大模型（LLM）算力竞赛正向更底层、更专业的芯片领域深入。2026 年 2 月 24 日，由前谷歌 TPU 资深工程师创立的 AI 芯片初创公司 MatX 宣布完成 5 亿美元（约合 34.45 亿元人民币）的 B 轮融资。

本轮融资阵容豪华，不仅吸引了世芯电子（Alchip）与美满电子（Marvell）等半导体巨头的战略参与，也获得了多家顶尖投资机构的重金押注。

核心武器：MatX One 芯片

MatX此次融资的核心底气源于其正在研发的下一代处理器——MatX One。该芯片旨在解决大模型推理中“高吞吐”与“低延迟”难以兼得的痛点：

• 创新架构：采用“可分割脉动阵列”结构。这种设计巧妙地结合了大阵列的极致能效与小阵列的调度灵活性，实现了硬件利用率的最大化。

• 存储黑科技：MatX One 融合了 SRAM 设计的极低延迟 与 HBM（高带宽内存）方案的长上下文处理能力，突破了传统架构的存储瓶颈。

• 全场景适配：无论是基础的预填充（Prefill）、高频的推理解码，还是复杂的强化学习训练，MatX One 均能提供业界领先的性能表现。

商业前景：更低的 LLM 使用成本

在当前的算力市场中，如何降低 Token 的产出成本是所有模型厂商的共同目标。IT之家援引MatX的官方说法称，其产品有望实现比肩甚至超越传统芯片的吞吐效率，从而大幅压低大模型的部署与维护门槛。

行业扫描：AI 芯片战事正酣

MatX的异军突起只是全球AI 芯片爆发潮的一个缩影。近期行业内动态频频：

• SambaNova 发布了第五代 RDU 芯片，并与英特尔达成深度合作。

• Positron 公布了 Asimov 芯片，宣称每瓦效能可达英伟达 Rubin 架构的 5 倍。

• 国内突破：我国科研团队近期成功开发出成本不到 1 美元的柔性 AI 芯片，可经受 4 万次弯折，预示着可穿戴 AI 硬件的新可能。