The Pulse
FuriosaAI raccoglie 620 milioni di dollari per espandere la produzione del chip RNGD
FuriosaAI ha annunciato il 28 ottobre un round di serie D da 620 milioni di dollari, che valuta il produttore di chip sudcoreano 2,9 miliardi di dollari. L’azienda prevede di espandere la produzione del suo acceleratore per l’inferenza RNGD
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
«Portare un chip avanzato per l’IA dalla progettazione alla produzione su larga scala è un’impresa eccezionalmente difficile».
John Yetimoglu, direttore degli investimenti, Infinitum
FuriosaAI ha annunciato il 28 ottobre un round di serie D da 620 milioni di dollari, che porta la valutazione post-money dell’azienda sudcoreana di chip per l’IA a 2,9 miliardi di dollari. L’azienda afferma che userà i fondi per espandere la produzione e le installazioni a livello globale del suo acceleratore per l’inferenza RNGD, sviluppando al contempo un chip di terza generazione per grandi cluster di IA.
Al round partecipa il National Growth Fund della Corea, che ha impegnato 370 miliardi di won, pari a circa 280 milioni di dollari, secondo FuriosaAI. Tra gli investitori internazionali citati dall’azienda figurano Cisco Investments, Infinitum, Jericho Capital, NeoFort Holding, QUDA Capital e Worldline Capital. Hanno partecipato nuovamente anche investitori già presenti, tra cui NAVER Ventures, DSC Investment e KDB Capital.
La produzione di RNGD va oltre le prime installazioni
FuriosaAI afferma che RNGD è entrato in produzione di massa nel gennaio 2026. L’azienda prevede di produrre 20.000 schede acceleratrici quest’anno e afferma di essersi assicurata capacità di fornitura di memoria e di fabbricazione sufficienti a più che raddoppiare tale quantità nel 2027. Questo piano produttivo è centrale nell’annuncio del finanziamento: l’azienda punta a passare dalla consegna di un chip di seconda generazione per l’installazione presso i clienti alla fornitura di un mercato globale più ampio.
FuriosaAI afferma che RNGD è già in funzione negli ambienti dei clienti, tra cui l’offerta NPU-as-a-Service di Samsung SDS e le installazioni di cloud ibrido on-premises presso aziende di LG Group. L’azienda descrive la propria clientela come composta da fornitori di servizi cloud per l’IA, programmi di IA sovrana, imprese nate attorno all’IA e aziende. Questi esempi attestano un uso commerciale, anche se il post di FuriosaAI non rivela il numero totale di unità consegnate, il valore dei contratti con i clienti o i ricavi generati da RNGD.
Una scheda da 180 watt per i carichi di inferenza
RNGD è progettato specificamente per l’inferenza, il calcolo ripetuto usato per generare gli output dei modelli dopo l’addestramento. La scheda di FuriosaAI assorbe 180 watt e usa il raffreddamento ad aria. Otto schede compongono l’NXT RNGD Server dell’azienda, un sistema da 4U con una potenza nominale di 3 kilowatt, prestazioni di 4 petaFLOPS in precisione FP8 e 384 gigabyte di memoria HBM3.
L’azienda afferma che il server si adatta ai rack e ai limiti di alimentazione aziendali esistenti senza modifiche al sistema di raffreddamento. Sostiene inoltre che RNGD eguaglia il throughput di RTX PRO 6000 di Nvidia a parità di numero di schede, servendo il doppio degli utenti per kilowatt. Si tratta di confronti effettuati da FuriosaAI: il suo annuncio non fornisce risultati di benchmark indipendenti né condizioni di test a supporto di queste affermazioni.
Il progetto del chip ruota attorno al Tensor Contraction Processor, o TCP, di FuriosaAI. Anziché usare come operazione di base la moltiplicazione di matrici bidimensionali di dimensioni fisse, l’architettura impiega la contrazione di tensori a più dimensioni, secondo l’azienda. FuriosaAI afferma che il suo compilatore pianifica le operazioni sull’intero modello e che l’esecuzione deterministica riduce i trasferimenti di dati non necessari, mentre le unità di calcolo riconfigurabili supportano modelli e dimensioni dei batch diversi.
Lo sviluppo di Gen 3 aggiunge una seconda voce di spesa
Il round di serie D è destinato anche a finanziare un acceleratore di terza generazione, che FuriosaAI afferma di stare sviluppando con Broadcom e altri partner. Il chip previsto usa l’architettura TCP dell’azienda in un progetto multi-die a 2 nanometri con memoria HBM4 o HBM4E. FuriosaAI posiziona Gen 3 per grandi cluster che eseguono modelli agentici avanzati, una scala di utilizzo diversa rispetto ai sistemi aziendali che attualmente usano RNGD.
Il software resta parte degli sforzi dell’azienda per rendere utilizzabile il suo hardware in produzione. FuriosaAI afferma di aver rilasciato quattro versioni principali del suo kit di sviluppo software nel 2026, aggiungendo il batching ibrido, il caching dei prefissi e il supporto nativo per Kubernetes. Riferisce che SDK 2026.4 ha aumentato la generazione di token per watt su 18 modelli rispetto alla versione 2026.3, con un incremento del 138% su gpt-oss-120B; il post dell’azienda non descrive una verifica indipendente di questo dato.
L’annuncio dell’azienda lega la sua prossima fase a due misure concrete: aumentare la produzione di RNGD rispetto alle 20.000 schede del 2026 e realizzare un chip successore per cluster più grandi. Le installazioni presso Samsung SDS e LG Group mostrano che RNGD è passato all’uso da parte dei clienti, mentre il finanziamento è destinato a sostenere la scala produttiva e il progetto di nuova generazione necessari per estendere queste installazioni.