微软投资芯片公司，围攻英伟达

在竞争日益激烈的 AI 芯片市场，另一家初创公司声称其产品比全球市值最高的公司英伟达更具优势。

距离英伟达硅谷总部三英里的 D-Matrix 公司表示，只要工作负载较小，其芯片运行推理工作负载的速度就能比市场领导者英伟达的独立图形处理单元快 10 倍，能耗却少 5 倍。

这款名为Corsair的新型推理芯片采用了一种与Cerebras和Groq类似的新颖内存设计。随着科技巨头们对计算资源的需求日益增长，小型企业显然拥有巨大的发展机遇，可以找到自己的市场定位。

Cerebras成立于2015年，上个月成功上市，融资超过55亿美元，目前估值超过500亿美元。而Groq的资产则在去年12月被英伟达以200亿美元收购，这是这家人工智能巨头迄今为止最大的一笔收购。随后，英伟达在今年3月的GTC大会上发布了一款名为“语言处理单元”（LPU）的新型Groq芯片。

D-Matrix联合创始人兼首席执行官Sid Sheth在接受采访时表示：“这是一个正在形成的万亿美元市场。”他还补充说，他没有出售公司的打算。“市场还能容纳另一家上市公司吗？当然可以。”

D-Matrix成立于2019年，迄今已融资约5亿美元，估值约为20亿美元。微软是其投资者之一，通过旗下风险投资机构M12进行投资。值得注意的是，微软自身在芯片领域雄心勃勃，包括用于人工智能推理的Maia 200芯片、与英伟达合作开发的新型PC处理器，以及上周发布的自主研发量子计算芯片。

Sheth目前不愿透露Corsair的客户名称，但他表示，一些知名超大规模数据中心、新型云平台和前沿人工智能实验室已承诺采购，他们都渴望获得尽可能多的计算资源。D-Matrix将于本月开始向这些客户发货。Sheth称，其中约90%的客户位于美国，海外客户则分布在中东和东南亚。

伯恩斯坦研究公司的半导体分析师Stacy Rasgon表示：“他们经常向客户推销这些产品，让他们与英伟达的产品配合使用。”她还补充说，不同的芯片更擅长不同的任务。“听起来他确实有很多实际的客户案例。”

D-Matrix 的 Corsair 芯片通过将内存和计算紧密集成在单个芯片上，实现了低功耗下的低延迟推理。

与 Groq 和 Cerebras 一样，D-Matrix 也依赖于 SRAM，这是一种可以在台积电等逻辑芯片制造商处生产并集成在同一芯片上的存储器。而 GPU 则依赖于大量的另一种存储器，称为 DRAM，它被封装成高带宽存储器堆叠层，并添加到逻辑芯片周围。

这种DRAM也是美光、三星和SK海力士目前短缺的产品。

“我们的产品不会因为 DRAM 而遇到瓶颈，因为我们的产品并不真正依赖 DRAM 就能成功，”谢思说。

斯坦福大学电气工程系兼职教授Rick Bahr表示，D-Matrix 方法的最大缺点是 SRAM 无法处理大规模推理模型。

虽然片上 SRAM 能够实现“惊人的推理速度”，因为数据只需传输很短的距离，但它无法处理 OpenAI 和 Anthropic 等领先企业构建的大型模型中数万亿个参数。

“基于SRAM的设计根本无法容纳如此多的参数，”Bahr说。“这才是最大的挑战。”

Sheth表示，Corsair专为AI推理而设计，其“优化重点在于交互性或速度”，而非语言规模。例如聊天机器人、语音代理以及Claude Code和OpenClaw等智能代理工具。

D-Matrix 援引 Gimlet Labs 的研究称，当与 Nvidia Blackwell GPU 搭配使用时，Corsair 的推理速度可以比独立 GPU 快 10 倍，成本降低 3 倍，能效提高 5 倍。

英伟达首席执行官黄仁勋上周表示，该公司凭借其领先的 Vera Rubin 系统，仍然是低成本推理领域的领导者，因为这不仅仅是速度的问题。

在台湾的 Computex 展会上，黄表示：“原因是我们整合了所有东西，我们从零开始设计所有东西，我们模拟整个系统，我们采用极致的协同设计。”

Sheth表示，D-Matrix公司销售的这款产品将四颗Corsair芯片封装在一张卡内，可以插入数据中心服务器机架的插槽中，售价高达数万美元。

Sheth 表示，D-Matrix 的即插即用方式使其区别于 Cerebras 和 Groq，他还称 Corsair 是“当今市场上密度最高的 SRAM 解决方案”，单个服务器的 SRAM 内存高达 128 GB。

D-Matrix 还与Arista、Broadcom和Super Micro建立了合作关系。

构建一个名为 SquadRack 的全机架级系统，用于在 AI 数据中心部署其芯片。

这款芯片采用台积电的6纳米工艺在台湾制造。D-Matrix的下一款芯片Raptor计划明年发布，采用台积电的4纳米工艺，Sheth表示，这款芯片可能会在台积电位于亚利桑那州的工厂生产。

“构建用于人工智能推理的计算解决方案将是最终目标，”Sheth说。

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

加星标⭐️第一时间看推送