推論晶片商 Positron AI 完成 8.75 億美元 C 輪融資，估值七個月內暴漲 4.7 倍至 50 億美元

Positron AI 剛完成一筆讓市場重新估算推論晶片賽道的融資。這家總部位於內華達州雷諾的 AI 推論晶片公司，以 50 億美元後估值完成 8.75 億美元融資，距離今年 2 月那輪 10.6 億美元估值僅七個月，漲幅達 4.7 倍。兩段分拆完成：C 輪 3.75 億美元，由 NEA、Andra Capital、Atreides Management、Valor Equity Partners 及 SemiAnalysis Capital 的 Dylan Patel 共同領投；C-1 輪最高 5 億美元，由 NEA 與 Silicon Graphics 創辦人、Netscape 共同創辦人 Jim Clark 領投。卡達投資局、Cisco Investments、Hudson River Trading 及 Naver Ventures 等機構也列名投資人。

Positron 的核心押注是一個聽起來簡單、但與主流設計哲學對著幹的判斷：AI 推論的瓶頸不在算力，在記憶體。輝達 GPU 的架構邏輯是算力優先、記憶體往後排，真實環境跑大模型時，能用到的記憶體頻寬通常只有 10% 到 30%。Positron 把這個順序倒過來，先設計記憶體頻寬與容量，再繞著它配算力，宣稱能實現超過 90% 的可用記憶體頻寬利用率。更關鍵的是，它用的是市售 LPDDR5X 記憶體，不依賴供應緊張且昂貴的 HBM，但宣稱實際效能表現相近。這筆錢用途明確：為下一代自研晶片 Asimov 完成流片（預定年底在台積電 N3P 製程流片、2027 年下半年量產）、建立超過 2 MW 的工程資料中心與模擬平台，以及推進下一代推論系統 Titan 的量產準備。Asimov 單片最高支援 2.3 TB 記憶體，Titan 將四到八顆 Asimov 整合成一個節點，目標是讓單節點就能跑超過 16 兆參數的模型、支援超過 1,000 萬 token 的 context window。

推論晶片這個賽道裡，幾家頭部公司的技術路線幾乎完全不重疊，比的是對記憶體瓶頸「不同的解法」。Cerebras 用整片晶圓做成一顆超大晶片，把記憶體全放在片上 SRAM，頻寬極高但成本和供應鏈都是負擔；Etched 的 Sohu 晶片把 transformer 注意力機制直接燒進矽裡，FLOPS 利用率超過 90%，代價是只能跑 transformer 架構的模型，彈性全無；d-Matrix 則在記憶體單元裡直接做矩陣乘法，讓資料幾乎不需要移動。Positron 選的是「便宜記憶體、大容量、高利用率」這條路，目前第一代系統 Atlas 已在 Oracle Cloud Infrastructure 部署超過 50 個機架，Jump Trading、i3d.net 是生產客戶，合作夥伴 Parasail 也用這批算力驅動自己的推論服務。

Naver Ventures 入股這件事值得單獨看。Naver 自己跑 HyperClova X，橫跨搜尋、電商、雲端和內容，推論成本與耗電量直接衝擊 Naver Cloud 的營運數字，這不是純財務賭注，是在對衝對輝達 GPU 的依賴。更大的背景是：輝達去年 12 月以約 200 億美元取得 Groq LPU 架構的非獨家授權，Groq 創辦人 Jonathan Ross 與總裁 Sunny Madra 隨後加入輝達——輝達現在連競爭對手的架構都可以買下來賣。Positron 選擇反方向：繼續自建晶片。這一輪能否撐到 Asimov 2027 年量產、Titan 能否在超大模型市場搶到一席，才是這 8.75 億美元真正買的東西。