Huy động 480 triệu USD cho chip AI tại biên: Ngôi sao mới nổi chính thức sản xuất hàng loạt

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

13/08/2026 20:34:42 Nguồn: QbitAI

Con chip AI đầu tiên đã đi vào sản xuất hàng loạt

Yun Zhong, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Thành lập chưa đầy ba năm, con chip AI đầu tiên đã đi vào sản xuất hàng loạt và vừa huy động thành công 130 triệu USD trong vòng gọi vốn Series B, Acrab đang trở thành một trong những cái tên mới nổi đáng chú ý nhất trên thị trường chip AI châu Á.

Theo DealStreetAsia, công ty hạ tầng tính toán AI có trụ sở tại Singapore này gần đây đã hoàn tất vòng gọi vốn Series B với sự tham gia của các tổ chức như Vertex Growth.

Sau khi hoàn tất vòng gọi vốn này, tổng số vốn huy động được của Acrab đã vượt quá 480 triệu USD. Nguồn vốn mới sẽ được sử dụng để mở rộng năng lực sản xuất, phát triển hệ sinh thái công nghệ và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu, phát triển các nền tảng tính toán AI thế hệ tiếp theo.

Acrab được thành lập vào năm 2024. Chưa đầy một tháng trước, công ty vừa ra mắt con chip AI đầu cuối thế hệ đầu tiên GΞLIX 1, cùng với Agent Box - trung tâm AI cá nhân được trang bị con chip này. Sản phẩm thế hệ đầu tiên đã bắt đầu được giới thiệu tới khách hàng và bước vào giai đoạn chuẩn bị sản xuất quy mô lớn.

Đối với một công ty khởi nghiệp về chip, tốc độ này là điều không hề phổ biến.

Trong hai năm qua, những câu chuyện chắc chắn nhất và cũng đông đúc nhất về hạ tầng AI hầu như đều diễn ra trên nền tảng đám mây (cloud).

Các mô hình lớn ngày càng lớn hơn, GPU ngày càng đắt đỏ, Microsoft, Google, Meta và Amazon tiếp tục đổ thêm tiền vào các trung tâm dữ liệu, trong khi NVIDIA vẫn đứng ở vị trí cốt lõi nhất của làn sóng mở rộng năng lực tính toán này.

Nhưng AI sẽ không mãi chỉ nằm trong các trung tâm dữ liệu.

Với việc các mô hình liên tục được nén lại và hiệu suất suy luận được cải thiện, các tác vụ AI mà PC, ô tô, robot và nhiều thiết bị thông minh khác có thể đảm nhận đang ngày càng tăng lên.

Nhu cầu về năng lực tính toán trong giai đoạn tới cũng bắt đầu chuyển dịch từ "huấn luyện các mô hình lớn hơn" sang "đưa trí tuệ thực sự vào từng thiết bị".

Thứ mà Acrab đặt cược chính là nhu cầu tính toán đang tăng trưởng này.

Đám mây đã quá chật chội, làn sóng năng lực tính toán AI tiếp theo bắt đầu dịch chuyển về phía thiết bị đầu cuối (edge).

Cuộc chiến hạ tầng đầu tiên trong kỷ nguyên mô hình lớn là một trò chơi thâm dụng vốn điển hình.

Việc huấn luyện và vận hành các mô hình lớn hơn đòi hỏi nhiều GPU hơn, băng thông cao hơn và các trung tâm dữ liệu phức tạp hơn.

Khi quy mô mô hình không ngừng tăng lên, các rào cản về vốn, chuỗi cung ứng và năng lực kỹ thuật đang nhanh chóng được nâng cao, khiến năng lực tính toán trên đám mây ngày càng trở thành cuộc chơi mà chỉ một số ít "ông lớn" mới có thể tham gia lâu dài.

Ngược lại, các tác vụ mà AI đầu cuối đảm nhận trước đây nhẹ nhàng hơn nhiều.

Với các chức năng cố định như chụp ảnh, khử nhiễu, nhận dạng giọng nói, một con chip NPU là đủ để đáp ứng hầu hết các nhu cầu, còn việc suy luận các mô hình lớn thực sự phức tạp vẫn chủ yếu diễn ra trên đám mây.

Nhưng trong hai năm trở lại đây, ranh giới này bắt đầu dịch chuyển.

Một mặt, việc lượng tử hóa mô hình, nén và tối ưu hóa suy luận không ngừng tiến bộ, giúp các mô hình chạy trên cùng một năng lực tính toán ngày càng mạnh mẽ hơn;

Mặt khác, bộ nhớ, băng thông và năng lực tính toán AI của chính PC, ô tô và robot cũng đang liên tục được nâng cấp.

Những tác vụ trước đây chỉ có thể gửi lên đám mây để hoàn thành do mô hình quá lớn hoặc thiết bị không đủ năng lực tính toán, nay đã bắt đầu có điều kiện để xử lý cục bộ (local).

Agent (tác nhân AI) lại càng khuếch đại nhu cầu này hơn nữa.

Các tệp tin cá nhân, bộ nhớ dài hạn, lịch trình, trạng thái thiết bị và tương tác thời gian thực vốn dĩ đều phát sinh ngay tại thiết bị đầu cuối.

Nếu một Agent hoạt động lâu dài mà mỗi lần đọc một tệp tin, gọi một công cụ hay cập nhật một trạng thái đều cần phải gửi dữ liệu qua lại với đám mây, thì không chỉ gây ra độ trễ tích lũy, đẩy hóa đơn Token lên cao, mà còn đồng nghĩa với việc một lượng lớn dữ liệu cá nhân và thiết bị cần phải liên tục tải lên.

Khi Agent chuyển từ việc hỏi đáp không thường xuyên sang hoạt động 24/7, mô hình tính phí theo Token trên đám mây đã mang lại áp lực chi phí khó có thể duy trì cho người dùng.

Điều này không có nghĩa là thiết bị đầu cuối sẽ thay thế đám mây.

Khả năng cao hơn là sẽ xuất hiện một sự phân công lao động mới: các tác vụ suy luận phức tạp và nặng nề nhất vẫn tiếp tục nằm ở trung tâm dữ liệu, trong khi các tác vụ tần suất cao, nhạy cảm về quyền riêng tư, cần độ trễ thấp và duy trì trạng thái lâu dài sẽ dần chuyển dịch về thiết bị đầu cuối.

Điều này sẽ trực tiếp nâng cao nhu cầu về năng lực tính toán AI của thiết bị đầu cuối. Năng lực mô hình càng mạnh, các tác vụ có thể hoàn thành cục bộ càng nhiều; tác vụ cục bộ càng phức tạp, yêu cầu về bộ nhớ, băng thông và hiệu suất tính toán càng cao.

Các nhà sản xuất phần cứng đã bắt đầu chuẩn bị cho sự thay đổi này.

AMD đề xuất khái niệm Agent Computer, trong khi Qualcomm và NVIDIA cũng bắt đầu đưa các năng lực AI cục bộ hoàn thiện hơn vào PC và các nền tảng tính toán biên (edge computing).

Hình thái sản phẩm khác nhau nhưng hướng đi lại tương đồng: cuộc cạnh tranh hạ tầng AI tiếp theo sẽ không chỉ diễn ra trong các trung tâm dữ liệu ngày càng lớn, mà còn diễn ra trên các thiết bị đầu cuối ngày càng mạnh mẽ.

Vị trí mà Acrab lựa chọn chính là đây.

Thay vì bước vào chiến trường GPU đám mây vốn đã vô cùng chật chội, ngay từ đầu, công ty đã dựa vào kinh nghiệm về hệ thống chip máy chủ quy mô lớn để thiết kế nền tảng tính toán xoay quanh các mô hình lớn và Agent trên thiết bị đầu cuối, thâm nhập vào thị trường máy chủ AI đầu cuối cao cấp, đặt cược vào nhu cầu nâng cấp năng lực tính toán đầu cuối lâu dài khi năng lực mô hình tiếp tục được phổ cập xuống thiết bị.

Rào cản kỹ thuật này cũng cao hơn nhiều so với các sản phẩm điện tử tiêu dùng truyền thống. Acrab đã mang một đội ngũ có kinh nghiệm về chip máy chủ quy mô lớn và phần mềm hệ thống tiến vào vùng nước sâu kỹ thuật mà các đội ngũ 3C truyền thống khó có thể chạm tới.