一家公司融资4.75亿美元，想造比英伟达快千倍的AI芯片

一家不知名的公司六个月前融了4.75亿美元，目标绕过英伟达GPU的架构限制。它不是做增量改进，而是重新设计芯片甚至发明新的半导体器件。

新方法没有冯·诺依曼瓶颈和内存带宽问题，功耗也大幅降低。理论上，这类项目追求的性能提升可以达到1000倍或更多。它正面挑战英伟达在AI计算领域的垄断地位。

但技术还非常早期。公司计划今年夏天流片首款测试芯片——第一个真正的检验点。4.75亿美元可能只是入场费，一旦初步验证成功，后续还需要筹集数十亿美元才能量产。

这类计算思路已有数十年历史，但因为英伟达的GPU效率够高，长期以来很少有人认真研究。英伟达率先进入AI领域，靠的是多年卖游戏芯片给玩家积累的研究资金。

目前有一家公司Mythic采用类似的局部方案：它用模拟计算加速芯片内最耗时的MAC模块，但其余部分仍是数字，所以芯片内部需要做模数转换，而且仍使用标准反向传播和Transformer架构——改动并不彻底。

相比之下，新公司要彻底得多。它不只做专用芯片，还想发明全新的半导体器件。不过具体是什么器件，目前没有公开信息。

另一个现实问题是：即使芯片本身性能达标，基于这些芯片构建的完整系统规模可能还不够大，无法达到大型AI模型所需的智能水平。从单芯片到可用系统，中间还有巨大鸿沟。

如果一切顺利，AI应用会更快、更便宜。功耗大幅降低后，更多设备可以在本地运行AI模型，减少对云端依赖。同时竞争可能拉低AI计算成本，让中小企业也能用上更强的AI能力。但这些还只是愿景。

公司的名称、合作伙伴、商用时间表都没有披露。今年夏天的测试芯片结果将是第一个关键信号。