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Efficient Computer 完成逾 9,700 万美元 B 轮融资，估值 6.5 亿美元，公司称 Electron E1 已量产
总部位于匹兹堡、从卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）分拆出来的芯片公司 Efficient Computer 于 9 月 29 日，已就逾 9,700 万美元的 B 轮融资签署协议，公司估值 6.5 亿美元，本轮由 TQ Ventures 领投。公司称，这笔资金将用于向主要客户批量出货 Electron E1 处理器，并把 Fabric 架构扩展到数据中心级性能。
据公司新闻稿，Electron E1 已进入量产；路透社同日的写道，已经开始出货的芯片面向无人机与小型机器人。
累计融资 1.73 亿美元与参投方名单
参投方包括 Eclipse、Union Square Ventures、Giant Ventures、Triatomic Capital、TO Capital、TF Capital、Mana Ventures、Toyota Ventures、Overmatch 和 Borderless。加上这一轮，Efficient Computer 的累计融资达到 1.73 亿美元。
新闻稿把金额表述为“超过 9,700 万美元”；路透社的报道记为 9,700 万美元的追加融资，并更正了标题与正文中此前被误写为 1 亿美元的金额。报道还提到，公司没有披露收入。
TQ Ventures 合伙人 Andrew Marks 对路透社说：“很多芯片初创公司都有很好的架构，但很少能把芯片真正交到客户手里。”在新闻稿中，他说真正说服 TQ Ventures 的，是团队能同时做硬件和软件、并把技术突破变成一门生意的能力：他们已经完成四次流片，而且正在向客户批量出货。
公司称 Electron E1 产能已经扩大，扩产计划延续到 2027 年
公司称，为满足极为旺盛的客户需求，Electron E1 的产能已经扩大，并会继续扩产到 2027 年，服务全球客户。新闻稿列出的采用场景包括物理 AI（physical AI）与自主系统、关键基础设施观测、太空与国防，以及可穿戴设备。路透社提供了更具体的画面：这批芯片很小，但把 AI 功能塞进电池供电的设备，意味着它们要处理的任务种类比过去更多。
CEO 兼联合创始人 Brandon Lucia 对路透社说：“我们算是找到了那个平衡点：既容易编程，又快、又高效。构建一个 AI 系统时，系统要做的事远不止两个精细优化过的小 AI 算法。”在新闻稿中，Lucia 说：“我们见到的每个客户，都有一版他们造不出来的产品，因为算力功耗预算让他们想要的新能力无法实现。”
Fabric 架构：用“空间数据流”网格跑完整应用
数据流（dataflow）架构不是新概念。路透社指出，它在学术文献里已经存在了几十年，却始终没有获得商业牵引，主要卡在编程上：面向 Intel 和 NVIDIA 芯片写软件已经不容易，要让数据流芯片支持同样广泛的任务更难。不过算力需求的猛增，让这类架构重新受到关注。
路透社的报道称，Efficient Computer 从学术实验室起步，硬件和软件工具都由自己开发，目标是让数据流方案能当通用处理器使用。据介绍，Fabric 是一张“空间数据流（spatial dataflow）网格”，负责运行整个应用；片上内存与存储、标准外设也都在同一颗芯片上，用 C 和 C++ 编程。配套的 effcc 编译器可以作为 GCC 或 Clang 的直接替代，负责把程序里的并行性提取出来、映射到 Fabric 上，编译在数分钟内完成；模型更新时，重新编译、通过 OTA（空中下载）推送到设备上即可。
公司新闻稿还把这条路线与“只做 AI”的专用芯片做了对比：这类芯片把优化集中在 AI 的单个子计算上，不支持大多数软件，难以满足异构系统，还会随着 AI 演进而迅速过时。则引用计算机体系结构里的 Amdahl 定律：即便 90% 的计算能被理想化的加速器覆盖，剩下 10% 仍会限制整体能效，收益上限只有 10 倍。
10～100 倍能效：公司给出的比较基准
能效是 Efficient Computer 反复强调的数字：据新闻稿与公司博文，面向包括 AI 在内的通用计算，Fabric 架构的能耗表现比传统 CPU 架构改善 10～100 倍；路透社的报道中，对比对象是 Intel 与 NVIDIA 使用的架构。
公司官网给出的口径是“最高 100 倍”，对比对象是在售的高能效 CPU；官网写道，测量对象是在真实芯片上运行的完整应用，而不是空闲功耗，也不是为固定功能硬件手工调优的单一计算内核。这些对比都出自公司自己的材料；新闻稿开头对公司的定位，就是“打造世界上能效最高的处理器”。
数据中心级目标：能耗表现比当今系统好 10 倍以上
B 轮资金还要支撑一项更长期的工作：公司称将把 Fabric 架构扩展到“数据中心级”性能，能耗表现比今天建造的系统好 10 倍以上；公司还称，Fabric 适合加速那些多变、不规则、与 AI 加速芯片和 GPU 匹配不佳的数据中心负载。
公司博文说，向性能要求更高、能效要求更迫切的领域扩展的工作“已经开始”，方向包括人形机器人的自主能力、自动驾驶，以及边缘与云端的智能体 AI（agentic AI）。
Eclipse 合伙人 Greg Reichow 在新闻稿中说：“Electron E1 正在出货，客户需求在加速，同一架构正在从物理 AI 扩展到数据中心。”Union Square Ventures 普通合伙人 Rebecca Kaden 则称，跨性能区间的大幅能效提升将从根本上改变计算从物理 AI 到数据中心的构建与部署方式。
数据中心级的大芯片仍属于后续计划：路透社的报道称，公司最终要制造能装进数据中心的产品。接下来，这笔钱要用在出货上：TQ Ventures 合伙人 Andrew Marks 对路透社说，新资金将用于提高出货量，并持续到明年。