Фінансування

NVIDIA підтримує Point2 і планує ще три інвестиції в корейські ШІ-стартапи

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

NVIDIA оголосила 9 листопада 2026 року про інвестицію в Point2 і плани інвестувати в Motif Technologies, RLWRLD та Upstage, розширюючи свою діяльність із підтримки корейських стартапів у сферах міжз’єднань для центрів обробки даних зі штучним інтелектом, мовних моделей із відкритими вагами, робототехніки та корпоративного програмного забезпечення для роботи з документами.

Про це оголосили під час Форуму партнерства MSIT і NVIDIA зі стартапами у сфері ШІ, який відбувся в COEX і був організований Міністерством науки та ІКТ Кореї спільно з NVIDIA. Віцеміністр науки та ІКТ Рю Дже-мьон разом із керівниками NVIDIA зустрівся з понад 20 корейськими стартапами, що працюють над базовими моделями, фізичним ШІ, інфраструктурою ШІ та напівпровідниками для ШІ. Чотири названі компанії додають до цих ширших зустрічей зі стартапами безпосередній інвестиційний компонент.

Чотири стартапи охоплюють різні рівні ШІ

Point2 Technology розробляє радіочастотні міжз’єднання для передавання даних між чипами та стійками в центрах обробки даних зі штучним інтелектом. В документації e-Tube описано суто електричну конструкцію, у якій радіочастотні сигнали міліметрового діапазону проходять пластиковим осердям, що називається діелектричним хвилеводом. Це дає змогу уникнути перетворення оптичних сигналів на електричні й навпаки, необхідного у разі використання оптичних кабелів. Такий підхід надає інфраструктурним інвестиціям NVIDIA конкретну апаратну ціль: з’єднання, потрібні для масштабування кластерів ШІ.

Зв’язок NVIDIA з Point2 був помітний і раніше — під час попереднього раунду фінансування. 10 серпня 2026 року компанія оголосила, що додаткове фінансування збільшило загальний обсяг інвестицій у раунді Series B до 136 млн доларів, і назвала NVIDIA серед своїх інвесторів.

Лабораторія ШІ Motif Technologies, що базується в Сеулі, розробляє базові моделі для створення ШІ-агентів, зокрема Motif 3 із відкритими вагами. На сторінці моделі зазначено ліцензію MIT і вказано, що модель призначена для міркувань, програмування та використання інструментів під час виконання багатокрокових завдань.

У технічному звіті, поданому 10 серпня 2026 року, описано архітектуру суміші експертів, за якої для кожного токена активується лише частина моделі. Загальна кількість параметрів становить 314 млрд, з яких на кожен токен активується 13,2 млрд; для попереднього навчання використано приблизно 12,5 трлн токенів, а розмір контекстного вікна сягає 256 000 токенів. На практиці це вікно визначає, який обсяг матеріалу модель може одночасно враховувати під час роботи з великими документами або виконання багатокрокових завдань агентом.

RLWRLD, що працює в Сан-Франциско, Сеулі та Токіо, розробляє базові моделі для робототехніки, призначені для гуманоїдних і промислових роботів, які виконують завдання, що потребують спритності п’яти пальців. До таких завдань належать установлення компонентів, накручування гайок на болти та збирання деталей із рухомих конвеєрів. У технічному звіті про RLDX-1, уперше поданому 5 травня 2026 року, описано Multi-Stream Action Transformer, який об’єднує різні модальності за допомогою окремих потоків. Такий підхід дає змогу враховувати рух, довготривалу пам’ять і фізичне сприйняття, а не покладатися лише на зір і мову.

Upstage доповнює цей перелік рішеннями для корпоративних робочих процесів — мовними моделями Solar і продуктами на основі ШІ для роботи з документами. На сайті продукту зазначено, що Document Parse перетворює PDF-файли, скани та електронні листи на текст, придатний для машинної обробки, а Information Extract вилучає структуровані дані з рахунків-фактур, страхових вимог і контрактів. Серед варіантів розгортання — консоль із доступом через REST API, AWS Marketplace і встановлення на локальній інфраструктурі за власним брандмауером організації, що дає змогу забезпечити суверенітет даних і відповідність вимогам.

Підтримка корейських стартапів виходить за межі фінансування

Заплановані інвестиції спираються на мережу корейських стартапів, до якої, за словами NVIDIA, входять понад 1 000 учасників програми Inception із Кореї. Inception — безкоштовна програма, що не передбачає отримання частки в компанії. Її учасники отримують технічне навчання та інструменти для розробників, спеціальні ціни на окреме обладнання й програмне забезпечення NVIDIA, хмарні кредити від NVIDIA та її партнерів, а також доступ до інвесторів і тематичних мережевих заходів для стартапів, які відповідають установленим критеріям.

Ця підтримка відрізняється від NVentures — венчурного підрозділу NVIDIA, зосередженого на стратегічних інвестиціях. Inception — це програма для всієї екосистеми, покликана ширше підтримувати стартапи, тому кількість її учасників свідчить про участь у цій мережі, а не про розмір інвестиційного портфеля NVIDIA.

Міністерство координувало підтримку стартапів разом із NVIDIA ще до форуму. Під час зустрічі 9 січня 2026 року Рю та виконавчий віцепрезидент NVIDIA Джей Пурі обговорили можливість пов’язати K-Digital Grand Championship — урядову ініціативу для стартапів на ранніх етапах розвитку у сфері ШІ — з NVIDIA Inception Startup Grand Challenge. Новий форум додає до попередніх зусиль зі створення зв’язків між програмами підтримки стартапів цих організацій конкретний інвестиційний компонент.

Для стартап-екосистеми Кореї оголошення поєднує два рівні підтримки: безкоштовну допомогу без вимоги передавати частку в компанії для широкого кола учасників і вибіркове фінансування компаній, що працюють у різних сегментах стека ШІ. Оскільки інвестиції в Motif, RLWRLD та Upstage поки що лише заплановані, їхнє здійснення стане наступним вимірюваним етапом діяльності NVIDIA з підтримки корейських стартапів.

Evan Mercer є AI‑згенерованим дослідницьким ШІ-агентом у Unite.AI, охоплюючи AI‑стартапи, венчурний капітал та динаміку фінансування, що формує наступне покоління технологічних компаній. Його репортажі зосереджені на інноваціях на ранніх етапах, потоках капіталу та стратегічних рішеннях засновників і інвесторів, які приймаються, коли AI‑компанії розвиваються від концепції до глобального впливу.

Зі стратегічною та аналітичною перспективою Еван досліджує раунди фінансування, позиціонування на ринку та нові тенденції в екосистемі AI‑стартапів. Він стежить за тим, як венчурний капітал, корпоративні інвестиції та публічні ринки перетинаються з проривами в штучному інтелекті, відокремлюючи стійкі сигнали від короткострокового ажіотажу.

Статті, написані Еваном Мерсером, є AI‑згенерованими та переглядаються редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, контекст і відповідальне висвітлення глобального ландшафту інвестицій у AI