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韩国 AI 推理芯片公司 FuriosaAI 完成 6.2 亿美元 D 轮融资，投后估值约 29 亿美元、约为上一轮四倍
首尔时间 10 月 29 日上午，韩国 AI 推理芯片公司 FuriosaAI 宣布完成 6.2 亿美元（8,200 亿韩元）D 轮融资，投后估值约 29 亿美元。这份公司新闻稿于 UTC 时间 10 月 28 日深夜经 ，韩国国家增长基金（National Growth Fund）投入 2.8 亿美元，是本轮最大投资方。公司称，资金将用于扩大 RNGD 推理加速器的产量——2026 年计划生产 2 万块，2027 年超过 4 万块——并与 Broadcom 合作开发第三代芯片。
把这轮融资写进「估值增至四倍」（Quadruples Valuation）的标题，并称其强化了公司挑战 Nvidia 等对手的尝试。按韩国半导体媒体 10 月 19 日整理的报道口径，FuriosaAI 上一轮 2025 年 7 月 C 轮过桥融资的估值约为 7.35 亿美元；而在拿到那个估值的几个月前，公司拒绝了 Meta 约 8 亿美元的收购报价。需要说明：本轮融资额、估值、产能与客户部署数字均出自公司口径，尚无独立验证。
图：FuriosaAI 的 RNGD 推理加速器卡，芯片封装印有 FURIOSA RNGD 字样（Bloomberg 报道配图）
出资结构：国际投资方合计 1.1 亿美元，新进韩国机构补足约 1.05 亿美元
按公司披露的结构，国家增长基金投入 3,700 亿韩元（约 2.8 亿美元），约占全轮的 45%。国际投资方合计 1.1 亿美元：美国投资公司 Infinitum 是其中最大一方，其余包括新加坡 QUDA Capital、Cisco Investments、阿布扎比 NeoFort Holding，以及美国的 Jericho Capital 与 Worldline Capital。QUDA Capital 创始合伙人 Charlie Foo 曾任 NVIDIA 和 Mellanox 亚太企业业务副总裁兼总经理，目前担任 FuriosaAI 的首席顾问。
现有股东追加 1.25 亿美元，其中韩国产业银行（Korea Development Bank，KDB）追投 2,200 万美元。从金额倒推，还有约 1.05 亿美元由新进韩国机构补足：韩国输出入银行（Export-Import Bank of Korea）把 FuriosaAI 选为它对初创公司的首笔直接投资；韩国资产管理公司（United Asset Management Company，UAMCO）承诺 3,000 万美元，是国家基金之外最大的新韩国投资方；Hanwha Asset Management 也参与本轮。
三家原始种子投资方全部跟投：DSC Investment 在 2017 年首次投资后，从种子阶段起参与了此后每一轮；NAVER 的种子投资出自早期投资部门 NAVER D2SF，本轮由其硅谷投资平台 NAVER Ventures 出手；KDB Capital 同样在列。NAVER Ventures 普通合伙人 Yong Jung Park 在新闻稿中说：「我们寻找一家技术公司从证明技术转向证明业务的时刻。FuriosaAI 正处在这个节点——芯片已经量产，并已部署到客户那里。」去年经 C 轮过桥融资进入的 Nextrans 与 Kakao Investment 本轮也增加了投入。
最终落定的金额超出了此前传闻的区间：vlsi.kr 在 10 月 19 日的分析中提到，这轮 Series D 此前传出的目标规模为 3 亿～5 亿美元，财务顾问为 Morgan Stanley 与 Mirae Asset Securities。
RNGD 扩产：公司称已锁定 2027 年翻倍所需产能
RNGD 是 FuriosaAI 的第二代推理加速器，确认它在 2026 年 1 月进入量产；vlsi.kr 整理的报道口径是 TSMC（台积电）5 nm 工艺、首批 4,000 块。公司称已为 2027 年产量翻倍以上锁定内存与代工产能。
产品形态是一张 180 瓦、风冷散热的 PCIe 扩展卡。八张卡组成一套 NXT RNGD 服务器：4U 机箱、3 千瓦功耗、FP8（8 位浮点）算力 4 petaFLOPS（千万亿次浮点运算/秒）、384 GB HBM3（高带宽内存）。公司称，在相同卡数下 RNGD 的吞吐与 NVIDIA RTX PRO 6000 相当，每千瓦电力可服务的用户数是后者的两倍；芯片按每用户约 100 tokens/秒以内的企业级推理负载设计，擅长运行 Gemma 4、Qwen 3.8-27B 这类开放权重模型。这些性能对比均出自公司自述。
支撑它的自研架构叫 Tensor Contraction Processor（TCP，张量收缩处理器）：GPU 和多数加速器把模型运算拆成固定尺寸的二维矩阵乘法，TCP 则把更高维的张量收缩作为硬件与软件共同的基本工作单元，配合可重构计算切片与确定性执行来减少浪费能量的数据搬移。开发者可以从 Hugging Face 加载模型、用 PyTorch 定义模型，或把 vLLM 换成 FuriosaAI 的直接替代方案；需要细粒度优化时，再下探到公司的 Tensor Contraction Language 与底层虚拟指令集架构（ISA）。
软件层面，公司今年已发布四个大版本 SDK（软件开发工具包），加入混合批处理（hybrid batching）、前缀缓存（prefix caching）与原生 Kubernetes 支持；本月早些时候发布的 SDK 2026.4 称在 18 个模型上提高了每瓦 token 生成量，其中 gpt-oss-120B 提升 138%。
客户部署：LG 集团 EXAONE、Upstage 与三星 SDS
公司称，LG 集团已在 RNGD 上运行 EXAONE 的部署，LG 集团旗下公司把它用于本地部署的混合云环境；Upstage 用 RNGD 为数百万用户提供实时搜索摘要；三星 SDS 已于 7 月上线基于 RNGD 的商用 NPU-as-a-service（NPU 即服务，NPU 指神经网络处理单元）。vlsi.kr 的报道补充了两处细节：LG AI Research 在约 7 个月测试后选用 RNGD 承载 EXAONE 推理，客户实测的每瓦推理性能为 GPU 的 2.25 倍；三星 SDS 的 NPU-as-a-service 自 2026 年 7 月起在 Samsung Cloud Platform 上提供。
欧洲方向的部署也在推进。据 vlsi.kr 报道，斯德哥尔摩的 Velox 与 I/ONX 计划在一座 15 兆瓦数据中心部署 RNGD：一期 1,800 块，总量超过 7,000 块。这些部署信息出自公司新闻稿与 vlsi.kr 的报道，尚无第三方独立核查的数字。
第三代芯片：2 nm 多芯粒与 HBM4/4E
本轮融资的另一半用途是第三代芯片。公司博客称，Gen 3 的开发已在 Broadcom 等合作方之间展开，将沿用 TCP 架构，采用 2 nm 多芯粒（multi-die）设计并搭配 HBM4/4E 内存，面向运行前沿智能体模型的大型集群与超大规模基础设施。vlsi.kr 此前的报道称其目标时点在 2028 年，并提示：如果 Gen 3 排期延误，D 轮之后的叙事也会随之动摇。
公司联合创始人兼 CEO June Paik 在新闻稿中说：「我们正在进入一个把技术大规模带向全球 AI 基础设施市场的新阶段。通过加速 RNGD 的商业化、推进 Gen 3 的开发，我们希望参与塑造下一代 AI 基础设施。」Infinitum 首席投资官 John Yetimoglu 说：「把一颗先进 AI 芯片从设计带到量产是极其困难的事，只有少数公司证明自己能做到。FuriosaAI 走得更远——它拿到了三星 SDS、LG 集团等领先企业的生产部署。」
估值跳升的前史：拒绝 Meta 与更低的过桥估值
2025 年 3 月，据 援引韩国媒体报道，FuriosaAI 拒绝了 Meta 8 亿美元的收购报价，谈判破裂的原因是收购后的业务方向与组织架构分歧，而非价格；FuriosaAI 拒绝置评，Meta 未回应置评请求。四个月后，公司完成 1.25 亿美元 C 轮过桥融资，按报道口径估值 7.35 亿美元——低于 Meta 四个月前给出的现金价格。
这家公司在博客里把创业起点放在 2017 年——AlphaGo 在首尔击败李世石的第二年，由曾任职于三星电子与 AMD 的 June Paik 创立，先后推出 Warboy 与 RNGD 两代 AI 芯片；总部在首尔，在美国、葡萄牙和新加坡设有办公室。据 vlsi.kr 统计，本轮之前公司累计融资约 2.46 亿美元——本轮 6.2 亿美元一项，就接近此前总和的两倍半。
估值跳升也改写了韩国本土 AI 芯片公司的座次。vlsi.kr 那篇 10 月 19 日的分析里，把 FuriosaAI 与同业 Rebellions 的估值差距算作 3.2 倍：后者 2026 年 3 月 Pre-IPO（上市前融资）轮按报道口径估值 23.4 亿美元，FuriosaAI 当时还停在 7.35 亿美元。本轮 29 亿美元的投后估值，按名义数字已越过 Rebellions——尽管两者口径不同、时点相差七个月。vlsi.kr 提到的另一个时间表是上市：FuriosaAI 被谈论的窗口在 2027～2028 年。
这些数字的下一个验证节点在出货端。vlsi.kr 同时指出，FuriosaAI 不披露营收，2 万块年出货目标的达成率与出货向收入的转化速度，是检验这轮估值的直接指标。