Positron AI 融 8.75 亿美元挑战英伟达：把内存而不是算力放在芯片中心

一笔分两次交割的 C 轮

初创公司 Positron AI 宣布完成 8.75 亿美元 C 轮融资，投后估值 50 亿美元，资金用于把下一代推理芯片 Asimov 推向市场。这笔融资分两批完成：第一批是 3.75 亿美元，投前估值 35 亿美元，由 NEA、Andra Capital、Atreides Management、Valor Equity Partners 与 SemiAnalysis Capital 联合领投；随后追加至多 5 亿美元的 C-1 轮，由 NEA 与 Silicon Graphics、Netscape 创始人 Jim Clark 领投。分两次交割的结构，让早期股东可以在不同价格上加仓。

反着来的路线：内存优先，而不是算力优先

在一个由英伟达凭借原始计算吞吐构建主导地位的行业里，Positron 的判断显得有些反直觉：跑今天的大语言模型，最大的瓶颈不是芯片算得多快，而是能在处理器近旁放下多少模型数据。因此它的芯片围绕内存容量与带宽设计。即将推出的 Asimov 单芯片搭配 288GB 至 2304GB 内存，用的是通用 LPDDR5X，而不是英伟达及其竞争者依赖的高带宽存储器 HBM。

选择内存类型是这场押注的关键。HBM 在整个 AI 周期里长期供不应求，全球只有少数厂商能生产，产能大多分配给了英伟达等少数大买家，中小玩家既要承担高成本又要排队等货。用供应充足的通用内存替代，等于绕开了这道产能瓶颈。

钱花在哪，以及还差多远

本轮资金的用途明确指向三件事：2026 年底前完成 Asimov 在台积电 N3P 先进制程上的流片；建设一座 2 兆瓦的工程数据中心与仿真平台用于量产前验证；扩大 Titan 系统的产能，该系统把 4 到 8 颗 Asimov 封装成单个推理节点。按计划 Asimov 要到 2027 年下半年才投产，也就是说这一轮融资支撑的芯片距离出货还有大约一年。公司已有一定落地基础，第一代 Atlas 平台在 Oracle 云基础设施中部署了 50 多个机架。

Positron 是这一轮挑战英伟达的资本化浪潮中的一员，同赛道还有 Groq、Cerebras 与 d-Matrix，它们大多选择专攻推理硅片，而不是在训练芯片上与英伟达正面碰撞。这条路线能否成立，最终要看的不是发布会上的对比数字，而是单位推理成本在真实负载下能否持续低于现有方案。