Positron AI 完成8.75億美元C輪融資，估值50億美元，記憶體優先推理晶片挑戰英偉達霸主地位
融資概覽
2026年9月10日，AI 推理硬件初創公司 Positron AI 宣佈完成8.75億美元 C 輪融資，估值達50億美元。這一估值較2026年2月的融資增長了約五倍，反映了市場對替代性 AI 推理硬件的強烈需求。
本輪融資分兩部分進行：
- C 輪：3.75億美元，估值前估值35億美元，由 NEA、Atreides Management、Valor Equity Partners、Andra Capital、SemiAnalysis Capital 和 Jim Clark 共同領投
- C-1 輪：最高5億美元，由 NEA 和 Jim Clark 領投
其他投資者包括 DFJ Growth、卡塔爾投資局、Cisco Investments 和 Naver Ventures 等。
核心技術：記憶體優先架構
Positron AI 的核心差異化在於其「記憶體優先」（Memory-First）架構。這一設計理念針對當前 AI 推理市場的核心瓶頸：高帶寬記憶體（HBM）的限制。
為什麼記憶體是 AI 推理的瓶頸？
現代大型語言模型在推理時需要將模型權重加載到記憶體中。以一個擁有數千億參數的模型為例：
- 每個參數通常需要2-4字節的存儲空間
- 一個1,000億參數的模型需要約200-400GB的記憶體
- 傳統 GPU 的 HBM 容量通常在80-192GB之間
這意味著大型模型必須分散在多個 GPU 上運行，增加了通信開銷和延遲。Positron AI 的解決方案是使用商品化的 LPDDR5X 記憶體，支持每芯片288GB至2,304GB的記憶體容量，從根本上解決了這一瓶頸。
產品路線圖
Atlas（第一代推理系統）
- 當前狀態：已在 Oracle Cloud Infrastructure 部署超過50個機架
- 現有客戶：Parasail、Jump Trading、i3d.net
- 定位：驗證記憶體優先架構的商業可行性
Asimov（下一代定制芯片）
- 製程：台積電 N3P 工藝
- 計劃流片時間：2026年底
- 預計量產：2027年下半年
- 記憶體支持：每芯片288GB至2,304GB LPDDR5X
Titan（下一代推理系統）
- 配置：每節點4-8個 Asimov 芯片
- 支持模型規模：超過16萬億參數
- 上下文窗口：超過1,000萬 tokens
- 擴展能力：可擴展至數千個節點
市場背景：AI推理市場的結構性機遇
2026年，AI 推理市場正在經歷結構性轉變。隨著 AI 模型從訓練階段轉向大規模部署，推理成本成為企業 AI 採用的主要障礙之一。
市場規模：AI 推理市場預計到2028年將達到數千億美元規模，年複合增長率超過40%。
英偉達的主導地位與挑戰：英偉達目前在 AI 加速器市場佔據超過80%的份額，但其 H100/H200 GPU 的高昂價格（每張超過3萬美元）和供應緊張，為替代方案創造了市場空間。
替代方案的崛起：除 Positron AI 外，其他挑戰者包括：
- Tenstorrent（RISC-V AI 芯片，已完成12.9億美元融資）
- Groq（LPU 推理加速器）
- Cerebras（晶圓級芯片）
- 各大雲服務商的自研芯片（AWS Trainium、Google TPU、Microsoft Maia）
投資者構成分析
Positron AI 的投資者構成頗具戰略意義：
卡塔爾投資局：主權財富基金的參與反映了中東地區對 AI 基礎設施的戰略投資意圖，也為 Positron AI 提供了進入中東市場的潛在渠道。
Cisco Investments：網絡設備巨頭的投資暗示了 AI 推理硬件與網絡基礎設施深度整合的可能性。
Naver Ventures：韓國科技巨頭的參與為 Positron AI 打開了亞太市場的大門，特別是韓國和日本的 AI 基礎設施市場。
SemiAnalysis Capital：半導體分析機構轉型的投資基金，其參與為 Positron AI 的技術路線提供了背書。
亞太地區視角：AI推理基礎設施的本地化需求
亞太地區是全球 AI 推理需求增長最快的地區之一。根據 IDC 的預測，亞太地區 AI 支出到2030年將達到5,550億美元。
對於亞太地區而言，Positron AI 的記憶體優先架構具有特殊意義：
- 數據主權：本地化推理基礎設施有助於滿足各國數據主權要求
- 成本效益：相比英偉達 GPU，記憶體優先架構在大型模型推理上可能提供更好的成本效益
- 供應鏈多元化：減少對英偉達供應鏈的依賴，降低地緣政治風險
技術挑戰與風險
儘管 Positron AI 的技術路線頗具吸引力，但也面臨若干挑戰：
軟件生態系統：英偉達的 CUDA 生態系統擁有龐大的開發者社區和豐富的優化庫。Positron AI 需要建立自己的軟件棧，吸引開發者遷移。
量產風險：Asimov 芯片計劃在台積電 N3P 工藝上流片，這是目前最先進的製程之一，量產良率和成本存在不確定性。
市場時機：AI 推理市場競爭激烈，英偉達、AMD 和各大雲服務商都在快速迭代其推理解決方案。
展望：AI推理硬件的多元化未來
Positron AI 的8.75億美元融資是2026年 AI 基礎設施投資浪潮的縮影。在這一浪潮中，記憶體優先架構代表了一種有別於傳統 GPU 路線的技術路徑，有望在特定場景（特別是大型模型推理）中提供顯著的性能和成本優勢。
隨著 AI 模型規模持續增長，記憶體瓶頸問題將愈發突出，Positron AI 的技術路線或許正在正確的時間點上。
