Ora Computing สตาร์ทอัพจากเวียนนา ระดมทุน 3.5 ล้านยูโร หวังลดขนาดโมเดล AI ลงถึง 80%

Ora Computing สตาร์ทอัพ Deep-Tech จากกรุงเวียนนา ประเทศออสเตรีย ก่อตั้งในปี 2025 ได้ประกาศปิดรอบ Seed Round มูลค่า 3.5 ล้านยูโร เมื่อวันที่ 24 มิถุนายน 2026 เพื่อนำซอฟต์แวร์ที่สามารถบีบอัดโมเดล AI ขนาดใหญ่ให้เล็กลงถึง 80% มาสู่เชิงพาณิชย์ โดยยังคงความแม่นยำใกล้เคียงกับของเดิม บทความนี้จะตรวจสอบข้อเท็จจริงของรอบการลงทุน เทคโนโลยีที่อ้าง และแผนงานของบริษัท โดยอิงจากประกาศหลักจากนักลงทุนนำอย่าง Greencode Ventures และรายงานจากสื่อในอุตสาหกรรมต่างๆ

รอบการลงทุน Seed Round มูลค่า 3.5 ล้านยูโร

รอบ Seed Round ครั้งนี้ นำร่วมโดย Constructor Capital (VC ด้าน Deep-Tech จากสวิตเซอร์แลนด์) และ Greencode Ventures พร้อมด้วย การสนับสนุนอย่างต่อเนื่องจาก XISTA Science Ventures นักลงทุนเดิมที่ช่วยก่อตั้งและสร้างบริษัท

Ora Computing ก่อตั้งโดยนักวิจัยด้านควอนตัมคอมพิวเตอร์ Stefan Sack และ Raimel A. Medina ซึ่งแยกตัวออกมาจาก Institute of Science and Technology Austria (ISTA) หรือสถาบันวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งออสเตรีย บริษัทเปิดตัวจากโหมดลับ (stealth) ในช่วงปลายปี 2025 และได้ทดสอบโซลูชันกับพันธมิตรในภาคส่วนยานยนต์และชิปสำหรับ Edge Computing เรียบร้อยแล้ว

ซอฟต์แวร์บีบอัด AI ทำงานอย่างไร

ซอฟต์แวร์ของ Ora ใช้ แนวทางที่อิงกับทฤษฎีสารสนเทศ (information theory) เพื่อย่อขนาดโมเดล AI Foundation ขนาดใหญ่สำหรับการอนุมาน (inference) — หมายความว่ามันจะจัดโครงสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์ใหม่เพื่อกำจัดส่วนที่ซ้ำซ้อน ในขณะที่คงคุณภาพของผลลัพธ์ไว้ ข้ออ้างสำคัญจากบริษัทและนักลงทุนมีดังนี้:

• ลดขนาดได้มากถึง 80%: โมเดลสามารถถูกย่อขนาดพื้นที่หน่วยความจำลงได้อย่างมาก
• อนุมานได้เร็วขึ้นถึง 4 เท่า: โมเดลที่ถูกบีบอัดจะทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันได้เร็วกว่าอย่างเห็นได้ชัด
• ความแม่นยำลดลงเพียง 0–5%: การแลกเปลี่ยนระหว่างการบีบอัดและความแม่นยำนั้นน้อยมาก
• ไม่จำกัดฮาร์ดแวร์: ซอฟต์แวร์ทำงานได้กับสถาปัตยกรรมชิปที่หลากหลาย (CPU, GPU, Edge Silicon) โดยไม่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะหรือการเทรนซ้ำ
• ไม่ต้องเทรนซ้ำ: สามารถใช้งานร่วมกับเฟรมเวิร์กการอนุมานมาตรฐานได้ทันที
• เส้นโค้งการบีบอัดแบบต่อเนื่อง: ไม่เหมือนเครื่องมือแบบ "เลือกเลเวลการบีบอัด" แบบแยกส่วน อัลกอริทึมของ Ora จะแมปเส้นโค้งการแลกเปลี่ยนระหว่างขนาดและความแม่นยำอย่างต่อเนื่อง ทำให้ลูกค้าสามารถปรับแต่งตามข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์และต้นทุนของตนเองได้
• พิสูจน์แล้วกับโมเดล 7 หมื่นล้านพารามิเตอร์: บริษัทระบุว่าได้บีบอัดโมเดลขนาด 70,000 ล้านพารามิเตอร์ในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ด้วยต้นทุนการประมวลผลต่ำกว่า 1,000 ดอลลาร์สหรัฐ ในขณะที่ต้นทุนทั่วไปในอุตสาหกรรมอยู่ที่หลายแสนดอลลาร์

ผลกระทบด้านต้นทุน พลังงาน และคาร์บอน

เนื่องจากการใช้โมเดลที่ถูกบีบอัดต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลน้อยลง Ora จึงระบุว่าเทคโนโลยีของพวกเขาจะช่วยลดการใช้พลังงานและการปล่อยคาร์บอนโดยตรง บริษัทประมาณการว่า หากมีส่วนแบ่งตลาดเพียง 1% เทคโนโลยีนี้สามารถลดการปล่อย CO₂ ได้มากกว่า 50,000 ตันต่อปี

สิ่งนี้สอดคล้องกับฉันทามติในอุตสาหกรรมในวงกว้างที่ว่าการอนุมาน (inference) คิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 90% ของการใช้พลังงานตลอดอายุการใช้งานของโมเดล AI ที่ถูกปรับใช้ จึงทำให้การบีบอัดเป็นกลไกที่ทรงพลังสำหรับความยั่งยืน งานวิจัยในปี 2025 จากวารสาร PMC พบว่าการใช้เทคนิคการบีบอัดโมเดล เช่น การตัดแต่ง (pruning) และการกลั่นความรู้ (distillation) กับโมเดลขนาด BERT ส่งผลให้การใช้พลังงานลดลง 32–48% ในขณะที่ยังคงความแม่นยำสูงกว่า 95% อย่างไรก็ตาม การประมาณการประหยัด CO₂ เฉพาะของ Ora นั้นถูกระบุว่าเป็น "การประมาณการ" ที่อัตราการเจาะตลาดตามเกณฑ์มาตรฐาน และยังไม่ใช่ผลลัพธ์ที่วัดได้จริง

การใช้เงินทุนและแผนการเชิงพาณิชย์

Ora ได้ระบุวัตถุประสงค์หลักสามประการสำหรับเงินทุน Seed Round นี้ :

1. ขยายทีมงาน — เพิ่มทีมวิศวกรรมและทีมการค้า
2. ขยายขีดความสามารถในการบีบอัดไปยังโมเดล Frontier ที่ใหญ่ขึ้น — ผลักดันขีดความสามารถเกินกว่าในปัจจุบันเพื่อบีบอัดโมเดลยุคถัดไป
3. เปิดตัวผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ — โดยมุ่งเป้าไปที่ ผู้ให้บริการ Cloud Inference และ บริษัทที่ปรับใช้ AI ณ ปลายทาง (Edge) เช่น อุตสาหกรรมยานยนต์ อุปกรณ์อุตสาหกรรม

เว็บไซต์ของบริษัทในตอนนี้โฆษณาบริการบีบอัด LLM แบบอัตโนมัติ ที่สามารถทำให้โมเดลทำงานบนอุปกรณ์ Edge, เซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร หรือโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ได้ "ในไม่กี่ชั่วโมง ไม่ใช่เป็นเดือน" พร้อมข้ออ้างว่าสามารถลดพื้นที่หน่วยความจำลงได้ถึง 70% และลดค่าใช้จ่าย GPU ลงได้มากกว่า 50%

หมายเหตุเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มา

แหล่งข้อมูลหลักคือประกาศอย่างละเอียดที่เผยแพร่บนเว็บไซต์ทางการของ Greencode Ventures รายงานจากสื่อหลายแห่ง รวมถึง The Recursive , IT Boltwise , Vestbee , tech.eu และ Fundup.ai ก็รายงานรายละเอียดรอบการลงทุน ตัวเลขการบีบอัด และแผนการใช้เงินทุนในทิศทางเดียวกัน ยังไม่มีบุคคลที่สามที่เป็นอิสระรายใดตรวจสอบการประมาณการประหยัด CO₂ เฉพาะของ Ora ซึ่งบริษัทระบุว่าเป็นเพียงการประมาณการ ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่วัดได้จริง