<p>在競爭日益激烈的人工智能芯片市場中，另一家初創公司正在生產中，聲稱其在全球最有價值的公司英偉達面前具有優勢。</p>
<p>D-Matrix 位於英偉達硅谷總部三英里外，表示其芯片可以在推理工作負載上運行速度比市場領導者的獨立圖形處理單元快 10 倍，並且能耗減少五倍——前提是工作負載較小。</p>
<p>這款名為 Corsair 的新推理芯片採用了一種類似於 Cerebras 和 Groq 的新穎內存方法。隨着科技巨頭對計算資源的需求不斷增加，越來越明顯的是，小型企業有機會找到自己的市場定位。</p>
<p>Cerebras 成立於 2015 年，上個月舉行了轟動一時的首次公開募股，籌集超過 55 億美元，目前估值超過 500 億美元。而 Groq 的資產在 12 月被英偉達以 200 億美元收購，成為該人工智能巨頭迄今為止最大的一筆收購。隨後，英偉達在 3 月的 GTC 發佈了一款新的 Groq 芯片，稱為語言處理單元。</p>
<p>D-Matrix 的聯合創始人兼首席執行官 Sid Sheth 在接受 CNBC 採訪時表示：“這是一個正在形成的 1 萬億美元市場，” 並補充説他沒有出售公司的意圖。“市場能否支持另一家上市公司？絕對可以。”</p>
<p>D-Matrix 成立於 2019 年，目前已籌集約 5 億美元，估值約為 20 億美元。微軟通過其 M12 風險投資部門是其中一位投資者。這一點值得注意，因為微軟自身也有芯片雄心，包括其用於人工智能推理的 Maia 200 芯片、與英偉達合作的新 PC 處理器，以及上週宣佈的內部量子計算芯片。</p>
<p>Sheth 尚未透露 Corsair 的客户，但表示他已獲得高知名度的超大規模雲計算公司、新興雲計算公司和前沿人工智能實驗室的承諾，他們渴望儘可能多地獲取計算資源。D-Matrix 本月開始向這些客户發貨。Sheth 表示，約 90% 的客户在美國，海外客户則位於中東和東南亞。</p>
<p>英偉達首席執行官 Jensen Huang 在 2026 年 6 月 1 日星期一於台灣台北的 Computex 2026 會議上展示了 RTX Spark 超級芯片。</p>
<p>Lam Yik Fei | Bloomberg | Getty Images</p>
<p>“他們經常向客户銷售這些產品，以便與英偉達的產品一起使用，” 伯恩斯坦研究的半導體分析師 Stacy Rasgon 表示，並補充説不同的芯片在不同任務上表現更好。“聽起來他有相當多的實際客户合作。”</p>
<p>D-Matrix 的 Corsair 芯片通過將內存和計算緊密集成在單個芯片上，實現了低功耗的低延遲推理。</p>
<p>與 Groq 和 Cerebras 一樣，D-Matrix 依賴於 SRAM，這是一種可以在邏輯晶圓廠（如台灣半導體制造公司）製造並集成在同一芯片上的內存。GPU 依賴於大量另一種稱為 DRAM 的內存，這種內存被打包成高帶寬內存堆疊在邏輯芯片周圍。</p>
<p>這種 DRAM 也是美光、三星和 SK 海力士短缺的產品。</p>
<p>“我們的產品並沒有遇到 DRAM 的瓶頸，因為我們的產品並不依賴於 DRAM 的成功，” Sheth 表示。</p>
<p>根據斯坦福大學電氣工程兼職教授 Rick Bahr 的説法，D-Matrix 的方法的一個大缺點是 SRAM 無法處理大規模推理模型。</p>
<p>雖然片上 SRAM 能夠實現 “顯著的推理速度”，因為數據必須在如此短的距離內傳輸，但它無法處理現在由 OpenAI 和 Anthropic 等領導者構成的數萬億個參數的大型模型。</p>
<p>“這個參數的數量根本無法放入基於 SRAM 的設計中，” Bahr 説。“這就是最大的挑戰。”</p>
<p>Sheth 表示，Corsair 是為人工智能推理而設計的，在這種情況下，“你是在優化交互性或速度，而不是語言大小”。想想聊天機器人、視頻生成和像 Claude Code 和 OpenClaw 這樣的智能工具。</p>
<p>D-Matrix 表示，當與英偉達的 Blackwell GPU 配對時，Corsair 可以比獨立 GPU 快 10 倍、便宜三倍，並且能效提高五倍，引用了 Gimlet Labs 的研究。</p>
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<p>英偉達首席執行官 Jensen Huang 上週表示，他的公司在低成本推理方面仍然是領導者，憑藉其領先的 Vera Rubin 系統，因為這不僅僅是速度的問題。</p>
<p>在台灣的 Computex 上，Huang 表示：“原因在於我們整合了一切，從頭到尾設計一切，模擬整個系統，並使用極端的協同設計。”</p>
<p>D-Matrix 將四個 Corsair 芯片打包在一起，放置在數據中心服務器機架的插槽中，售價數萬美元，Sheth 表示。</p>
<p>這是一種即插即用的方法，使 D-Matrix 與 Cerebras 和 Groq 區分開來，Sheth 稱 Corsair 是 “市場上最密集的 SRAM 解決方案”，在單個服務器中可容納高達 128GB 的 SRAM 內存。</p>
<p>D-Matrix 還與 Arista、Broadcom 和 Super Micro 合作，構建了一個名為 SquadRack 的全機架系統，用於在人工智能數據中心部署其芯片。</p>
<p>該芯片在台灣的 TSMC 6 納米節點上製造。D-Matrix 的下一款芯片 Raptor 計劃於明年在 TSMC 4 納米上發佈，Sheth 表示，該芯片可能會在台灣公司的亞利桑那工廠生產。</p>
<p>“為人工智能推理構建計算解決方案將是最終的大獎，” Sheth 説。</p>
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英偉達

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<p>D-Matrix，一家獲得微軟支持的人工智能芯片初創公司，已全面投入其 Corsair 推理芯片的生產。該芯片聲稱在小型工作負載下比獨立的 Nvidia GPU 快 10 倍且更節能，採用 SRAM 以繞過 DRAM 短缺。儘管在處理大型模型方面有限，但它針對特定的推理任務，如聊天機器人，本月開始向超大規模數據中心和人工智能實驗室發貨</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>在競爭日益激烈的人工智能芯片市場中，另一家初創公司正在生產中，聲稱其在全球最有價值的公司英偉達面前具有優勢。</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 位於英偉達硅谷總部三英里外，表示其芯片可以在推理工作負載上運行速度比市場領導者的獨立圖形處理單元快 10 倍，並且能耗減少五倍——前提是工作負載較小。</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>這款名為 Corsair 的新推理芯片採用了一種類似於 Cerebras 和 Groq 的新穎內存方法。隨着科技巨頭對計算資源的需求不斷增加，越來越明顯的是，小型企業有機會找到自己的市場定位。</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 成立於 2015 年，上個月舉行了轟動一時的首次公開募股，籌集超過 55 億美元，目前估值超過 500 億美元。而 Groq 的資產在 12 月被英偉達以 200 億美元收購，成為該人工智能巨頭迄今為止最大的一筆收購。隨後，英偉達在 3 月的 GTC 發佈了一款新的 Groq 芯片，稱為語言處理單元。</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 的聯合創始人兼首席執行官 Sid Sheth 在接受 CNBC 採訪時表示：“這是一個正在形成的 1 萬億美元市場，” 並補充説他沒有出售公司的意圖。“市場能否支持另一家上市公司？絕對可以。”</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 成立於 2019 年，目前已籌集約 5 億美元，估值約為 20 億美元。微軟通過其 M12 風險投資部門是其中一位投資者。這一點值得注意，因為微軟自身也有芯片雄心，包括其用於人工智能推理的 Maia 200 芯片、與英偉達合作的新 PC 處理器，以及上週宣佈的內部量子計算芯片。</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，但表示他已獲得高知名度的超大規模雲計算公司、新興雲計算公司和前沿人工智能實驗室的承諾，他們渴望儘可能多地獲取計算資源。D-Matrix 本月開始向這些客户發貨。Sheth 表示，約 90% 的客户在美國，海外客户則位於中東和東南亞。</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>英偉達首席執行官 Jensen Huang 在 2026 年 6 月 1 日星期一於台灣台北的 Computex 2026 會議上展示了 RTX Spark 超級芯片。</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>“他們經常向客户銷售這些產品，以便與英偉達的產品一起使用，” 伯恩斯坦研究的半導體分析師 Stacy Rasgon 表示，並補充説不同的芯片在不同任務上表現更好。“聽起來他有相當多的實際客户合作。”</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 芯片通過將內存和計算緊密集成在單個芯片上，實現了低功耗的低延遲推理。</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>與 Groq 和 Cerebras 一樣，D-Matrix 依賴於 SRAM，這是一種可以在邏輯晶圓廠（如台灣半導體制造公司）製造並集成在同一芯片上的內存。GPU 依賴於大量另一種稱為 DRAM 的內存，這種內存被打包成高帶寬內存堆疊在邏輯芯片周圍。</p>
</div><p>That DRAM is also what's in short supply from Micron, Samsung and SK Hynix.</p>
<div class="lb-trans"><p>這種 DRAM 也是美光、三星和 SK 海力士短缺的產品。</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>“我們的產品並沒有遇到 DRAM 的瓶頸，因為我們的產品並不依賴於 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>根據斯坦福大學電氣工程兼職教授 Rick Bahr 的説法，D-Matrix 的方法的一個大缺點是 SRAM 無法處理大規模推理模型。</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>雖然片上 SRAM 能夠實現 “顯著的推理速度”，因為數據必須在如此短的距離內傳輸，但它無法處理現在由 OpenAI 和 Anthropic 等領導者構成的數萬億個參數的大型模型。</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>“這個參數的數量根本無法放入基於 SRAM 的設計中，” Bahr 説。“這就是最大的挑戰。”</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 是為人工智能推理而設計的，在這種情況下，“你是在優化交互性或速度，而不是語言大小”。想想聊天機器人、視頻生成和像 Claude Code 和 OpenClaw 這樣的智能工具。</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，當與英偉達的 Blackwell GPU 配對時，Corsair 可以比獨立 GPU 快 10 倍、便宜三倍，並且能效提高五倍，引用了 Gimlet Labs 的研究。</p>
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<li>硅谷的新收購劇本正在衝擊華爾街</li>
<li>WWDC 的所有內容：蘋果的大型 Siri 人工智能揭示、液態玻璃變化等</li>
</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>英偉達首席執行官 Jensen Huang 上週表示，他的公司在低成本推理方面仍然是領導者，憑藉其領先的 Vera Rubin 系統，因為這不僅僅是速度的問題。</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>在台灣的 Computex 上，Huang 表示：“原因在於我們整合了一切，從頭到尾設計一切，模擬整個系統，並使用極端的協同設計。”</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 將四個 Corsair 芯片打包在一起，放置在數據中心服務器機架的插槽中，售價數萬美元，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>這是一種即插即用的方法，使 D-Matrix 與 Cerebras 和 Groq 區分開來，Sheth 稱 Corsair 是 “市場上最密集的 SRAM 解決方案”，在單個服務器中可容納高達 128GB 的 SRAM 內存。</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 還與 Arista、Broadcom 和 Super Micro 合作，構建了一個名為 SquadRack 的全機架系統，用於在人工智能數據中心部署其芯片。</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>該芯片在台灣的 TSMC 6 納米節點上製造。D-Matrix 的下一款芯片 Raptor 計劃於明年在 TSMC 4 納米上發佈，Sheth 表示，該芯片可能會在台灣公司的亞利桑那工廠生產。</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>“為人工智能推理構建計算解決方案將是最終的大獎，” Sheth 説。</p>
</div><p>WATCH: From GPUs to TPUs, here's how the top AI chips work</p>
<div class="lb-trans"><p>觀看：從 GPU 到 TPU，看看頂級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 聲稱其 Corsair 芯片在小型工作負載方面比 Nvidia 快 10 倍。  
- 公司已融資約 5 億美元，估值約 20 億美元。  
- D-Matrix 計劃於本月開始向客户發貨，90% 客户位於美國。

新興芯片製造商持續挑戰 NVIDIA。這次是由微軟支持的 D-Matrix