
Salience Labs完成1.25亿美元B轮:全光OCS能否破解AI数据中心scale-up网络瓶颈
公司 Salience Labs 融资轮次 B轮 融资金额 1.25亿美元 投资方 Bullhound Capital(领投)、AMD Ventures、Intel Capital、SBI Group、Hudson River Trading、British Business Bank、Applied Ventures…
基于公开融资报道的机构投资组合与出手记录。
AMD Ventures近期集中押注AI人工智能赛道,9笔投资全部为AI项目。阶段覆盖种子轮到D轮,以早期(种子/A轮)和成长期(B轮)为主,单笔规模差异大,从2000万美元至11亿美元不等,既有小额试水也有大额领投。出手节奏密集,近三个月内频繁投资,风格积极,偏好技术型AI初创及成长期企业。 常见单笔融资规模:2000 万美元 – 1 亿美元。(AI 基于报道归纳,仅供参考。)
AI人工智能9
A轮3
B轮2
种子轮与A轮1
本页公开报道按年份排列;融资金额为项目披露额,不代表该机构实际出资。

公司 Salience Labs 融资轮次 B轮 融资金额 1.25亿美元 投资方 Bullhound Capital(领投)、AMD Ventures、Intel Capital、SBI Group、Hudson River Trading、British Business Bank、Applied Ventures…

本轮融资事实 2026 年 10 月 9 日,总部位于加州 Emeryville 的 Oxide Computer Company 宣布完成 4.45 亿美元 D 轮融资,由 Eclipse 领投,新投资方 Atreides Management 与 AMD Ventures 加入,现有投资方 US Innovativ…

半导体设计的物理验证长期处在一个尴尬位置:芯片在逻辑上可以跑通,但热密度、机械应力与流体行为往往要等到版图接近冻结、设计变更成本最高的时候,才通过离散的仿真检查点暴露出来。工程师面对的不是连续的理解,而是一连串昂贵的“事后验尸”。当一颗先进封装芯片的功率密度逼近物理极限,散热路径与翘曲行为直接决定良率和可靠性时,这种“…

生成式AI公司最棘手的问题从来不是能不能生成内容,而是生成的内容能不能卖。过去两年,文本到图像模型让任何人都能在几秒钟内产出以假乱真的画面,但音乐行业对此始终保持距离。原因很简单:唱片公司的核心资产是版权,而大多数AI音乐模型恰恰是在未授权曲库上训练出来的。当模型能模仿某位歌手的音色、某首热单的编曲风格时,版权方看到的…

绝大多数企业正在使用一种他们无法真正控制的AI。这些大模型由少数几家实验室训练,参数冻结,行为靠提示词来“哄骗”——用得上,但改不了。一旦涉及专有数据、特定业务流程或性能调优,企业很快就会撞上两面墙:要么把数据交给闭源API,换取一个无法定制的黑盒;要么自建强化学习流水线,但集群搭建、权重传输与采样-训练一致性问题足以…

从青铜时代的熔炉到硅基芯片的晶圆厂,人类文明的每一次跃迁都踩在一两种关键材料之上。今天,当半导体晶体管逼近物理极限、固态电池迟迟无法走出实验室、而数以万计的“永久性污染物”正在侵蚀水循环时,一个令人窒息的瓶颈浮现出来:我们找到下一块“硅”的速度,太慢了。传统材料研发是一场与概率为敌的漫长苦旅——科学家提出假说,合成样?…

2026年初,AI基础设施管理平台Spectro Cloud宣布完成超过1亿美元的D轮融资,由高盛资产管理旗下Growth Equity领投,AMD Ventures、爱立信、LG Technology Ventures和Maximus战略跟投。这笔超额认购的融资将其总融资额推高至2.6亿美元,标志着资本市场对“AI基…

当 AI 公司们抱怨 GPU 不够用、算力太贵时,很少有人意识到一个残酷的事实:大语言模型推理过程中,超过 60% 的 GPU 显存被一种叫做 KV Cache(键值缓存)的中间计算状态占据。当一个 LLM 处理用户的提示词时,Transformer 架构中的注意力机制会为每个 token 生成 Key 和 Value…

在行业技术变革与商业化落地加速推进的背景下,前沿硬科技公司 Hark 正式宣布完成 $7亿+ 的 Series A 融资。本轮融资由 Parkway Venture Capital (领投), NVIDIA, AMD Ventures 等知名机构联合重仓投出。随着本轮资本的注入,Hark 正在围绕【Figure 创始人…

Recursive Funding Round $6.5亿 — 当全球AI竞赛陷入“堆算力、拼数据、卷参数”的军备竞赛时,一家名为Recursive的初创公司却选择了一条截然不同的道路。这家由前OpenAI、Google DeepMind、

Featherless Series A $20M — 当开源AI模型的数量突破30万大关,一个尖锐的问题浮出水面:企业如何从海量模型中快速找到最适合自己的那一个,并让它稳定运行?Featherless试图用一套“全栈优化”系统给出答案。这

Featherless.ai Series A $20M — # 当开源AI遇见硬件霸权:Featherless.ai 的20M美元赌注 在AI基础设施的军备竞赛中,大多数初创公司选择站队——要么拥抱英伟达的CUDA生态,要么押注云巨头的闭
出手次数按当前仍公开的原创报道计算;同一融资可能涉及多个机构,不能把机构出手次数之和当作独立融资事件数。
赛道、轮次及近 12 月统计来自原站有时间标记的机构快照,部分由 AI 基于报道自动归纳;仅供参考,并非投资承诺。