Nvidia के विकल्पों के लिए $230 मिलियन की पहल में Samsung ने Euclyd का समर्थन किया

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Hanna Syniavska

15.09.2026

Nvidia के विकल्पों के लिए $230 मिलियन की पहल में Samsung ने Euclyd का समर्थन किया — Samsung ने €200 मिलियन के राउंड में Euclyd का समर्थन किया

Samsung ने नीदरलैंड की सेमीकंडक्टर स्टार्टअप Euclyd का €200 मिलियन, यानी लगभग $231 मिलियन, के फंडिंग राउंड में समर्थन किया है। यह ऐसे समय में हुआ है जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए Nvidia के हार्डवेयर को चुनौती देने वाले प्रोसेसरों में निवेश तेज़ हो रहा है। Euclyd AI inference के लिए एक वैकल्पिक आर्किटेक्चर विकसित कर रही है, जहां बढ़ती कंप्यूटिंग और ऊर्जा आवश्यकताएं कंपनियों को पारंपरिक GPUs से आगे के विकल्प तलाशने के लिए प्रेरित कर रही हैं।

हाइलाइट्स

Euclyd ने Series A फंडिंग में €200 मिलियन जुटाए।
Samsung ने सह-प्रमुख निवेशक के रूप में भाग लिया।
वाणिज्यिक सिस्टम 2028 के लिए लक्षित हैं।
Euclyd का फोकस AI inference hardware पर है।

यह लेख मूल से अनुवादित किया गया था। हमारे संवाददाता द्वारा मूल संस्करण पढ़ें यहाँ.

CNBC की रिपोर्ट के अनुसार, Series A राउंड का सह-नेतृत्व Samsung, Somerset Capital Partners, EQT द्वारा प्रबंधित Scaleup Europe Fund और Innovation Industries ने किया। 2024 में स्थापित Euclyd एकीकृत AI कंप्यूटिंग सिस्टम तैयार कर रही है, जिसमें प्रोसेसर और मेमोरी दोनों का आर्किटेक्चर शामिल है। वाणिज्यिक हार्डवेयर की शुरुआत 2028 में होने की उम्मीद है।

Euclyd का लक्ष्य AI inference बाजार है

Nvidia हाई-एंड AI प्रोसेसर बाजार में प्रमुख स्थान रखता है। मूल रूप से ग्राफिक्स के लिए विकसित GPUs बड़े AI मॉडल्स की ट्रेनिंग और संचालन के लिए केंद्रीय बन गए हैं। इस स्थिति ने hyperscalers और सेमीकंडक्टर स्टार्टअप्स को ऐसे विशेष प्रोसेसर विकसित करने के लिए प्रेरित किया है, जो विशिष्ट वर्कलोड के लिए लागत कम या दक्षता बेहतर कर सकें।

Euclyd अपना ध्यान inference पर केंद्रित कर रही है, यानी प्रशिक्षित AI मॉडल्स को परिणाम उत्पन्न करने के लिए चलाने की प्रक्रिया। इसका आर्किटेक्चर पारंपरिक GPUs से अलग है और इसका उद्देश्य लगातार अधिक demanding AI वर्कलोड से जुड़ी ऊर्जा खपत और इंफ्रास्ट्रक्चर लागत को कम करना है।

कंपनी के दो प्रमुख व्यवसाय होंगे। इसका उद्देश्य निजी तौर पर होस्ट किए गए AI inference की तलाश करने वाले उद्यमों को संपूर्ण हार्डवेयर और rack systems बेचना है, साथ ही custom processors विकसित करने वाली कंपनियों को अपनी intellectual property का लाइसेंस देना भी है।

Samsung की सेमीकंडक्टर विशेषज्ञता

Samsung की भागीदारी Euclyd को केवल पूंजी से अधिक लाभ देती है। दुनिया के सबसे बड़े memory-chip निर्माताओं में से एक के रूप में Samsung मेमोरी टेक्नोलॉजी, इंजीनियरिंग, सेमीकंडक्टर सप्लाई चेन और बड़े पैमाने पर उत्पादन का अनुभव लाता है। Euclyd के डिजाइन से भौतिक सिस्टम की ओर बढ़ने के साथ ये क्षेत्र महत्वपूर्ण हो सकते हैं।

यह निवेश ऐसे समय में हुआ है जब AI प्रोसेसरों में प्रतिस्पर्धा बढ़ रही है। Google, Amazon Web Services और Meta अपने proprietary AI silicon विकसित कर रहे हैं, जबकि OpenAI ने अगस्त में अपनी पहली AI chip, Jalapeño, की घोषणा की। ये परियोजनाएं AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर खर्च बढ़ने के साथ विकल्पों की बढ़ती मांग को दर्शाती हैं।

हालांकि, Euclyd अभी शुरुआती चरण में है। इसके सिस्टम ने वाणिज्यिक deployments में बड़े पैमाने पर प्रदर्शन या दक्षता अभी तक साबित नहीं की है, इसलिए execution एक प्रमुख चुनौती बना हुआ है।

AI चिप प्रतिस्पर्धा GPUs से आगे बढ़ रही है

€200 मिलियन का यह राउंड दिखाता है कि AI डेटा सेंटर अधिक बिजली की खपत करने और लगातार महंगे हार्डवेयर की आवश्यकता के बीच पूंजी नए कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर की ओर बढ़ रही है। Nvidia अभी भी benchmark बना हुआ है, लेकिन ग्राहक ऐसे specialized chips तलाश रहे हैं, जो inference के लिए बेहतर economics प्रदान कर सकें।

Euclyd का लक्ष्य 2028 में अपने पहले physical systems तैनात करना और 2030 तक हजारों enterprise customers को सेवा देना है। Samsung का समर्थन manufacturing और commercialization की दिशा में उसकी राह मजबूत करता है, लेकिन प्रतिस्पर्धा करने की कंपनी की क्षमता अंततः इस बात पर निर्भर करेगी कि उसका आर्किटेक्चर बड़े पैमाने पर मापने योग्य लाभ प्रदान करता है या नहीं।

हमने पहले भी बताया है कि OpenAI और Samsung next-generation chips पर सहयोग बढ़ा रहे हैं ।

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