Empresa de chips sul-coreana Furiosa AI fecha ronda de 620 milhões de dólares e reforça equipa em Portugal

O novo financiamento, que avalia a empresa em 2,9 mil milhões de dólares (cerca de 2,59 mil milhões de euros), vai permitir acelerar a produção do acelerador RNGD e o desenvolvimento do chip de terceira geração. A empresa está também a reforçar a equipa em Lisboa, sede das suas operações europeias.

A Furiosa AI, empresa sul-coreana que desenvolve aceleradores de inteligência artificial para inferência com elevada eficiência energética, anunciou o fecho de uma ronda de financiamento Series D de 620 milhões de dólares (cerca de 554 milhões de euros), com uma avaliação pós-investimento de 2,9 mil milhões de dólares (aproximadamente 2,59 mil milhões de euros).

A ronda contou com a participação dos investidores internacionais Cisco Investments, Infinitum, Jericho Capital, NeoFort Holding, QUDA Capital e Worldline Capital. O Fundo Nacional de Crescimento da Coreia do Sul contribuiu com 280 milhões de dólares (250 milhões de euros). O Export-Import Bank of Korea, a UAMCO e a Hanwha Asset Management entraram como novos investidores.

Os três investidores iniciais da empresa, NAVER, DSC Investment e KDB Capital, voltaram a investir, tal como o KDB, a Nextrans, a Kakao Investment e vários outros investidores das primeiras rondas.

“Esta ronda confirma a aposta da Furiosa AI em Portugal. Seis meses depois de abrirmos a sede europeia em Lisboa, vamos reforçar tanto a equipa de I&D, em compiladores e desenho de chips, como a equipa comercial que acompanha os clientes europeus. Portugal tem o talento e a energia limpa de que a infraestrutura de IA precisa, e queremos que o país seja o centro de toda a atividade da Furiosa AI na Europa”, afirma Nuno Lopes, vice-presidente para a Europa e África da Furiosa AI.

O novo financiamento será canalizado para três áreas estratégicas: aumentar a produção do acelerador de inferência RNGD, reforçar o ecossistema de software e acelerar o desenvolvimento do chip de terceira geração. A Furiosa AI prevê fabricar 20 mil aceleradores RNGD em 2026 e mais do que duplicar a produção em 2027, ultrapassando as 40 mil unidades.

O chip de terceira geração, em desenvolvimento com a Broadcom e outros parceiros, terá um design multi-die em 2 nm com memória HBM4/4E. Destina-se a executar modelos de fronteira de IA baseados em agentes em grandes clusters.

Lisboa reforça o seu papel como sede europeia

Com este financiamento, a Furiosa AI vai reforçar as equipas de investigação e desenvolvimento (I&D) e comercial em Portugal. Lisboa é, a par de Seul, Silicon Valley e Singapura, um dos locais onde a empresa está a recrutar.

A Furiosa AI abriu a sua sede europeia em Lisboa em abril de 2026. O escritório concentra as operações comerciais e o suporte técnico a clientes e parceiros em toda a Europa. Acolhe também uma equipa de I&D dedicada a compiladores e ao desenho de chips, uma combinação de funções que dá a Lisboa um papel único na organização global da empresa.

Em julho, a empresa deu o primeiro passo na disponibilização do RNGD na Europa, com a instalação de servidores no centro de dados LS2 da Equinix, em Lisboa. Estes servidores permitem às empresas europeias avaliar o desempenho da arquitetura da Furiosa nos modelos de IA mais avançados, com o apoio da equipa de Lisboa.

O RNGD é uma placa PCIe de 180 W com arrefecimento a ar, assente na arquitetura proprietária Tensor Contraction Processor (TCP) da Furiosa AI. O servidor NXT RNGD reúne oito destas placas em 4U, com 4 petaFLOPS (FP8), 384 GB de memória HBM3 e um consumo de 3 kW. Integra-se nos bastidores e nos orçamentos energéticos que os centros de dados já têm, sem necessidade de arrefecimento líquido.

Com o mesmo número de placas, o RNGD iguala o débito de uma RTX PRO 6000 e serve o dobro dos utilizadores por kW. A tecnologia está já em produção em grandes clientes: o Grupo LG executa os seus modelos EXAONE no RNGD, a Upstage utiliza-o para gerar resumos de pesquisa para milhões de utilizadores e a Samsung SDS lançou em julho um serviço comercial de NPU-as-a-Service baseado no RNGD.