลผลงาน AI ได้ภายใน 12–16 สัปดาห์ ระบบที่มีขนาดเล็กที่สุดมีขนาดโดยประมาณเท่ารถตู้ขนส่งสินค้าขนาดเล็ก และไม่จำเป็นต้องก่อสร้างอาคาร การเตรียมพื้นที่ใช้เวลาประมาณหนึ่งสัปดาห์ ส่วนการติดตั้งและทดสอบเดินระบบใช้เวลาหนึ่งถึงสองวัน

Foundry ทุกชุดจับคู่กับ Torus Reserve ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ด้านการกักเก็บและจัดการพลังงานของบริษัท ระบบกักเก็บพลังงานด้วยแบตเตอรี่และฟลายวีลเฉื่อย ซึ่งควบคุมด้วยการกำหนดวิธีจ่ายพลังงานไว้ล่วงหน้า จะช่วยปรับรูปแบบความต้องการใช้ไฟ รองรับช่วงที่มีความต้องการสูง ช่วยรองรับการเพิ่มกำลัง และจ่ายไฟสำรองเมื่อโครงข่ายไฟฟ้าขัดข้อง Torus ระบุว่าระบบนี้ทำให้สามารถใช้งานระบบประมวลผลได้มากขึ้นผ่านจุดเชื่อมต่อเดิม บริษัทยังให้บริการดูแลการปฏิบัติงานและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง โดย Torus Protect เพิ่มระบบเครือข่ายและระบบรักษาความปลอดภัยแบบบูรณาการ

รูปแบบการติดตั้งและลูกค้ากลุ่มแรก

Foundry เปิดตัวพร้อม Hydra Host และผู้ให้บริการคลาวด์ AI อีกรายหนึ่ง ซึ่ง Torus ไม่ได้เปิดเผยชื่อ รูปแบบการติดตั้งทั้งสามแบบแบ่งตามสัดส่วนของระบบที่ลูกค้าต้องการใช้ Strategic จัดหาตู้ครอบที่มีระบบจ่ายไฟ แต่ไม่มี GPU; Partner จัดหาเครื่องแบบ bare-metal ที่พร้อมใช้งานและมี GPU; ส่วน Direct ให้บริการกำลังประมวลผลสำหรับการอนุมานแบบอธิปไตยผ่านฮาร์ดแวร์สำหรับผู้เช่ารายเดียว ซึ่งจัดสรรให้เฉพาะงานประมวลผลขององค์กรนั้น

Torus ระบุว่า ปัจจุบันมีการติดตั้ง GPU หลายพันตัวในระบบ Foundry แล้ว โดยตั้งเป้าให้มีมากกว่า 47,000 ตัวภายในสิ้นปี 2027 เป้าหมายนี้เป็นตัวชี้วัดที่ชัดเจนสำหรับการขยายกำลังการผลิต และเชื่อมโยงเงินทุนที่ระดมได้ครั้งใหม่นี้กับการเพิ่มจำนวนอย่างมากจากฐานระบบที่ติดตั้งไว้ ณ วันที่เปิดตัว

โรงงานในยูทาห์เป็นศูนย์กลางการขยายธุรกิจ

Foundry ได้รับการออกแบบ พัฒนา และผลิตที่ GigaOne ซึ่งเป็นโรงงานขนาด 545,000 ตารางฟุตของ Torus ในซอลต์เลกซิตี มีพนักงานเกือบ 400 คนทำงานอยู่ที่นั่น และผลิตชิ้นส่วนสำคัญภายในโรงงาน สายการผลิต Foundry เปิดดำเนินการแล้ว Torus ระบุว่าโรงงานจะมีกำลังการผลิตรองรับโหลดไอที 500 เมกะวัตต์ หรือกำลังไฟฟ้าสำหรับอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ โดยมีแผนขยายเป็น 1 กิกะวัตต์

การใช้ทรัพยากรก็เป็นส่วนหนึ่งของจุดเด่นของโรงงานเช่นกัน Torus ระบุว่าระบบระบายความร้อนแบบวงจรปิดของ Foundry ไม่ใช้น้ำ และใช้น้ำน้อยกว่าระบบระบายความร้อนแบบระเหย 95 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ แต่ละระบบยังบริจาคเวลาประมวลผล GPU ให้แก่งานวิจัยทางการแพทย์ผ่าน Folding@home

เงินทุนที่ระดมได้เชื่อมโยงแผนการผลิตและการติดตั้งของ Torus เข้าด้วยกัน การขยายธุรกิจขึ้นอยู่กับการหาพื้นที่ที่มีกำลังรองรับของหม้อแปลงเหลือใช้ และการเปลี่ยนกำลังการผลิตของ GigaOne ให้เป็นระบบที่เปิดใช้งานจริงในปริมาณมากพอจะรองรับเป้าหมายจำนวน GPU ในปี 2027 ดังนั้น ความสามารถในการดำเนินงานของโรงงานและการเข้าถึงจุดเชื่อมต่อไฟฟ้าที่มีอยู่แล้วจึงเป็นข้อจำกัดสำคัญต่อการขยาย Foundry

Theo Nash เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน AI, การคำนวณ, และระบบฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ งานของเขามุ่งเน้นที่พื้นฐานทางเทคนิคเบื้องหลังภาระงาน AI ขนาดใหญ่ รวมถึงศูนย์ข้อมูล, ตัวเร่งความเร็ว, เครือข่าย, และสแตกซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงพวกมันเข้าด้วยกัน.

ด้วยมุมมองเชิงวิเคราะห์และขับเคลื่อนโดยวิศวกรรม, Theo ตรวจสอบว่าความก้าวหน้าใน GPU, ซิลิกอนแบบกำหนดเอง, สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ, และระบบกระจายทำให้รุ่นใหม่ของโมเดล AI สามารถเกิดขึ้นได้อย่างไร เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ, ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, ความสามารถในการขยาย, และข้อจำกัดเชิงปฏิบัติที่กำหนดการใช้งานจริงของโครงสร้างพื้นฐาน AI.

บทความที่เขียนโดย Theo Nash สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำทางเทคนิค, ความชัดเจน, และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์การคำนวณ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว