这家芯片公司刚融资1.35亿美元，赌AI的最大瓶颈不是算力，而是内存

编者按：AI领域的一场芯片革命正在悄然发生。当大模型生成每个词都要在CPU、GPU与内存之间上演“数据接力赛”时，这种结构性瓶颈带来的高昂成本触目惊心。一家名为XCENA的初创公司，从内存巨头的经验出发，给出颠覆性方案：把计算能力搬到内存旁边去。这不是小打小闹的优化，而是可能彻底改写AI基础设施成本逻辑的尝试。下面这篇文章，带你解密这家新锐企业如何用“近内存计算”打破传统架构的掣肘，以及它凭什么能在三星、SK海力士等巨头环伺的战场中脱颖而出。原文发表于TechCrunch，现编译如下，保留原意，仅在语境上做本土化处理。

每次你向ChatGPT提问时，你的请求都会触发一场数据接力赛。信息离开内存，经过CPU预处理，再传递到GPU进行繁重计算，然后返回——而AI生成的每个词，都要重复这一完整旅程。

这个瓶颈是结构性的——意味着每次请求都要绕经业内最昂贵、最耗能的芯片。正是这种低效问题，让一家在韩国和美国都设有办公室的初创公司XCENA试图破解。这家成立四年的公司设计了一款芯片，将计算能力大幅靠近DRAM——这些快速、短期的存储芯片负责保存处理器当前使用的数据。这样一来，常规的数据操作就能在内存附近完成，无需CPU、GPU和内存之间的昂贵来回传输。

如果这项技术能大规模落地，对AI基础设施成本的影响将不可小觑，这也解释了为何投资者对该国市场热情高涨。事实上，XCENA刚在B轮融资中筹集了1.35亿美元，估值达到5.7亿美元，累计融资额已达1.85亿美元。

XCENA的CEO金鎮（Jin Kim）在2022年与CTO金道勋（Dohun Kim）及CPO金贤俊（Harry Juhyun Kim）共同创立了这家公司。三人均为三星和SK海力士的资深人士——这两家内存巨头正是为英伟达GPU供应芯片的企业。”过去几十年，CPU和GPU都变得更智能，但内存从未变过。XCENA想改变这一点，”金鎮在接受TechCrunch采访时表示。”近期内存价格和相关股票上涨，表明AI基础设施正向以内存为中心的架构转变，”他补充道。（本月，主导全球内存芯片市场的三星、SK海力士和美光三家公司的估值首次突破万亿美元。）

XCENA把赌注押在这样一个论点上：”推理不仅是一个计算问题，它越来越是一个内存扩展问题，”金鎮说。

XCENA的芯片MX1通过CXL（Compute Express Link，计算快速链接）连接到CPU——这本质上是一条处理器与内存之间的专用快车道——在数据离开内存模块之前就完成处理。它将计算带到数据身边，而非数据去迁就计算。公司声称，过去需要10台服务器才能完成的任务，现在可能只需一台。

“虽然GPU擅长矩阵乘法——这是AI模型训练背后的繁重数学运算——但许多外围的数据编排工作，包括预处理、KV缓存管理（存储先前对话上下文的系统，以避免模型重复处理）和数据缓存，仍然在CPU上运行。我们的芯片直接在内存模块内处理这些任务，”金鎮表示。

自去年下半年以来，对内存解决方案的需求激增，公司认为时机对它们有利。

与几家全球内存供应商的谈判还处于早期阶段，不过金鎮拒绝透露具体名称。公司的理想客户是那些每年在AI基础设施上花费数百亿美元的超大规模云服务商，因为即使只在内存效率上取得小幅提升，也能带来数亿美元的节省。

MX1仍是原型产品。量产芯片计划于2026年底在三星的代工生产线上推出，公司预计从2027年开始产生营收。

虽然神经处理单元（NPU）制造商正在竞争挑战英伟达在训练负载领域的主导地位，但XCENA瞄准的是所有这一切之下的内存密集型层级。

XCENA最接近的竞争对手包括Astera Labs和Marvell，这两家公司都在纳斯达克上市，从事下一代内存连接技术的研究。金鎮表示，Marvell是一个已经在同一领域开展业务的大型成熟企业，而差异点在于知识产权。”我们有数千个核心，”金鎮说。根据公开规格，相比之下，Marvell的方案依赖少量通用核心。

这些核心基于RISC-V（一种开源芯片设计蓝图）构建，并针对数据处理进行了专门优化，每个核心都刻意保持小巧高效。除核心本身外，XCENA还自主设计内部内存层次结构、互连总线和DRAM控制器——这种垂直整合的深度，是大多数芯片公司（包括更大的竞争对手）通常会外包的。

总部位于首尔的风投公司Altinum和IMM Investment共同领投了本轮B轮融资，参与方还有Corstone Asia以及现有投资者SBI Investment和Mirae Asset Capital。该公司在首尔以外的科技中心板桥（Pangyo）和美国桑尼维尔（Sunnyvale）设有办公室，拥有90多名员工。目前，他们正在与国际投资者就额外融资进行洽谈。

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