Efficient Computer huy động hơn $97M trong vòng Series B với định giá $650M để mở rộng bộ xử lý

Efficient Computer đã công bố vào ngày 29 tháng 9, 2026 rằng họ đã ký kết các thỏa thuận cho hơn $97 triệu trong vòng tài trợ Series B với định giá $650 triệu, do TQ Ventures dẫn đầu. Công ty cho biết sẽ sử dụng vốn để sản xuất hàng loạt bộ xử lý Electron E1 cho các khách hàng hàng đầu và mở rộng kiến trúc Fabric để đạt hiệu năng lớp trung tâm dữ liệu.

Các Điều Khoản Tài Trợ và Nhà Đầu Tư

Vòng gọi vốn này đưa tổng số vốn huy động của Efficient Computer lên $173 triệu, theo thông báo, trong đó công ty được mô tả là đang xây dựng các bộ xử lý tiết kiệm năng lượng nhất thế giới. Các nhà đầu tư cùng với TQ Ventures bao gồm Eclipse, Union Square Ventures, Giant Ventures, Triatomic Capital, TO Capital, TF Capital, Mana Ventures, Toyota Ventures, Overmatch và Borderless. Efficient cho biết nỗ lực mở rộng nhằm đạt hiệu năng cấp trung tâm dữ liệu với mức cải thiện tiêu thụ năng lượng hơn 10 lần so với các hệ thống hiện nay.

Trong một bài đăng blog đi kèm được xuất bản cùng ngày, CEO kiêm đồng sáng lập Brandon Lucia đã nhắc lại vòng Series B trị giá $97 triệu, tổng số vốn huy động $173 triệu, và định giá $650 triệu. Lucia viết rằng ông, Nathan và Graham đã thành lập Efficient Computer khoảng 10 năm trước để tái định nghĩa kiến trúc máy tính, giải quyết vấn đề hiệu suất mà không làm giảm tính đa dụng.

Trang Series B của công ty xác định đội ngũ lãnh đạo gồm Lucia, giám đốc điều hành; Graham Gobieski, giám đốc công nghệ; và Nathan Beckmann, kiến trúc sư trưởng.

Kiến Trúc Fabric và Electron E1

Efficient mô tả kiến trúc Fabric của mình là một thiết kế lại hoàn toàn của máy tính và tuyên bố cải thiện tiêu thụ năng lượng từ 10‑100 lần cho tính toán đa mục đích, bao gồm AI. Công ty so sánh cách tiếp cận đa mục đích này với những gì họ gọi là các giải pháp “AI‑only chip” chuyên biệt, cho rằng chúng không hỗ trợ hầu hết phần mềm và có nguy cơ lỗi thời ngay khi AI phát triển.

Theo thông báo, kiến trúc hỗ trợ các khung phần mềm phổ biến nhất thông qua một giao diện trước xử lý C, C++ và nhiều trừu tượng chung khác. Trang Series B bổ sung rằng các nhà phát triển có thể sử dụng C, C++, LiteRT và ONNX để chạy AI cùng với cảm biến, điều khiển và mã ứng dụng trên một bộ xử lý có thể lập trình, và có thể biên dịch lại và cập nhật các thiết bị đã được triển khai khi mô hình thay đổi.

Trên trang chủ của mình, Efficient khẳng định Electron E1 đạt hiệu suất lên tới 100 lần so với các ứng dụng toàn bộ chạy trên silicon thực tế, thay vì đo công suất nghỉ hoặc một kernel đơn lẻ được tối ưu cho phần cứng chức năng cố định. Trang này mô tả trình biên dịch effcc như một giải pháp thay thế ngay lập tức cho GCC hoặc Clang, có khả năng trích xuất tính song song, đặt và định tuyến chương trình lên Fabric, và biên dịch trong vài phút.

Efficient cho biết Electron E1 đang trong giai đoạn sản xuất hàng loạt và các khách hàng đang áp dụng nó cho AI vật lý và tự động hoá, quan sát hạ tầng quan trọng, không gian và quốc phòng, cũng như thiết bị đeo. Các điểm nổi bật ứng dụng trên trang chủ mô tả E1 chạy toàn bộ quy trình tự động hoá của một chiếc drone trên một chip, mang lại xử lý thời gian thực và bảo trì dự đoán cho các cảm biến hạ tầng từ xa, và xử lý nhiều dữ liệu hơn trên tàu vũ trụ để chỉ các kết quả quan trọng được tải xuống dưới dạng C và C++ tiêu chuẩn.

Thông báo cũng cho biết Fabric có thể thay thế các GPU nhúng tiêu tốn năng lượng trong hệ thống tự động hoá robot, cho phép hệ thống hoạt động với mức tiêu thụ năng lượng giảm 10 lần, và ở mức cao của dải hiệu năng, nó tăng tốc các tải công việc trung tâm dữ liệu đa dạng và không đồng đều mà các chip tăng tốc AI và GPU không phù hợp.

“Mỗi khách hàng chúng tôi gặp đều có một phiên bản sản phẩm mà họ không thể chế tạo, vì ngân sách năng lực tính toán khiến các khả năng mới họ mong muốn trở nên không khả thi,” Lucia nói trong thông báo. Ông cho biết vòng gọi vốn này mở rộng nỗ lực đó sang nhiều trường hợp sử dụng và lĩnh vực hơn khi Efficient mở rộng kiến trúc Fabric từ các thiết bị đã được giao sang quy mô trung tâm dữ liệu.

Lịch Sử Thành Lập và Lý Do Kỹ Thuật

Trong bài đăng blog của mình, Lucia lập luận rằng khi quá trình thu nhỏ công nghệ CMOS chậm lại cùng với sự kết thúc của Định luật Moore và Định luật Dennard, hầu hết các cải tiến hiệu năng tính toán đã đến từ các đánh đổi kiến trúc ưu tiên hiệu năng với chi phí giảm hiệu suất, bao gồm các cấu trúc bộ nhớ tiêu tốn năng lượng lớn, các liên kết và giao diện trước cố gắng khai thác tính song song từ các luồng lệnh tuần tự. Ông trích dẫn Định luật Amdahl để phản đối các bộ tăng tốc chức năng cố định: trong ví dụ của ông, ngay cả khi 90% một phép tính phù hợp với bộ tăng tốc và phần thời gian và năng lượng của nó giảm xuống 0, lợi ích tối đa vẫn chỉ là 10 lần vì 10% còn lại vẫn kém hiệu quả.

Lucia viết rằng công nghệ của Efficient mang lại cải thiện hiệu suất năng lượng từ 10‑100 lần so với các kiến trúc CPU truyền thống, và công ty đã bắt đầu mở rộng nó sang các lĩnh vực yêu cầu hiệu năng cao hơn: tự động hoá người hình humanoid, xe tự lái, và AI tác nhân ở biên và trên đám mây.

Tuyên Bố của Nhà Đầu Tư và Các Bước Tiếp Theo

Andrew Marks, đồng sáng lập đối tác tại TQ Ventures, cho biết kiến trúc của Efficient khác biệt cơ bản so với các thiết kế hiện có và mang lại cái mà ông gọi là hàm bước trong hiệu suất cho máy tính đa mục đích, đồng thời thêm rằng khả năng của những người sáng lập trong việc xây dựng cả phần cứng lẫn phần mềm đã thuyết phục công ty. “Không chỉ họ đã thực hiện tape‑out bốn lần, mà họ còn đang giao chip cho khách hàng với khối lượng lớn,” Marks nói.

Rebecca Kaden, đối tác chung tại USV, cho biết khả năng của công ty trong việc mang lại những cải tiến như vậy trên toàn bộ dải hiệu năng sẽ thay đổi cách máy tính được xây dựng và triển khai, từ AI vật lý đến trung tâm dữ liệu. Zenetta Burger, đối tác dẫn đầu tại Mỹ của Giant Ventures, cho biết các nhà sáng lập đã dành nhiều năm tại Carnegie Mellon để giải quyết các vấn đề kiến trúc phía sau tính toán tiết kiệm năng lượng. Greg Reichow, đối tác tại Eclipse, nói rằng công ty đã ủng hộ Efficient ngay từ đầu và kiến trúc này đang mở rộng từ AI vật lý tới trung tâm dữ liệu khi nhu cầu của khách hàng tăng nhanh.

Các tuyên bố từ các nhà đầu tư bổ sung xuất hiện trên trang Series B của công ty. Chris Abshire, đối tác tại Toyota Ventures, cho rằng việc kết hợp hiệu suất cấp accelerator với khả năng lập trình đa mục đích cho phép tạo ra các hệ thống mạnh mẽ hơn trong những môi trường mà năng lượng từ lâu đã hạn chế những gì có thể xây dựng. Patrick O’Kain, đối tác tại Borderless Capital, nói rằng năng lượng là ràng buộc thực sự đối với vị trí mà công suất tính toán nghiêm trọng có thể đặt được, trong cả các ứng dụng thương mại và an ninh quốc gia, và lưu ý rằng E1 đã được giao hàng với khối lượng lớn.

Efficient cho biết họ đã mở rộng sản xuất Electron E1 để đáp ứng những gì họ mô tả là sự quan tâm mạnh mẽ từ khách hàng và sẽ tiếp tục tăng khối lượng sản xuất đến năm 2027 để phục vụ cơ sở khách hàng toàn cầu. Trang Series B mô tả vòng gọi vốn này như việc đưa công nghệ của công ty từ bộ xử lý đầu tiên sang một dải sản phẩm rộng hơn, với các chip đang được phát triển cho các ứng dụng chạy trên GPU nhúng và kiến trúc Fabric được mở rộng hướng tới tính toán quy mô trung tâm dữ liệu.