Оцінка в п'ять мільярдів до появи кремнію: Positron AI і ставка на масову пам'ять

10 вересня 2026 року Positron AI оприлюднила план фінансування на загальну суму 875 мільйонів доларів, який піднімає постгрошову оцінку компанії до 5 мільярдів доларів. Операція складається з траншу Series C на 375 мільйонів доларів (за передгрошової оцінки 3,5 мільярда), співкерованого NEA, Atreides Management, Valor Equity Partners, Andra Capital і SemiAnalysis Capital, та з траншу Series C-1, заявленого в обсязі до 500 мільйонів доларів, якірними учасниками якого стали NEA і співзасновник Silicon Graphics та Netscape Джим Кларк. Водночас до ради директорів входять Форест Баскетт від NEA, Гевін Бейкер від Atreides Management, Томас Джермолюк від Jim Clark Office і Ділан Пател від SemiAnalysis Capital. Порівняно з раундом Series B на 230 мільйонів доларів, закритим у лютому 2026 року за оцінки в 1 мільярд, вартість компанії зросла вп'ятеро приблизно за сім місяців.

Кошти призначені для tape-out власного чипа Asimov, запланованого до кінця 2026 року на 3-нанометровому вузлі N3P від TSMC, із серійним виробництвом, зазначеним на другу половину 2027 року — дата зсунулася порівняно з початковим вікном початку 2027 року, — а також на будівництво інженерного дата-центру потужністю 2 МВт. Архітектура передбачає від 288 ГБ до 2304 ГБ пам'яті на чип — на власному сайті компанія округлює це до 2,3 ТБ — використовуючи стандарт LPDDR5X масового класу, щоб обійти вузькі місця постачання, пов'язані з пам'яттю HBM та передовим пакуванням. Крім того, компанія пропонує системи Titan у конфігураціях від чотирьох до восьми чипів. Проте перше покоління систем Atlas, яке продається зараз — понад 50 стійок розгорнуто на Oracle Cloud Infrastructure, а серед продуктивних клієнтів компанія називає Parasail, Jump Trading та i3d.net, — за даними Implicator.ai побудоване на ПЛІС Agilex 7 M-series з HBM і DDR5, що помітно відрізняє його за архітектурою від кремнію, який ще розробляється.

З методологічного боку показники продуктивності, які Positron публікує для Asimov, отримані не на реальному кремнії, а в потактових симуляціях. Підстави для порівняння з GPU конкурентів — приміром, заявлена перевага до 26 разів за токенами на долар відносно NVIDIA GB300 NVL72 за 170 токенів на секунду на користувача, яка знижується до 2,4 раза за 100 токенів на секунду — походять із моделей SemiAnalysis InferenceX: SemiAnalysis Capital, засновник якої Ділан Пател підписує ті самі аналітичні матеріали, була співкерівником траншу на 375 мільйонів і тепер засідає в раді директорів. Щодо фізичних меж архітектури, аналіз The Register від лютого 2026 року, підхоплений Implicator.ai, вказує, що пам'ять HBM у NVIDIA Rubin навіть за 30-відсоткового завантаження дала б приблизно у 2,4 раза більшу пропускну здатність, ніж заявлені для Asimov 2,76 ТБ/с. Наразі не опубліковані остаточні ціни систем, експлуатаційне енергоспоживання при масштабуванні та реальний обсяг кремнію, заброньованого на фабриці.

Оцінка в п'ять мільярдів доларів для архітектури, tape-out якої ще попереду, показує, наскільки сильно обмеження щодо HBM спрямовують сьогодні стратегії інвесторів. На ринку інференсу обіцянка обійти дефіцит компонентів, схоже, здобуває довіру ще до того, як випущено бодай один серійний чип.

— Olya