Wafer 在以 50 倍估值跃升筹集 4000 万美元后拒绝了多家云提供商的收购要约

这家人工智能优化初创公司表示，其代理可以使 AMD 芯片的性能达到 Nvidia 最佳 GPU 的 80%，而成本不到一半

一家成立一年的初创公司利用人工智能代理从 AMD 和 Nvidia 芯片中榨取更多性能，拒绝了多家云和推理提供商的收购要约，而是选择以超过 2 亿美元的估值筹集 4000 万美元的 A 轮融资。

Wafer 的估值较五个月前 2026 年 4 月结束的 400 万美元种子轮融资增长了 50 倍。

晶圆实际上是做什么的

核心宣传看似简单：生产环境中的大多数 GPU 平均利用率约为 20%。这意味着公司支付的计算费用是实际使用量的五倍。 Wafer 部署自主人工智能代理，持续实时优化推理工作负载，从而从相同的硬件中显着提高性能。

2026 年 7 月的测试结果讲述了一个引人注目的故事。 Wafer 的代理商将 AMD 的 MI355X GPU 的吞吐量提升到了 Nvidia B200（当前推理性能的黄金标准）的 80% 左右。更引人注目的是：某些型号的成本不到一半，包括 GLM-5.2。

为什么拒绝买家很重要

A 轮融资吸引了一批投资者，这些投资者看起来就像是人工智能基础设施信徒的名人录。 AMD Ventures 与 Marathon、Chemistry 和 Outset Capital 一起参与其中。现有支持者五十年和 Y Combinator 加倍投资。种子轮吸引了著名的个人投资者，包括谷歌传奇人工智能研究员 Jeff Dean 和 OpenAI 联合创始人 Wojciech Zaremba。

Wafer 正在解决的 Nvidia 问题

英伟达在人工智能领域的主导地位不仅仅在于制造最好的芯片。它与 CUDA 相关，这是一个将开发人员锁定在 Nvidia 硬件上的软件生态系统。 AMD 等竞争对手可以构建技术上强大的 GPU，但如果软件堆栈无法发挥峰值性能，那么原始芯片规格就没有多大意义。

通过自动化优化层，Wafer 有效地缩小了非 Nvidia 芯片无法在公平竞争环境中竞争的软件差距。 AMD GPU 的吞吐量为 Nvidia B200 的 80%，而成本却不到 Nvidia B200 一半，从根本上改变了任何大规模运行推理公司的数学计算方式。

Wafer 专注于异构计算环境，这意味着其技术可以跨任何芯片架构组合优化工作负载。 AMD Ventures 参与 A 轮融资是一种战略性认可，即第三方优化软件可能是使 AMD 推理硬件在企业部署中真正具有竞争力的最快途径。