3 สตาร์ตอัปชิป AI ระดมทุนมหาศาล หวังท้าทาย Nvidia

Cerebras Systems: ประมวลผลทั้งเวเฟอร์ มูลค่าพุ่งสู่ 23,000 ล้านดอลลาร์

เงินทุนและมูลค่าบริษัท

Cerebras ปิดการระดมทุน Series H มูลค่า 1,000 ล้านดอลลาร์ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ที่มูลค่าหลังการลงทุนประมาณ 23,000 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นเกือบสามเท่าจาก 8,100 ล้านดอลลาร์เมื่อหกเดือนก่อน รอบนี้นำโดย Tiger Global และมี AMD, Fidelity, Benchmark, Coatue รวมถึงนักลงทุนรายอื่นเข้าร่วม

ต่อมาในเดือนเมษายน บริษัทกลับมาเดินหน้ากระบวนการเตรียมเสนอขายหุ้นต่อสาธารณะ หรือ IPO อีกครั้ง และ ณ เดือนพฤษภาคม 2026 มีรายงานว่าเพิ่มเป้าหมายการระดมทุนเป็นประมาณ 4,800–5,000 ล้านดอลลาร์ โดยมุ่งหวังมูลค่าบริษัทมากกว่า 50,000 ล้านดอลลาร์

เทคโนโลยี

Cerebras พัฒนา Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์ขนาดมหึมาที่รวมพื้นที่ของซิลิคอนเวเฟอร์ทั้งแผ่นไว้ในชิปเดียว และมีแกนประมวลผลหลายแสนแกน

บริษัทระบุว่า WSE-3 ใช้พลังงานต่อหน่วยการคำนวณเพียงส่วนน้อยเมื่อเทียบกับโซลูชันอื่น พร้อมประสิทธิภาพด้านการฝึกและการรันโมเดล AI ที่เร็วกว่าโซลูชันคู่แข่งมากกว่า 20 เท่าในงานบางประเภท แนวทางของ Cerebras จึงเหมาะกับงานที่ต้องการความหนาแน่นของการประมวลผลบนชิปสูงมาก ทั้งการฝึกโมเดลและการใช้งานโมเดลจริง

SambaNova Systems: โฟกัสโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการรันโมเดล AI

เงินทุนและมูลค่าบริษัท

SambaNova ปิดการระดมทุนระยะแรกของ Series F มูลค่า 1,000 ล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคม 2026 ที่มูลค่าหลังการลงทุน 11,000 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 2.3 เท่าของมูลค่าบริษัทเมื่อห้าเดือนก่อน

รอบนี้นำโดย General Atlantic และมี Intel Capital, BlackRock, T. Rowe Price, Capital Group, Qatar Investment Authority รวมถึงนักลงทุนรายอื่นเข้าร่วม Rodrigo Liang ซีอีโอของบริษัทบอกกับ TechCrunch ว่าคาดว่าจะมีการปิดระดมทุนรอบเพิ่มเติมภายในไม่กี่สัปดาห์

เทคโนโลยี

SambaNova พัฒนาชิป ระบบฮาร์ดแวร์ และบริการคลาวด์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ inference ซึ่งหมายถึงกระบวนการที่โมเดล AI นำความรู้ที่ฝึกไว้มาใช้สร้างคำตอบให้ผู้ใช้

ชิปเรือธงอย่าง SN50 ซึ่งเปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ถูกออกแบบมาเพื่อการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่โดยเฉพาะ บริษัทอ้างว่า SN50 ให้ปริมาณงานมากกว่า GPU Nvidia B200 ได้มากกว่าสามเท่า

ด้านการใช้งานจริง JPMorgan Chase เลือกระบบของ SambaNova เพื่อรองรับการรันโมเดล AI แบบติดตั้งภายในองค์กร หรือ on-premises ซึ่งช่วยให้การประมวลผลข้อมูลสำคัญเกิดขึ้นภายในโครงสร้างพื้นฐานที่ควบคุมได้

Positron: ชิป inference ที่เดิมพันกับการลดค่าไฟ

เงินทุนและมูลค่าบริษัท

Positron ระดมทุน Series B ได้ 230 ล้านดอลลาร์ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ทำให้มูลค่าบริษัทสูงกว่า 1,000 ล้านดอลลาร์ รอบนี้นำโดย Arena Private Wealth, Jump Trading และ Unless พร้อมการลงทุนเชิงกลยุทธ์จาก Arm และ Qatar Investment Authority

ในเดือนกรกฎาคม บริษัทเข้าสู่การเจรจาระดมทุนเพิ่มเติมประมาณ 750 ล้านดอลลาร์ผ่านการจัดหาเงินทุนสองระยะ ซึ่งอาจทำให้มูลค่าบริษัทเพิ่มขึ้นสูงสุดถึง 5,000 ล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวยังเป็นเป้าหมายหรือเงื่อนไขที่อยู่ระหว่างการเจรจา ไม่ใช่การระดมทุนที่ปิดดีลแล้ว

เทคโนโลยี

Positron มุ่งพัฒนาชิปสำหรับ inference ที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ โดยตั้งเป้าลดการใช้ไฟฟ้าในการรันโมเดล AI เมื่อเทียบกับ GPU ของ Nvidia

บริษัทอ้างว่าระบบ Atlas ให้ประสิทธิภาพต่อดอลลาร์และประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงกว่าฮาร์ดแวร์ Nvidia ที่เทียบเคียงกันได้ 3.5 เท่า ส่วนชิปรุ่นถัดไปอย่าง Asimov มีกำหนดเข้าสู่ขั้นตอน tape-out หรือการส่งแบบชิปเข้าสู่การผลิตปลายปี 2026 และคาดว่าจะมีตัวอย่างชิปรุ่นแรกช่วงต้นปี 2027

เทรนด์ใหญ่: จากการพึ่งพา GPU เดียว สู่ยุคชิปเฉพาะทาง

ทั้งสามบริษัทเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระแสที่ใหญ่กว่านั้น สตาร์ตอัปด้านชิป AI ทั่วโลกสามารถระดมทุนได้มากกว่า 8,300 ล้านดอลลาร์ในปี 2026 โดยบริษัทจากสหรัฐฯ คิดเป็น 4,700 ล้านดอลลาร์ และบริษัทจากยุโรปประมาณ 800 ล้านดอลลาร์ ขณะที่มูลค่าระดมทุนต่อรอบระดับมัธยฐานอยู่ที่ 250 ล้านดอลลาร์ ซึ่งถือว่าสูงมากเมื่อเทียบกับมาตรฐานการลงทุนในสตาร์ตอัป

แนวโน้มสำคัญมีอยู่สามประการ

• ชิปเฉพาะทางกำลังสำคัญกว่าการทำทุกอย่างได้: แทนที่จะสร้าง GPU อเนกประสงค์เพื่อชนกับ Nvidia โดยตรง บริษัทเหล่านี้เลือกเจาะบางส่วนของห่วงโซ่การประมวลผล AI Cerebras เน้นการประมวลผลระดับเวเฟอร์ ขณะที่ SambaNova และ Positron มุ่งไปที่ inference ซึ่งกำลังขยายตัวตามจำนวนโมเดล AI ที่ถูกนำไปใช้งานจริง
• Inference กลายเป็นสนามรบใหม่: Nvidia ยังคงมีบทบาทนำในตลาดการฝึกโมเดล AI แต่การแข่งขันกำลังร้อนแรงขึ้นในฝั่ง inference เพราะชิป ASIC ที่ออกแบบมาเฉพาะทางอาจให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์และต่อต้นทุนดีกว่าเมื่อต้องรันโมเดลในระบบผลิตจริง
• นักลงทุนกำลังเดิมพันกับการกดดันกำไรของ Nvidia: แนวคิดหลักของการลงทุนคือ ตำแหน่งผู้นำและอัตรากำไรที่สูงของ Nvidia อาจไม่แข็งแกร่งตลอดไป เมื่อปริมาณงาน AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และผู้ให้บริการคลาวด์หรือองค์กรขนาดใหญ่ต้องการทางเลือกที่ถูกลงและประหยัดพลังงานกว่า

เงินทุนรวม 2,550 ล้านดอลลาร์ที่เกี่ยวข้องกับบริษัททั้งสามภายในสัปดาห์เดียวของเดือนกรกฎาคม 2026 จึงเป็นสัญญาณว่านักลงทุนเชื่อว่าการพึ่งพา GPU จากผู้ผลิตรายเดียวในระบบประมวลผล AI กำลังถูกท้าทายอย่างจริงจัง แม้เส้นทางไปสู่การแย่งส่วนแบ่งตลาดจาก Nvidia จะยังต้องพิสูจน์ทั้งด้านประสิทธิภาพ การผลิตในปริมาณมาก และการรองรับซอฟต์แวร์ก็ตาม