Velaura AI 宣布完成 1.1 億美元 A 輪融資，交易後公司估值超過 10 億美元。這家 AI 運算基礎設施新創主攻超低功耗矽晶片與軟體，目標是降低 AI 資料中心的用電量與營運成本，同時服務機器人、無人機及自動駕駛機器等對功耗與散熱更敏感的實體 AI 應用。1

誰領投、哪些投資者參與？

本輪由 Seligman Ventures 領投。新投資者包括 Capricorn Investment Group；既有支持者則包括 Mayfield、Maverick Silicon、MARA、Premji Invest、Samsung Catalyst Fund 及 StepStone Group。1

部分其他報導亦將 Prosperity7 Ventures 列為本輪參與者，但路透社所引述的投資者名單並未列出該機構。58 因此，公開資料目前對參投名單存在些微差異。

資金將用在哪裡？

Velaura 表示，這筆資金將用於進一步開發並商業化其 AI 運算產品組合，尤其是 Titan Core；公司也計劃擴充工程及面向客戶的團隊，並深化與策略夥伴及客戶的合作。1

換言之，這輪融資不只是支持晶片研發，也將協助 Velaura 把設計技術推向更多實際部署場景，包括超大規模雲端資料中心與實體 AI 裝置。

Titan Core 是什麼？

Titan Core 是 Velaura 的專有數位晶片 IP 與設計平台，並非一款直接出售給客戶的成品晶片。平台聚焦於 AI 加速器中的數學運算，Velaura 宣稱在維持效能的前提下，可帶來約 2 至 4 倍的每瓦效能提升。1

「每瓦效能」可理解為晶片在消耗相同電力時能完成多少運算。對 AI 資料中心而言，電力和散熱往往是擴充算力時的關鍵限制；若同樣的電力預算能支援更多運算，客戶便可能降低能源支出，或在既有電力與機房條件下部署更多 AI 工作負載。

Velaura 另稱，其底層技術已透過部署於超過 3,000 萬枚量產 ASIC 獲得驗證。1 ASIC 是針對特定用途設計的積體電路，常見於高效能或大規模部署的運算設備。

客戶進展與商業模式

Velaura 表示，公司已與多家超大規模雲端服務商展開合作。行政總裁兼共同創辦人 Rajiv Khemani 向路透社表示，公司正與全球四大雲端運算供應商中的三家積極洽談，但未透露對方名稱。1

與一般晶片公司自行製造及銷售處理器不同，Velaura 的模式是授權晶片設計與相關技術。根據交易報導，客戶先支付一筆前期費用，之後再按照採用技術後節省的電力成本支付特許權費。不過，現有資料未披露確切的計算公式、節省幅度認定方式或其他商業條款。

Khemani：AI 的瓶頸正從算力轉向電力

Khemani 認為，AI 的限制正逐漸不只是市場對運算能力的需求，而是支撐這些運算所需的電力。推理模型與具身智能持續進步，會帶來更多運算需求，最終也意味著更高的能源消耗。

他表示：「AI 的下一個時代，不只由更好的模型定義，也將取決於根本更好的運算經濟效益。」1 在他看來，從大型雲端設施到具備智能的機器，都需要超低功耗的矽晶片與軟體，才能讓 AI 應用持續擴張。

投資者如何看待實體 AI？

Seligman Ventures 管理合夥人 Umesh Padval 將實體 AI 視為下一個重要發展方向，但指出機器人及其他實體系統對能源效率的要求極高。1

Padval 表示，Velaura 是 Seligman Ventures 首筆實體 AI 投資。該公司領投的理由包括 Velaura 的管理團隊經驗、低功耗矽晶片、軟體與系統工程能力，以及相關技術已部署於超過 3,000 萬枚 ASIC。Padval 也看好實體 AI 與超大規模基礎設施持續擴張所帶來的市場機會。1

對 Velaura 而言，這輪融資的核心賭注相當清楚：當 AI 模型越來越複雜、機器開始走出資料中心，決定技術能否大規模落地的關鍵，可能不只是模型表現，而是每一次運算需要付出多少電力成本。

Velaura AI 宣布完成 1.1 億美元 A 輪融資，交易後公司估值超過 10 億美元。這家 AI 運算基礎設施新創主攻超低功耗矽晶片與軟體，目標是降低 AI 資料中心的用電量與營運成本，同時服務機器人、無人機及自動駕駛機器等對功耗與散熱更敏感的實體 AI 應用。1

誰領投、哪些投資者參與？

本輪由 Seligman Ventures 領投。新投資者包括 Capricorn Investment Group；既有支持者則包括 Mayfield、Maverick Silicon、MARA、Premji Invest、Samsung Catalyst Fund 及 StepStone Group。1

部分其他報導亦將 Prosperity7 Ventures 列為本輪參與者，但路透社所引述的投資者名單並未列出該機構。58 因此，公開資料目前對參投名單存在些微差異。

資金將用在哪裡？

Velaura 表示，這筆資金將用於進一步開發並商業化其 AI 運算產品組合，尤其是 Titan Core；公司也計劃擴充工程及面向客戶的團隊，並深化與策略夥伴及客戶的合作。1

換言之，這輪融資不只是支持晶片研發，也將協助 Velaura 把設計技術推向更多實際部署場景，包括超大規模雲端資料中心與實體 AI 裝置。

Titan Core 是什麼？

Titan Core 是 Velaura 的專有數位晶片 IP 與設計平台，並非一款直接出售給客戶的成品晶片。平台聚焦於 AI 加速器中的數學運算，Velaura 宣稱在維持效能的前提下，可帶來約 2 至 4 倍的每瓦效能提升。1

「每瓦效能」可理解為晶片在消耗相同電力時能完成多少運算。對 AI 資料中心而言，電力和散熱往往是擴充算力時的關鍵限制；若同樣的電力預算能支援更多運算，客戶便可能降低能源支出，或在既有電力與機房條件下部署更多 AI 工作負載。

Velaura 另稱，其底層技術已透過部署於超過 3,000 萬枚量產 ASIC 獲得驗證。1 ASIC 是針對特定用途設計的積體電路，常見於高效能或大規模部署的運算設備。

客戶進展與商業模式

Velaura 表示，公司已與多家超大規模雲端服務商展開合作。行政總裁兼共同創辦人 Rajiv Khemani 向路透社表示，公司正與全球四大雲端運算供應商中的三家積極洽談，但未透露對方名稱。1

與一般晶片公司自行製造及銷售處理器不同，Velaura 的模式是授權晶片設計與相關技術。根據交易報導，客戶先支付一筆前期費用，之後再按照採用技術後節省的電力成本支付特許權費。不過，現有資料未披露確切的計算公式、節省幅度認定方式或其他商業條款。

Khemani：AI 的瓶頸正從算力轉向電力

Khemani 認為，AI 的限制正逐漸不只是市場對運算能力的需求，而是支撐這些運算所需的電力。推理模型與具身智能持續進步，會帶來更多運算需求，最終也意味著更高的能源消耗。

他表示：「AI 的下一個時代，不只由更好的模型定義，也將取決於根本更好的運算經濟效益。」1 在他看來，從大型雲端設施到具備智能的機器，都需要超低功耗的矽晶片與軟體，才能讓 AI 應用持續擴張。

投資者如何看待實體 AI？

Seligman Ventures 管理合夥人 Umesh Padval 將實體 AI 視為下一個重要發展方向，但指出機器人及其他實體系統對能源效率的要求極高。1

Padval 表示，Velaura 是 Seligman Ventures 首筆實體 AI 投資。該公司領投的理由包括 Velaura 的管理團隊經驗、低功耗矽晶片、軟體與系統工程能力，以及相關技術已部署於超過 3,000 萬枚 ASIC。Padval 也看好實體 AI 與超大規模基礎設施持續擴張所帶來的市場機會。1

對 Velaura 而言，這輪融資的核心賭注相當清楚：當 AI 模型越來越複雜、機器開始走出資料中心，決定技術能否大規模落地的關鍵，可能不只是模型表現，而是每一次運算需要付出多少電力成本。