Tři startupy s AI čipy, které chtějí sesadit Nvidii

Cerebras: výpočty v měřítku waferu a valuace 23 miliard dolarů

Financování a valuace

Cerebras v únoru 2026 uzavřel investiční kolo Series H ve výši 1 miliardy dolarů při post-money valuaci přibližně 23 miliard dolarů. To je téměř trojnásobek oproti valuaci 8,1 miliardy dolarů z doby o šest měsíců dříve . Kolo vedl fond Tiger Global; zapojily se také AMD, Fidelity, Benchmark, Coatue a další investoři .

V dubnu 2026 společnost znovu nastartovala přípravy na vstup na burzu. Podle dostupných informací z května plánovala získat přibližně 4,8 až 5 miliard dolarů při valuaci přesahující 50 miliard dolarů .

Technologie

Vlajkovým produktem Cerebras je Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) — jediný obrovský procesor o velikosti celého křemíkového waferu, který integruje stovky tisíc jader. Takový přístup má nabídnout mimořádnou výpočetní hustotu pro trénování i provoz AI modelů.

Cerebras uvádí, že WSE-3 spotřebuje na jednotku výpočetního výkonu jen zlomek energie a u vybraných úloh nabízí více než dvacetinásobně vyšší rychlost inference a trénování než konkurenční řešení . Jde tedy o sázku na maximální výkon v jednom fyzicky propojeném čipu, nikoli na skládání velkého množství samostatných GPU.

SambaNova: infrastruktura pro inferenci v hodnotě 11 miliard dolarů

Financování a valuace

SambaNova v červenci 2026 uzavřela první část kola Series F ve výši 1 miliardy dolarů při post-money valuaci 11 miliard dolarů. Oproti valuaci z doby o pět měsíců dříve jde přibližně o 2,3násobný nárůst .

Kolo vedl General Atlantic. Mezi další investory patřily například Intel Capital, BlackRock, T. Rowe Price, Capital Group a Katarský investiční úřad . Generální ředitel Rodrigo Liang uvedl pro TechCrunch, že během několika týdnů by měla následovat další část financování s účastí nových investorů .

Technologie

SambaNova vyvíjí vlastní čipy, kompletní hardwarové systémy a cloudové služby určené především pro inferenci. Tím se rozumí fáze, kdy již natrénovaný AI model odpovídá na dotazy a generuje výsledky.

Její čip SN50, představený v únoru 2026, je navržen speciálně pro inferenci velkých jazykových modelů. Firma tvrdí, že dokáže nabídnout více než trojnásobnou propustnost oproti GPU Nvidia B200 . Systémy SambaNova si pro bezpečnou inferenci přímo ve vlastních datových centrech vybral také JPMorgan Chase .

Positron: energeticky úsporná inference a možná valuace 5 miliard dolarů

Financování a valuace

Positron v únoru 2026 získal 230 milionů dolarů v kole Series B při valuaci přesahující 1 miliardu dolarů. Kolo vedly Arena Private Wealth, Jump Trading a Unless; strategicky se zapojily také Arm a Katarský investiční úřad .

V červenci společnost jednala o dalším financování v objemu přibližně 750 milionů dolarů, rozděleném do dvou fází. První fáze by podle dostupných informací mohla firmu ocenit na 3,5 miliardy dolarů a druhá až na 5 miliard dolarů . Jde však o vyjednávané financování, nikoli o již uzavřené kolo.

Technologie

Positron se soustředí na čipy pro energeticky úspornou inferenci. Jeho cílem je snížit spotřebu při provozu AI modelů ve srovnání s GPU od Nvidie .

Společnost tvrdí, že její systémy Atlas nabízejí oproti srovnatelnému hardwaru Nvidia 3,5násobný výkon na dolar a 3,5násobnou energetickou efektivitu . Další generace čipu s názvem Asimov má projít finální přípravou pro výrobu na konci roku 2026; první vzorky se očekávají na začátku roku 2027 .

Proč investoři sázejí na „de-nvidizaci“ AI

Trojice těchto firem je součástí mnohem širšího trendu. Startupy vyvíjející AI čipy získaly v roce 2026 celosvětově přes 8,3 miliardy dolarů. Na americké společnosti připadlo 4,7 miliardy dolarů a evropské firmy přispěly přibližně 800 miliony dolarů . Medián velikosti investičního kola dosahuje 250 milionů dolarů, což je na poměry venture kapitálu mimořádně vysoká částka .

1. Specializace místo univerzálnosti

Noví hráči se většinou nepokoušejí napodobit univerzální GPU Nvidia. Zaměřují se na konkrétní části výpočetního řetězce: Cerebras na výpočty v měřítku waferu a SambaNova s Positronem především na inferenci .

2. Inference se stává novým bojištěm

Nvidia si stále drží silnou pozici v trénování AI modelů. Jakmile jsou ale modely nasazeny do běžných služeb, roste význam inference — tedy jejich samotného provozu. Specializované ASIC čipy mohou v této fázi nabídnout lepší poměr výkonu ke spotřebě i k ceně .

3. Investoři očekávají tlak na marže Nvidie

Základní investiční teze je jednoduchá: dominantní postavení Nvidie a její vysoké marže nemusí zůstat nedotknutelné. S rostoucím objemem AI úloh budou velcí provozovatelé datových center hledat levnější a úspornější alternativy .

Dohromady 2,55 miliardy dolarů získané během jediného týdne proto představují více než jen několik velkých investičních kol. Naznačují, že éra téměř výhradního spoléhání na GPU v AI infrastruktuře může začít dostávat první skutečné trhliny.