不用 HBM 也行：Positron 融資 8.75 億美元，全力押注「記憶體優先」推理架構

當前 AI 硬體最凶狠的瓶頸不是算力，而是記憶體。而一家位於美國內華達州雷諾的新創，剛剛以這個論點完成了今年規模最大的半導體融資之一。Positron AI 週四宣布完成 8.75 億美元的 C 輪融資，投後估值 50 億美元。公司表示，這筆資金將全額支應下一代推理晶片一路到量產——而且下一代系統裡，一個位元的高頻寬記憶體（HBM）都不用。

本輪由 NEA、Atreides Management、Valor Equity Partners、Andra Capital、SemiAnalysis Capital，以及 Silicon Graphics 與 Netscape 創辦人 Jim Clark 共同領投。融資結構分為兩部分：先是以 35 億美元投前估值完成的 3.75 億美元 C 輪，隨後是由 NEA 與 Jim Clark 領投、最高 5 億美元的 C-1 輪。投資人名單還包括 DFJ Growth、卡達投資局（QIA）、Hudson River Trading、Cisco Investments 與 Naver Ventures。四位新董事隨資金到位：NEA 的 Forest Baskett、Atreides 的 Gavin Baker、Jim Clark 辦公室的 Thomas Jermoluk，以及特別值得注意的 Dylan Patel——SemiAnalysis 創辦人，其公司的研究深刻影響了產業對推理經濟學的理解。

記憶體優先的豪賭

Positron 的論證從一個所有人都感受得到的轉變開始：AI 基礎設施支出正從訓練前沿模型，轉向在生產環境中運行這些模型。大規模推理的瓶頸與訓練不同——是記憶體容量、記憶體頻寬與功耗。而目前對這些瓶頸的標準答案（先進封裝上堆疊的 HBM）供應吃緊到正在扭曲全產業的產品路線圖。

Positron 的反提案，是一套建立在商用 LPDDR5X 上的「記憶體優先」架構——這種記憶體與筆電、手機裡用的是同一等級，供應充足且便宜。公司宣稱其設計可實現超過 90% 的可用記憶體頻寬，完全不需依賴 HBM 與 CoWoS 先進封裝供應鏈，並同時支援氣冷與液冷資料中心的不同機架密度。

Baskett 在公告中的發言讓這個論點更有分量。這位 NEA 合夥人指出，就連 Nvidia 的 Rubin Ultra 路線圖都不得不縮水——從 1TB 的 HBM4E 砍到接近 192GB——「純粹是因為供應就是不在那裡」。當龍頭廠商的旗艦路線圖都被記憶體稀缺壓彎，一家把這項依賴從物料清單裡彻底移除的新創，其論點可以說來得正是時候。

從 Atlas 到 Asimov 再到 Titan

這筆錢不是投給投影片的。Positron 表示，第一代 Atlas 平台已有超過 50 個機架部署在 Oracle Cloud Infrastructure，Parasail 使用該產能提供推理服務，Jump Trading 與 i3d.net 也是正式量產客戶。Atlas 是圍繞 Positron Archer 加速器打造的推理設備——早期版本據報導在 Llama 3.1 8B 推理上擊敗 Nvidia H200，功耗卻只有約三分之一。真實的機架、真實的超大規模雲端、真實的付費推理流量。

C 輪資金將支應路線圖的下一步。首先是 Asimov，Positron 的下一代客製晶片，預計於 2026 年底以台積電 N3P 製程投片，2027 年下半年量產。每顆 Asimov 晶片結合 Positron 的運算架構與 288 GB 至 2,304 GB 的記憶體——對比今日搭載 HBM 的頂級加速器只有 141 至 288 GB，這個上限相當驚人。

其次是 Titan，將四到八顆 Asimov 晶片整合進單一節點的系統。Positron 設計 Titan 的目標，是在單一節點上服務超過 16 兆參數的模型、支援超過 1,000 萬 token 的上下文視窗，並可擴展至數千個節點。本輪資金還將建造一座 2MW 以上的工程資料中心與模擬驗證平台。

估值為何暴漲

七個月前，Positron 才以略高於 10 億美元的估值完成 2.3 億美元 B 輪。C 輪直接把公司定價到 50 億美元——半年內約 4 倍，距離 2025 年 2 月宣布的 2,350 萬美元種子輪更是天壤之別。路透社特別點出兩階段的結構，顯示投資人追捧程度超出原定目標。

二月到九月之間改變的是「證據」。Atlas 在 Oracle 的部署，讓 Positron 從一個有前景的架構故事，變成一家有量產硬體在一線雲端運行的公司。Dylan Patel 決定親自投資並進董事會，或許是最強烈的訊號：SemiAnalysis 的名聲正是建立在實測 AI 硬體的真實表現上，而 Patel 直白地說「大多數推理經濟學都經不起這種檢視」——但 Positron 的架構「解決了真正的限制：記憶體」。

前路挑戰

競爭門檻依然殘酷。Nvidia 今日主宰推理市場，一長串資金雄厚的挑戰者——Cerebras、Groq、d-Matrix、SambaNova，以及各大雲端廠商的自研晶片——都在追逐同一波工作負載轉移。Positron 的差異化真實但狹窄：如果 LPDDR5X 系統真能在量產品質下，繳出有競爭力的每美元 token 產出與每瓦特 token 產出，那麼在 HBM 產能被預訂一空的年代，供應鏈獨立性將成為巨大優勢；反之，如果記憶體優先的取捨犧牲了太多吞吐量，便宜的記憶體就不再重要。

時程也不寬容。Asimov 必須在 2026 年底於 N3P 投片、2027 年量產——這幾年裡，Nvidia、AMD 與產業內所有自研晶片計畫也都不會停下腳步。但手握 8.75 億美元、身後是真實部署經驗、董事會裡坐滿半導體老將，Positron 已經為自己買到了推理牌桌上一個真正的席位。AI 產業花了兩年才理解記憶體就是那道牆，而 Positron 剛用近十億美元押注：它找到了那扇門。