<p>在竞争日益激烈的人工智能芯片市场中，另一家初创公司正在生产中，声称其在全球最有价值的公司英伟达面前具有优势。</p>
<p>D-Matrix 位于英伟达硅谷总部三英里外，表示其芯片可以在推理工作负载上运行速度比市场领导者的独立图形处理单元快 10 倍，并且能耗减少五倍——前提是工作负载较小。</p>
<p>这款名为 Corsair 的新推理芯片采用了一种类似于 Cerebras 和 Groq 的新颖内存方法。随着科技巨头对计算资源的需求不断增加，越来越明显的是，小型企业有机会找到自己的市场定位。</p>
<p>Cerebras 成立于 2015 年，上个月举行了轰动一时的首次公开募股，筹集超过 55 亿美元，目前估值超过 500 亿美元。而 Groq 的资产在 12 月被英伟达以 200 亿美元收购，成为该人工智能巨头迄今为止最大的一笔收购。随后，英伟达在 3 月的 GTC 发布了一款新的 Groq 芯片，称为语言处理单元。</p>
<p>D-Matrix 的联合创始人兼首席执行官 Sid Sheth 在接受 CNBC 采访时表示：“这是一个正在形成的 1 万亿美元市场，” 并补充说他没有出售公司的意图。“市场能否支持另一家上市公司？绝对可以。”</p>
<p>D-Matrix 成立于 2019 年，目前已筹集约 5 亿美元，估值约为 20 亿美元。微软通过其 M12 风险投资部门是其中一位投资者。这一点值得注意，因为微软自身也有芯片雄心，包括其用于人工智能推理的 Maia 200 芯片、与英伟达合作的新 PC 处理器，以及上周宣布的内部量子计算芯片。</p>
<p>Sheth 尚未透露 Corsair 的客户，但表示他已获得高知名度的超大规模云计算公司、新兴云计算公司和前沿人工智能实验室的承诺，他们渴望尽可能多地获取计算资源。D-Matrix 本月开始向这些客户发货。Sheth 表示，约 90% 的客户在美国，海外客户则位于中东和东南亚。</p>
<p>英伟达首席执行官 Jensen Huang 在 2026 年 6 月 1 日星期一于台湾台北的 Computex 2026 会议上展示了 RTX Spark 超级芯片。</p>
<p>Lam Yik Fei | Bloomberg | Getty Images</p>
<p>“他们经常向客户销售这些产品，以便与英伟达的产品一起使用，” 伯恩斯坦研究的半导体分析师 Stacy Rasgon 表示，并补充说不同的芯片在不同任务上表现更好。“听起来他有相当多的实际客户合作。”</p>
<p>D-Matrix 的 Corsair 芯片通过将内存和计算紧密集成在单个芯片上，实现了低功耗的低延迟推理。</p>
<p>与 Groq 和 Cerebras 一样，D-Matrix 依赖于 SRAM，这是一种可以在逻辑晶圆厂（如台湾半导体制造公司）制造并集成在同一芯片上的内存。GPU 依赖于大量另一种称为 DRAM 的内存，这种内存被打包成高带宽内存堆叠在逻辑芯片周围。</p>
<p>这种 DRAM 也是美光、三星和 SK 海力士短缺的产品。</p>
<p>“我们的产品并没有遇到 DRAM 的瓶颈，因为我们的产品并不依赖于 DRAM 的成功，” Sheth 表示。</p>
<p>根据斯坦福大学电气工程兼职教授 Rick Bahr 的说法，D-Matrix 的方法的一个大缺点是 SRAM 无法处理大规模推理模型。</p>
<p>虽然片上 SRAM 能够实现 “显著的推理速度”，因为数据必须在如此短的距离内传输，但它无法处理现在由 OpenAI 和 Anthropic 等领导者构成的数万亿个参数的大型模型。</p>
<p>“这个参数的数量根本无法放入基于 SRAM 的设计中，” Bahr 说。“这就是最大的挑战。”</p>
<p>Sheth 表示，Corsair 是为人工智能推理而设计的，在这种情况下，“你是在优化交互性或速度，而不是语言大小”。想想聊天机器人、视频生成和像 Claude Code 和 OpenClaw 这样的智能工具。</p>
<p>D-Matrix 表示，当与英伟达的 Blackwell GPU 配对时，Corsair 可以比独立 GPU 快 10 倍、便宜三倍，并且能效提高五倍，引用了 Gimlet Labs 的研究。</p>
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<p>英伟达首席执行官 Jensen Huang 上周表示，他的公司在低成本推理方面仍然是领导者，凭借其领先的 Vera Rubin 系统，因为这不仅仅是速度的问题。</p>
<p>在台湾的 Computex 上，Huang 表示：“原因在于我们整合了一切，从头到尾设计一切，模拟整个系统，并使用极端的协同设计。”</p>
<p>D-Matrix 将四个 Corsair 芯片打包在一起，放置在数据中心服务器机架的插槽中，售价数万美元，Sheth 表示。</p>
<p>这是一种即插即用的方法，使 D-Matrix 与 Cerebras 和 Groq 区分开来，Sheth 称 Corsair 是 “市场上最密集的 SRAM 解决方案”，在单个服务器中可容纳高达 128GB 的 SRAM 内存。</p>
<p>D-Matrix 还与 Arista、Broadcom 和 Super Micro 合作，构建了一个名为 SquadRack 的全机架系统，用于在人工智能数据中心部署其芯片。</p>
<p>该芯片在台湾的 TSMC 6 纳米节点上制造。D-Matrix 的下一款芯片 Raptor 计划于明年在 TSMC 4 纳米上发布，Sheth 表示，该芯片可能会在台湾公司的亚利桑那工厂生产。</p>
<p>“为人工智能推理构建计算解决方案将是最终的大奖，” Sheth 说。</p>
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英伟达

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<p>D-Matrix，一家获得微软支持的人工智能芯片初创公司，已全面投入其 Corsair 推理芯片的生产。该芯片声称在小型工作负载下比独立的 Nvidia GPU 快 10 倍且更节能，采用 SRAM 以绕过 DRAM 短缺。尽管在处理大型模型方面有限，但它针对特定的推理任务，如聊天机器人，本月开始向超大规模数据中心和人工智能实验室发货</p>

<p>In the increasingly competitive AI chip market, there's another startup in production that claims an advantage over Nvidia, the world's most valuable company.</p>
<div class="lb-trans"><p>在竞争日益激烈的人工智能芯片市场中，另一家初创公司正在生产中，声称其在全球最有价值的公司英伟达面前具有优势。</p>
</div><p>D-Matrix, located three miles away from Nvidia's Silicon Valley headquarters, says its chips can run inference workloads 10 times faster and using five times less energy than a standalone graphics processing unit from the market leader — as long as the workloads are small.</p>
<div class="lb-trans"><p>D-Matrix 位于英伟达硅谷总部三英里外，表示其芯片可以在推理工作负载上运行速度比市场领导者的独立图形处理单元快 10 倍，并且能耗减少五倍——前提是工作负载较小。</p>
</div><p>The new inference chip, called Corsair, takes a novel approach to memory that's similar to Cerebras and Groq. With tech giants demanding all the computing resources they can get their hands on, it's becoming clear that there's substantial opportunity for smaller players to find their niche.</p>
<div class="lb-trans"><p>这款名为 Corsair 的新推理芯片采用了一种类似于 Cerebras 和 Groq 的新颖内存方法。随着科技巨头对计算资源的需求不断增加，越来越明显的是，小型企业有机会找到自己的市场定位。</p>
</div><p>Cerebras, founded in 2015, held a blockbuster IPO last month, raising over $5.5 billion, and is now valued at over $50 billion. And Groq's assets were bought by Nvidia for $20 billion in December, making it the AI giant's largest purchase to date. Nvidia then released a new Groq chip at GTC in March, called a language processing unit.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 成立于 2015 年，上个月举行了轰动一时的首次公开募股，筹集超过 55 亿美元，目前估值超过 500 亿美元。而 Groq 的资产在 12 月被英伟达以 200 亿美元收购，成为该人工智能巨头迄今为止最大的一笔收购。随后，英伟达在 3 月的 GTC 发布了一款新的 Groq 芯片，称为语言处理单元。</p>
</div><p>&#34;This is a $1 trillion market in the making,&#34; D-Matrix co-founder and CEO Sid Sheth told CNBC in an interview, adding that he has no intention of selling the company. &#34;Can the market support yet another public company? Absolutely.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>D-Matrix 的联合创始人兼首席执行官 Sid Sheth 在接受 CNBC 采访时表示：“这是一个正在形成的 1 万亿美元市场，” 并补充说他没有出售公司的意图。“市场能否支持另一家上市公司？绝对可以。”</p>
</div><p>Founded in 2019, D-Matrix has raised around $500 million so far, putting it at around a $2 billion valuation. Microsoft was one of the investors, through its M12 venture arm. That's notable because of Microsoft's own chip ambitions, including its Maia 200 chip for AI inference, new PC processors built with Nvidia, and an in-house quantum computing chip announced last week.</p>
<div class="lb-trans"><p>D-Matrix 成立于 2019 年，目前已筹集约 5 亿美元，估值约为 20 亿美元。微软通过其 M12 风险投资部门是其中一位投资者。这一点值得注意，因为微软自身也有芯片雄心，包括其用于人工智能推理的 Maia 200 芯片、与英伟达合作的新 PC 处理器，以及上周宣布的内部量子计算芯片。</p>
</div><p>Sheth won't name Corsair customers yet, but said he has commitments from high-profile hyperscalers, neoclouds and frontier AI labs eager to get their hands on as much compute as possible. D-Matrix begins shipping to those customers this month. About 90% of customers are in the U.S., while overseas customers are in the Middle East and Southeast Asia, Sheth said.</p>
<div class="lb-trans"><p>Sheth 尚未透露 Corsair 的客户，但表示他已获得高知名度的超大规模云计算公司、新兴云计算公司和前沿人工智能实验室的承诺，他们渴望尽可能多地获取计算资源。D-Matrix 本月开始向这些客户发货。Sheth 表示，约 90% 的客户在美国，海外客户则位于中东和东南亚。</p>
</div><p>Jensen Huang, chief executive officer of Nvidia Corp., presents the RTX Spark Superchip at the Nvidia GTC conference on the sidelines of Computex 2026 in Taipei, Taiwan, on Monday, June 1, 2026.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达首席执行官 Jensen Huang 在 2026 年 6 月 1 日星期一于台湾台北的 Computex 2026 会议上展示了 RTX Spark 超级芯片。</p>
</div><p>Lam Yik Fei | Bloomberg | Getty Images</p>
<div class="lb-trans"><p>Lam Yik Fei | Bloomberg | Getty Images</p>
</div><p>&#34;Quite often they sell to customers to use this stuff in conjunction with Nvidia,&#34; said semiconductor analyst Stacy Rasgon of Bernstein Research, adding that the different chips are better at different tasks. &#34;Sounds like he's got a fair number of actual, real customer engagements.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“他们经常向客户销售这些产品，以便与英伟达的产品一起使用，” 伯恩斯坦研究的半导体分析师 Stacy Rasgon 表示，并补充说不同的芯片在不同任务上表现更好。“听起来他有相当多的实际客户合作。”</p>
</div><p>D-Matrix's Corsair chip achieves low latency inference on low power by tightly integrating memory and compute on a single chip.</p>
<div class="lb-trans"><p>D-Matrix 的 Corsair 芯片通过将内存和计算紧密集成在单个芯片上，实现了低功耗的低延迟推理。</p>
</div><p>Like Groq and Cerebras, D-Matrix relies on SRAM, a type of memory that can be made at logic fabs like Taiwan Semiconductor Manufacturing Company and integrated on the same chip. GPUs rely on large amounts of another kind of memory called DRAM that's packaged into stacks of high bandwidth memory added around the logic chip.</p>
<div class="lb-trans"><p>与 Groq 和 Cerebras 一样，D-Matrix 依赖于 SRAM，这是一种可以在逻辑晶圆厂（如台湾半导体制造公司）制造并集成在同一芯片上的内存。GPU 依赖于大量另一种称为 DRAM 的内存，这种内存被打包成高带宽内存堆叠在逻辑芯片周围。</p>
</div><p>That DRAM is also what's in short supply from Micron, Samsung and SK Hynix.</p>
<div class="lb-trans"><p>这种 DRAM 也是美光、三星和 SK 海力士短缺的产品。</p>
</div><p>&#34;We're not running into a chokepoint around DRAM with our product because our product doesn't really rely on DRAM to be successful,&#34; Sheth said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们的产品并没有遇到 DRAM 的瓶颈，因为我们的产品并不依赖于 DRAM 的成功，” Sheth 表示。</p>
</div><p>The big downside to D-Matrix's approach is that SRAM can't handle massive reasoning models, according to Rick Bahr, adjunct professor of electrical engineering at Stanford University.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据斯坦福大学电气工程兼职教授 Rick Bahr 的说法，D-Matrix 的方法的一个大缺点是 SRAM 无法处理大规模推理模型。</p>
</div><p>While on-chip SRAM enables &#34;remarkable inference speeds&#34; because data has to travel such short distances, it can't handle the trillions of parameters that now make up large models from leaders like OpenAI and Anthropic.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然片上 SRAM 能够实现 “显著的推理速度”，因为数据必须在如此短的距离内传输，但它无法处理现在由 OpenAI 和 Anthropic 等领导者构成的数万亿个参数的大型模型。</p>
</div><p>&#34;That number of parameters just simply can't be be put onto an SRAM-based design,&#34; Bahr said. &#34;That's the big challenge.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“这个参数的数量根本无法放入基于 SRAM 的设计中，” Bahr 说。“这就是最大的挑战。”</p>
</div><p>Sheth says Corsair is designed for AI inference, where &#34;you're optimizing for interactivity or speed&#34; over language size. Think chatbots, video generation and agentic tools like Claude Code and OpenClaw.</p>
<div class="lb-trans"><p>Sheth 表示，Corsair 是为人工智能推理而设计的，在这种情况下，“你是在优化交互性或速度，而不是语言大小”。想想聊天机器人、视频生成和像 Claude Code 和 OpenClaw 这样的智能工具。</p>
</div><p>When paired with an Nvidia Blackwell GPU, D-Matrix says, citing research from Gimlet Labs, that Corsair can run inference 10 times faster, three times cheaper and up to five times more energy efficiently than a standalone GPU.</p>
<div class="lb-trans"><p>D-Matrix 表示，当与英伟达的 Blackwell GPU 配对时，Corsair 可以比独立 GPU 快 10 倍、便宜三倍，并且能效提高五倍，引用了 Gimlet Labs 的研究。</p>
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</ul>
</div><p>Nvidia CEO Jensen Huang said last week that his company remains the leader in low-cost inference with its leading Vera Rubin system because it's not just about speed.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达首席执行官 Jensen Huang 上周表示，他的公司在低成本推理方面仍然是领导者，凭借其领先的 Vera Rubin 系统，因为这不仅仅是速度的问题。</p>
</div><p>At Computex in Taiwan, Huang said &#34;the reason for that is we integrate everything, we design everything from the ground up, we simulate the entire system and we use extreme co-design.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>在台湾的 Computex 上，Huang 表示：“原因在于我们整合了一切，从头到尾设计一切，模拟整个系统，并使用极端的协同设计。”</p>
</div><p>D-Matrix sells four Corsair chips packaged together inside a card that slides into slots in a data center server rack and costs tens of thousands of dollars, Sheth said.</p>
<div class="lb-trans"><p>D-Matrix 将四个 Corsair 芯片打包在一起，放置在数据中心服务器机架的插槽中，售价数万美元，Sheth 表示。</p>
</div><p>It's a plug-and-play approach that differentiates D-Matrix from Cerebras and Groq, according to Sheth, who called Corsair the &#34;densest SRAM solution in the market today,&#34; with up to 128 gigabytes of SRAM memory in a single server.</p>
<div class="lb-trans"><p>这是一种即插即用的方法，使 D-Matrix 与 Cerebras 和 Groq 区分开来，Sheth 称 Corsair 是 “市场上最密集的 SRAM 解决方案”，在单个服务器中可容纳高达 128GB 的 SRAM 内存。</p>
</div><p>D-Matrix also teamed up with Arista, Broadcom and Super Micro to build a full rack-scale system called SquadRack for deploying its chips in AI data centers.</p>
<div class="lb-trans"><p>D-Matrix 还与 Arista、Broadcom 和 Super Micro 合作，构建了一个名为 SquadRack 的全机架系统，用于在人工智能数据中心部署其芯片。</p>
</div><p>The chip is made in Taiwan on TSMC's 6-nanometer node. D-Matrix's next chip, Raptor, is scheduled to launch next year on TSMC 4 nanometer, which Sheth said could run out of the Taiwanese company's factory in Arizona.</p>
<div class="lb-trans"><p>该芯片在台湾的 TSMC 6 纳米节点上制造。D-Matrix 的下一款芯片 Raptor 计划于明年在 TSMC 4 纳米上发布，Sheth 表示，该芯片可能会在台湾公司的亚利桑那工厂生产。</p>
</div><p>&#34;Building a computing solution for AI inference is going to be the grand prize,&#34; Sheth said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“为人工智能推理构建计算解决方案将是最终的大奖，” Sheth 说。</p>
</div><p>WATCH: From GPUs to TPUs, here's how the top AI chips work</p>
<div class="lb-trans"><p>观看：从 GPU 到 TPU，看看顶级人工智能芯片是如何工作的</p>
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Upstart chipmakers keep challenging Nvidia. This time it's Microsoft-backed D-Matrix

- D-Matrix 声称其 Corsair 芯片在小型工作负载方面比 Nvidia 快 10 倍。  
- 公司已融资约 5 亿美元，估值约 20 亿美元。  
- D-Matrix 计划于本月开始向客户发货，90% 客户位于美国。

新兴芯片制造商持续挑战 NVIDIA。这次是由微软支持的 D-Matrix