Velaura AI 以 1.1 億美元 A 輪融資躋身獨角獸，要幫 AI 省下電費

今年 AI 晶片圈的融資鎂光燈，多半落在想正面挑戰 Nvidia 的算力新創身上。但一家矽谷公司剛剛用九位數的融資證明：反向下注也有獨角獸之路——它賭的是 AI 的下一個瓶頸不在效能，而在瓦特。2026 年 8 月 18 日，Velaura AI 宣布完成 1.1 億美元 A 輪融資，估值突破 10 億美元。投資人看中的，是這家公司宣稱能大幅降低 AI 資料中心功耗與營運成本的技術。

本輪由 Seligman Ventures 領投，新投資人 Capricorn Investment Group 參投；既有股東 Samsung Catalyst Fund、StepStone Group 與 Maverick Silicon 也全數跟進——這份名單幾乎就是半導體戰略型創投的夢幻隊伍，還有三星的創投部門壓陣。

Velaura 到底在做什麼

Velaura AI 開發的是低功耗晶片與軟體技術，應用範圍涵蓋資料中心與所謂的「實體 AI」（Physical AI）——包括機器人與自主系統。公司成立於 2022 年，總部位於矽谷，由共同創辦人暨執行長 Rajiv Khemani 領軍，開發長 Manu Gulati 等高層皆出身晶片業一線大廠。

核心產品是 2026 年 3 月發表的 Titan Core——一套專利晶片設計與 IP 平台，鎖定該公司認為 AI 資料中心矽晶片最致命的問題：功耗。Velaura 宣稱其技術能讓 AI 加速器（包括 GPU 與客製化 AI 處理器）的功耗降低最多 2 倍，而且做法不是再造一顆通用晶片去硬碰既有加速器，而是從設計 IP 層次直接提升能源效率。

這個定位至關重要。Velaura 主要不是在賣整櫃的矽晶片，而是把省電的智慧財產授權給已經在打造或部署加速器的公司，並搭配一套從超大規模資料中心一路延伸到邊緣裝置與機器人的軟體堆疊。

Arm 式商業模式，用瓦特計價

路透社報導中最有意思的細節，是 Velaura 的商業模式。這家公司向客戶收取預付授權費，外加與實際省下電力掛鉤的權利金——執行長 Rajiv Khemani 證實，這個結構刻意仿效 Arm 在開始自製晶片之前的每顆晶片授權模式。

這是一套誘因設計得相當漂亮的機制：只有客戶真的少燒了電，Velaura 才拿得到權利金的上行空間。而電費，恰恰是當前威脅整個 AI 建設浪潮經濟效益的那一欄數字。當超大規模雲端業者競相簽下吉瓦級的購電合約、電網併連排程遙遙無期，能把加速器艦隊功耗砍半的技術，直接換算成數十億美元的營運成本——也換算成比資金更稀缺的產能餘裕。

Khemani 在聲明中把公司論述講得很白：「AI 的下一個時代，不只会由更好的模型定義，還會由根本性地更好的運算經濟學定義。」

背後的實績宣稱也很大膽。Khemani 向路透社表示，Velaura 正與四大雲端業者中的三家洽談合作，但拒絕透露名單。只要其中一家轉為正式授權部署，以這個體量的公司而言，權利金流的成長速度會快得反常。

從 Auradine 到 Velaura：改名重生

Velaura AI 現在這個形態成立不到兩年，但它的股東名冊可不是。這家公司前身是 Auradine——一家區塊鏈與 AI 基礎設施新創，2025 年曾完成 1.53 億美元的 C 輪融資。2026 年 3 月，公司改名為 Velaura AI，把火力聚焦到超低功耗 AI 運算，並在幾週後發表 Titan Core。若計入前身，公司累計募資已達約 3 億美元，早期股東還包括 Celesta Capital。

一家有這種歷史的公司，把九位數的新輪次叫做「A 輪」，其實是刻意的訊號：全新的公司定位、全新的產品論述，以及一場估值重設——從先前報導的 10.5 億美元起算——讓新資金能以乾淨的切入點，搭上省電效率這班車。

為什麼是現在：效率成為新前線

這輪融資的時點絕非偶然。2026 年的 AI 基礎設施市場有三股潮流，正好在 Velaura 的位置交會：

電力已成為緊箍咒。 產業瓶頸已經從晶片（2023）、HBM 記憶體（2024-25），一路遷移到電力與電網接入（2026）。能降低「每 token 瓦特數」的新創，處理的正是整個技術堆疊中最稀缺的資源。

投資人想避開循環融資。 歷經一整年對循環融資交易的檢視——Nvidia 對 OpenAI 高達 1,050 億美元的保證安排只是最新的例子——資金正在尋找報酬不依賴「客戶兼投資人」迴圈的基礎設施標的。授權加權利金、與省電掛鉤的定價模式，大概是所有 AI 基礎設施生意裡離循環融資最遠的一種。

實體 AI 打開第二市場。 機器人與自主系統背不動資料中心等級的電源預算。對機器人來說，超低功耗運算不是加分項，而是這個品類成立的前提。Velaura 同時壓注資料中心與實體 AI，等於站上瓦特天平的兩端。

風險仍在

質疑者也不缺理由。「最多 2 倍」是廠商自己的數字，超大規模部署下的獨立驗證還沒到位。Nvidia 自己的產品藍圖，每一代都在猛烈拉升每瓦效能；而 Arm 本身也正大舉深化 AI 資料中心 IP 佈局——那是一個體量大得多的對手，玩著同一場授權遊戲。此外，「與省電掛鉤的權利金」模式雖然優雅，卻需要可稽核的假設性功耗測量，這在商務與技術上都不是小事。

但方向已經很清楚。這一年，產業裡最大的支票都拿去買「更多」——更多 GPU、更多吉瓦、更多機櫃。Velaura 的 10 億美元估值，代表的是另一種下注：更聰明的錢，會押在「需要得更少」。