Китайський розробник спеціалізованих процесорів для штучного інтелекту Moffett AI залучив майже 1 млрд юанів (близько $140 млн) у межах інвестиційного раунду Series C+. Про завершення фінансування компанія зі штаб-квартирою в Шеньчжені оголосила 3 листопада 2026 року.
Новий раунд відбувся приблизно через п’ять місяців після попереднього залучення капіталу, коли Moffett AI також отримала майже 1 млрд юанів. Таким чином, за два послідовні раунди компанія залучила близько 2 млрд юанів для розвитку власних технологій.
Отримані інвестиції планують використати для модернізації процесорів, призначених для ШІ-інференсу — виконання вже навчених моделей штучного інтелекту. Крім того, фінансування забезпечить розробку наступного покоління чипів і розширення співпраці з науково-дослідними установами та промисловими партнерами.
Технологія розріджених обчисленьMoffett AI спеціалізується на розробці апаратних рішень із використанням технології розріджених обчислень (sparse computing). Вона передбачає скорочення кількості математичних операцій під час роботи ШІ-моделей завдяки пропуску обчислень,
які не мають істотного впливу на кінцевий результат.
Такий підхід дозволяє ефективніше використовувати обчислювальні потужності, зменшувати навантаження на процесори та скорочувати витрати ресурсів під час обробки великих обсягів даних.
За інформацією Moffett AI, обчислювальні кластери на основі її власних чипів уже розгорнуті в чотирьох регіонах Китаю. Компанія також співпрацює з телекомунікаційними операторами, які інтегрують розроблені нею процесори у свою інфраструктуру обчислювальних сервісів.
Новий ШІ-прискорювач представлять до кінця рокуДо завершення 2026 року Moffett AI планує презентувати новий прискорювальний пристрій SP200, призначений для обробки запитів до моделей штучного інтелекту.
Очікується, що пристрій стане наступним етапом розвитку апаратної платформи компанії та розширить її можливості у сфері ШІ-інференсу.
Залучення нового фінансування відбувається на тлі розвитку китайського ринку спеціалізованих ШІ-процесорів, де компанії працюють над підвищенням продуктивності обчислень та ефективності використання апаратних ресурсів.
