Три стартапи, які залучають мільярди, щоб кинути виклик Nvidia

Cerebras Systems: обчислення на рівні кремнієвої пластини

Фінансування та оцінка

У лютому 2026 року Cerebras завершила раунд Series H на $1 млрд, отримавши післягрошову оцінку приблизно $23 млрд. Це майже втричі більше за попередню оцінку компанії — $8,1 млрд шістьма місяцями раніше . Раунд очолила Tiger Global; серед учасників були AMD, Fidelity, Benchmark, Coatue та інші інвестори .

У квітні компанія поновила підготовку до IPO, а станом на травень планувала залучити приблизно $4,8–5 млрд за оцінки понад $50 млрд . Це саме цільові параметри публічного розміщення, а не вже завершений раунд.

Технологія

Cerebras розробляє Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) — один надвеликий процесор розміром із кремнієву пластину, у якому інтегровано сотні тисяч ядер. Такий підхід дає змогу розмістити значно більше обчислювальних ресурсів безпосередньо на одному чипі.

Компанія стверджує, що WSE-3 використовує лише частину енергії на одиницю обчислень і забезпечує швидкість інференсу та навчання більш ніж у 20 разів вищу, ніж конкуруючі рішення . Архітектура Cerebras призначена і для навчання моделей, і для їхнього запуску.

SambaNova Systems: ставка на інференс

Фінансування та оцінка

У липні 2026 року SambaNova завершила перший етап раунду Series F на $1 млрд за післягрошової оцінки $11 млрд — приблизно у 2,3 раза більше, ніж оцінка компанії п’ятьма місяцями раніше . Раунд очолила General Atlantic. У ньому також взяли участь Intel Capital, BlackRock, T. Rowe Price, Capital Group, Qatar Investment Authority та інші інвестори .

Генеральний директор SambaNova Родріго Лян повідомив TechCrunch, що протягом кількох тижнів очікується друге закриття раунду з додатковими інвесторами .

Технологія

SambaNova створює спеціалізовані чипи, апаратні системи та хмарні сервіси для інференсу — процесу, під час якого навчена модель генерує відповіді на запити користувачів .

Її флагманський чип SN50, представлений у лютому 2026 року, розроблений саме для інференсу великих мовних моделей. SambaNova заявляє, що SN50 може забезпечувати більш ніж утричі вищу пропускну здатність, ніж GPU Nvidia B200 .

Компанія також отримала практичне підтвердження попиту: JPMorgan Chase обрала системи SambaNova для захищеного інференсу безпосередньо у власній інфраструктурі .

Positron: енергоефективні чипи для запуску моделей

Фінансування та оцінка

У лютому 2026 року Positron залучила $230 млн у раунді Series B, досягнувши оцінки понад $1 млрд. Раунд очолили Arena Private Wealth, Jump Trading і Unless; стратегічними інвесторами стали Arm та Qatar Investment Authority .

У липні компанія розпочала переговори про додаткове дворівневе фінансування приблизно на $750 млн. За умовами, що обговорюються, воно може оцінити Positron у суму до $5 млрд . Це поки що переговори, а не завершене залучення коштів.

Технологія

Positron зосереджена на чипах для інференсу, які мають зменшити енергоспоживання під час запуску ШІ-моделей порівняно з GPU Nvidia .

Компанія стверджує, що її системи Atlas забезпечують у 3,5 раза вищу продуктивність на долар і в 3,5 раза кращу енергоефективність, ніж зіставне обладнання Nvidia .

Наступне покоління чипів, Asimov, має пройти етап передачі дизайну у виробництво наприкінці 2026 року, а перші зразки очікуються на початку 2027-го .

Чому інвестори відходять від універсальних GPU

Три компанії є лише частиною ширшої хвилі. За даними Dealroom, у 2026 році стартапи, що розробляють ШІ-чипи, залучили понад $8,3 млрд у всьому світі. На американські компанії припало $4,7 млрд, а на європейські — близько $800 млн . Медіанний розмір раунду становить $250 млн — надзвичайно високий показник для венчурного ринку .

У цій тенденції можна виокремити три ключові напрями:

• Спеціалізація замість універсальності. Стартапи не обов’язково намагаються створити ще один універсальний GPU та безпосередньо повторити модель Nvidia. Cerebras робить ставку на обчислення на рівні кремнієвої пластини, а SambaNova й Positron — на інференс, який стає дедалі важливішим у міру поширення готових ШІ-моделей .
• Інференс стає новим полем конкуренції. Nvidia зберігає провідні позиції у навчанні моделей, але під час їхнього використання у виробничих системах спеціалізовані ASIC-чипи можуть запропонувати кращу продуктивність на ват і на долар .
• Інвестори очікують тиску на маржу Nvidia. Основна інвестиційна теза полягає в тому, що домінування та високі прибуткові маржі Nvidia не обов’язково залишатимуться недоторканними, якщо обсяги ШІ-навантажень і витрати на електроенергію продовжать зростати, а великі покупці шукатимуть дешевші альтернативи .

Сукупні $2,55 млрд, залучені трьома компаніями протягом одного тижня в липні 2026 року , свідчать: інвестори вже готові фінансувати не одну універсальну платформу, а цілу екосистему спеціалізованих рішень. Це ще не означає негайного завершення ери Nvidia, але показує, що її фактична монополія на ШІ-обчислення дедалі активніше піддається випробуванню.