Thunder Compute 的1300萬美元A輪融資,瞄準了約2000億美元因晶片被保留為裸機資源而閒置的GPU運算容量。
Thunder Compute 的1300萬美元A輪融資,瞄準了約2000億美元因晶片被保留為裸機資源而閒置的GPU運算容量。

企業GPU有5%至20%的時間處於閒置狀態,導致約2000億美元的運算容量未被利用,而 Thunder Compute 的虛擬化軟體正是要把這部分算力重新投入使用。
「其他所有類型的電腦硬體都已實現虛擬化——但GPU並非如此。」Thunder Compute 聯合創辦人兼執行長 Carl Peterson 表示。
該公司成立於2022年,由曾任 Bain & Company 顧問的 Peterson 與曾任 Citadel Securities 量化開發人員的 Brian Model 共同創立。公司將GPU視為跨資料中心匯集的網路資源,而非專屬於單一工作負載的晶片。其軟體將工作負載對GPU的存取與服務該工作負載的特定硬體分離,使營運商能更有效率地調度整個機隊。Thunder 已在其自有雲端上為超過1萬名用戶提供運算服務,目前正與兩家企業試行這套軟體,客戶回報的利用率提升幅度達四倍以上。
本輪融資由 Matrix Partners 領投,Y Combinator 與 CEAS Investments 參投,標誌著 Thunder 從在自家雲端上驗證技術,轉向將技術授權給已營運大型GPU機隊的雲端服務商和企業。公司計劃在擴大市場推廣之際,聘請系統研究人員、工程師及銷售團隊。
浪費的根源在於GPU的分配方式。與可虛擬化並跨工作負載共享的中央處理器和儲存設備不同,GPU通常被保留為裸機資源——即使某個任務處於閒置狀態,GPU仍專屬於該單一任務。根據 CastAI 2026 年 Kubernetes 優化狀況報告,企業GPU的平均利用率僅為5%至20%,意味著大部分硬體容量未被使用。
Thunder 的軟體位於開發者與雲端服務商之間,將實體晶片抽象化,使其可直接嵌入現有工作流程。Peterson 表示,這種虛擬化對開發者而言是透明的,開發者只需請求一個GPU便能取得。經濟效益歸屬於購買硬體的營運商:更高的利用率讓服務商能從已付款的設備中榨取更多工作量,並可能透過更低的雲端價格將節省的成本回饋給客戶。
此模式呼應了 VMware 二十年前將伺服器虛擬化的做法,將專屬的實體機器轉變為匯集資源。Thunder 創辦人將公司描述為打造「GPU界的VMware」,目前的虛擬化層被定位為更廣泛GPU基礎設施技術套件的基石。
迄今為止,Thunder 實際上一直是自己的客戶,先營運雲端服務作為GPU應用場景的測試平台,再將軟體向外推廣。「最快的方式就是推出自己的雲端。」Peterson 表示。在歷經四年的軟體開發後,這輪A輪融資將重心轉向把技術交付給已大規模營運GPU基礎設施的雲端服務商和企業。
Peterson 提醒,客戶所看到的四倍利用率提升高度取決於工作負載及現有利用率水準,公司無法保證所有人都能達到同樣的改善幅度。這筆資金將用於支持系統研究、企業工程及銷售方面的招聘。
此項投資反映了市場對AI運算基礎設施持續升溫的需求,該市場由 Nvidia 的資料中心GPU及採購這些晶片的超大規模雲端服務商主導。對 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等雲端服務商而言,GPU虛擬化可提高其在AI硬體上數十億美元支出的回報率;而營運本地機隊的企業則可透過從現有晶片中榨取更多工作量,延後新的採購。Thunder 未揭露估值或營收數據。
本文僅供參考,不構成投資建議。