韓國晶片新創 XCENA 以 5.7 億美元估值完成 1.35 億美元 B 輪融資，押注 AI 推論的記憶體瓶頸

AI 推論每生成一個字，資料就必須在記憶體、CPU 與 GPU 之間來回傳遞。這條數據中繼路徑不只昂貴，還極耗電。韓國晶片新創 XCENA 的核心主張是：這個瓶頸不在算力，而在記憶體架構。2025 年 5 月，XCENA 完成 1.35 億美元 B 輪融資，估值 5.7 億美元，累計融資達 1.85 億美元，由首爾 VC Atinum 與 IMM Investment 共同領投，參與方包括 Corstone Asia、SBI Investment 與 Mirae Asset Capital。

XCENA 的解法是一款名為 MX1 的晶片，透過 CXL（Compute Express Link）介面直接連接 CPU 與 DRAM，讓原本需要送往 CPU 或 GPU 處理的前置作業、KV cache 管理與資料快取，直接在記憶體模組內部完成。公司宣稱，原本需要 10 台伺服器才能跑的工作負載，有望壓縮至一台。MX1 目前仍是原型階段，預計在 2026 年底於三星晶圓廠量產，2027 年開始認列營收。

三位共同創辦人——CEO Jin Kim、CTO Dohun Kim、CPO Harry Juhyun Kim——均來自三星與 SK Hynix，正是供應 Nvidia GPU 記憶體的兩家韓國巨頭。這個出身並非偶然：他們對記憶體製造工藝的熟悉程度，以及與韓國記憶體供應鏈的既有關係，是吸引投資人的重要背書。Jin Kim 明確點出，此刻記憶體價格與相關股價的走升，反映的是 AI 基礎設施正往記憶體中心架構位移的結構性趨勢——本月三星、SK Hynix、Micron 三家全球記憶體龍頭首次同步突破兆美元市值，恰好為這個論點提供了市場佐證。

XCENA 的技術差異化在於垂直整合的深度。MX1 採用 RISC-V 架構，內建數千個精簡核心，並自行設計內部記憶體層級、互連匯流排與 DRAM 控制器。競爭對手 Marvell 的同類方案依賴少數幾個通用核心，Astera Labs 則主攻記憶體連接層，兩者的整合層次均不及 XCENA 所宣稱的深度。不過，Marvell 是已在 Nasdaq 上市的成熟大廠，市場進入與客戶信任門檻的差距仍不可小看。

對亞太晶片生態而言，這輪融資有幾個值得注意的訊號。第一，主力資金來自韓國本土 VC，而非矽谷或台灣，顯示首爾的深度技術投資圈正在形成自己的押注邏輯。第二，XCENA 的目標客戶是每年在 AI 基礎設施投入數百億美元的超大規模雲端業者，即便記憶體效率只提升一小部分，換算成節省金額都可能達到數億美元量級，這讓它的商業模式天花板足夠高。第三，MX1 選擇在三星晶圓廠量產，意味著台積電主導的供應鏈之外，三星作為邏輯晶片代工廠的定位正被這類新創拿來驗證，結果將影響未來更多韓系設計公司的生產決策。

AI 算力競賽的敘事長期由 GPU 主導，但推論端的成本壓力正在把資本推向記憶體這一層。XCENA 若能在 2027 年如期量產並拿下哪怕一家超大規模業者的採購訂單，將直接確立「運算型記憶體」作為獨立市場類別的地位——而那個時間點，也正是下一輪 AI 基礎設施採購週期的關鍵窗口。