作者：默思編輯部 發布：2026-09-11
AI晶片新創公司Positron AI於2026年9月10日宣布完成8.75億美元C輪融資，投後估值達50億美元，資金將用於加速其次世代推理晶片Asimov的量產進程。
Asimov晶片背後的核心架構賭注，是大規模AI推理的瓶頸，愈來愈取決於記憶體容量、可用記憶體頻寬與功耗，而不單純是尖峰運算能力。Asimov晶片捨棄目前業界主流採用、但供應緊張且成本高昂的HBM高頻寬記憶體，改用LPDDR5X這種消費級記憶體，宣稱能以遠低的成本與功耗，達到相當的推理頻寬表現，這項設計選擇直接挑戰業界長期仰賴HBM的既定路線。
Asimov晶片規劃於2026年底在台積電N3P製程上完成流片，目標2027年下半年進入量產，每顆晶片將支援288GB到2304GB不等的記憶體容量。下一代Titan系統則結合四到八顆Asimov晶片，設計目標是支援參數規模超過16兆、context window超過1000萬token的模型在單一節點運作，並能擴展到數千個節點的規模。
目前已有超過50個Atlas機櫃部署在Oracle雲端基礎設施上，Parasail運用這些運算資源提供推理服務，Jump Trading與i3d.net也已被列為正式量產客戶，顯示這款技術路線已經跨出概念驗證階段，進入實際商用部署的早期規模化階段。
目前AI推理晶片市場高度仰賴輝達的CUDA生態系與HBM記憶體供應鏈，Positron這種另闢蹊徑、採用一般記憶體的架構路線，如果能在成本與效能上證明可行，有機會為市場提供一條擺脫HBM供應瓶頸與輝達生態系鎖定的替代路徑，這對長期苦於運算成本高昂、又難以取得充足HBM供給的中小型AI公司而言，可能是格外具吸引力的選項。
選擇LPDDR5X而非HBM，並非單純的成本考量，背後也涉及實質的技術取捨——HBM透過在晶片旁堆疊記憶體，能提供極高的頻寬密度，這也是為什麼輝達等主流廠商持續採用HBM作為訓練與推理晶片的核心設計；而LPDDR5X雖然單顆頻寬較低，但透過大量並聯與架構優化，Positron主張能在特定推理場景下達到接近的實際效能，同時擁有遠低的成本與更充裕的供應鏈彈性。這種路線之爭最終能否成立，仍需要更多實際部署數據驗證。
AI推理晶片架構的多元化發展，正在為晶片設計領域開創新的技術路線競爭，具備記憶體系統架構與晶片設計背景的工程人才，在這個資金與人才都快速湧入的次領域會有更多發揮空間。