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辉达GPU的挑战者速度可快10倍?(图
辉达GPU的挑战者速度可快10倍?(图辉达GPU的挑战者速度可快10倍?(图
人工智慧（AI）浪潮推升芯片需求，市场焦点过去多年集中在辉达（NVIDIA），但随着AI应用从模型训练逐渐转向大规模推理，一批专注特殊用途芯片的新创企业开始浮现，其中来自美国矽谷的AI芯片公司D-Matrix，正试图以低功耗、高效率的推理芯片切入辉达长期主导的AI资料中心市场。
D-Matrix成立于2019年，主要目标并非直接取代辉达在AI训练市场的GPU，而是锁定生成式AI普及后快速成长的“AI推理”需求，透过专为推理任务打造的加速器，降低企业部署大型AI服务时面临的能源成本与延迟问题。
目前AI产业仍由辉达GPU掌握核心地位，尤其在大型语言模型（LLM）训练领域，CUDA软体生态与硬体优势形成强大护城河。
不过，随着云端巨头持续扩大AI基础建设投资，市场对不同类型AI加速芯片的需求增加，也让新创企业迎来切入机会。
处理小型算力任务速度可达辉达GPU的10倍
D-Matrix认为，推理工作与模型训练需求不同，更重视低延迟、低功耗与成本效率，因此不一定需要使用高阶GPU，而是可以透过专用芯片完成。
《金融时报》报道指出，包括D-Matrix、Groq与Cerebras等AI芯片新创，都正在寻找突破辉达主导地位的方法，并聚焦于AI推理市场，希望受惠AI技术繁荣带来的红利。
Cerebras执行长Andrew Feldman受访表示：“战胜巨头的办法就是推出远胜于它的产品，以我的经验来看，更好的产品通常会胜出。”
D-Matrix推出的核心产品为Corsair AI加速平台，采用数位记忆体内运算（Digital In-Memory Compute, DIMC）架构，试图解决传统AI芯片中“计算单元与记忆体距离过远”造成的资料搬移瓶颈。
公司表示，AI推理过程大量涉及资料传输，而传统GPU架构需要频繁在处理器与记忆体间交换资料，造成能源消耗与延迟增加。 D-Matrix透过将运算能力更靠近记忆体，希望提升效率。
根据D-Matrix公布资料，Corsair平台主打AI推理应用，号称在处理小型算力任务时，速度可达辉达GPU的10倍，能耗仅为5分之1，试图在AI数据中心推理市场切入辉达长期主导的高效能运算版图。
D-Matrix采用基于SRAM的记忆体内运算架构，减少对传统外部记忆体频繁存取的需求。
D-Matrix股东包括微软、淡马锡
D-Matrix推出Corsair AI推理芯片后，市场也开始重新检视辉达在AI芯片市场的竞争压力。消息公布后，辉达股价于6月9日盘中一度受到压力，最低下探至199.34美元，跌幅达4.5%，重新跌破200美元关卡；不过市场抛售情绪随后收敛，终场仅下跌0.22%，收在208.19美元。
D-Matrix的发展也受到大型科技公司的关注。路透等媒体报道，D-Matrix曾获得微软旗下创投基金M12投资，2023年完成1.1亿美元募资，投资者包括新加坡淡马锡（Temasek）与微软M12等。
到了后续融资阶段，彭博报道指出，D-Matrix完成2.75亿美元募资，公司估值达约20亿美元，投资方包括卡达投资局、新加坡企业发展局（EDBI）、淡马锡，以及微软M12等既有投资人。
D-Matrix联合创始人兼执行长Sid Sheth受访时表示，“这是一个正在形成的上兆美元市场”。 Sid Sheth不愿透露Corsair具体客户有哪些，但他透露，许多知名超大规模资料中心、AI实验室已承诺采购，Corsair预计本月开始出货，其中9成客户都在美国，海外客户则在中东和东南亚。
（示意图）
D-Matrix芯片由台积电代工
除了资金支持外，D-Matrix芯片也与台湾半导体供应链连结。市场消息传出，其芯片由台积电负责代工，显示台积电不仅支撑辉达GPU供应，也成为新兴AI芯片公司的重要制造伙伴。
尽管D-Matrix宣称产品具备速度与能源效率优势，但分析指出，D-Matrix芯片仍存在明显缺点，尤其无法承载超大参数推理模型，意味其短期定位较偏向小型推理、企业级AI应用与特定工作负载，而非全面取代辉达GPU。
辉达不只提供GPU硬体，更拥有CUDA软体平台、生态系统以及与全球云端服务商长期合作关系，这些都是新创芯片公司难以快速复制的优势。
分析人士指出，投资人真正担心的并非D-Matrix直接取代辉达GPU，而是AI芯片市场可能逐渐走向分化。过去辉达凭借GPU硬体、CUDA软体生态系以及与云端服务商的深度合作，在AI训练市场建立难以撼动的优势。
但随着AI模型部署规模扩大，推理阶段所消耗的算力与能源成本快速增加，低功耗、高效率的专用芯片可能成为新的成长领域。
不过，华尔街人士认为，辉达短期内仍具备明显优势。原因在于大型AI模型训练与高阶运算需求，仍高度依赖GPU架构，而D-Matrix目前主要聚焦特定推理场景，未来D-Matrix能否凭借Corsair平台，在AI推理市场杀出重围，值得持续观察。
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D-Matrix成立于2019年，主要目标并非直接取代辉达在AI训练市场的GPU，而是锁定生成式AI普及后快速成长的“AI推理”需求，透过专为推理任务打造的加速器，降低企业部署大型AI服务时面临的能源成本与延迟问题。
目前AI产业仍由辉达GPU掌握核心地位，尤其在大型语言模型（LLM）训练领域，CUDA软体生态与硬体优势形成强大护城河。
不过，随着云端巨头持续扩大AI基础建设投资，市场对不同类型AI加速芯片的需求增加，也让新创企业迎来切入机会。
处理小型算力任务速度可达辉达GPU的10倍
D-Matrix认为，推理工作与模型训练需求不同，更重视低延迟、低功耗与成本效率，因此不一定需要使用高阶GPU，而是可以透过专用芯片完成。
《金融时报》报道指出，包括D-Matrix、Groq与Cerebras等AI芯片新创，都正在寻找突破辉达主导地位的方法，并聚焦于AI推理市场，希望受惠AI技术繁荣带来的红利。
Cerebras执行长Andrew Feldman受访表示：“战胜巨头的办法就是推出远胜于它的产品，以我的经验来看，更好的产品通常会胜出。”
D-Matrix推出的核心产品为Corsair AI加速平台，采用数位记忆体内运算（Digital In-Memory Compute, DIMC）架构，试图解决传统AI芯片中“计算单元与记忆体距离过远”造成的资料搬移瓶颈。
公司表示，AI推理过程大量涉及资料传输，而传统GPU架构需要频繁在处理器与记忆体间交换资料，造成能源消耗与延迟增加。 D-Matrix透过将运算能力更靠近记忆体，希望提升效率。
根据D-Matrix公布资料，Corsair平台主打AI推理应用，号称在处理小型算力任务时，速度可达辉达GPU的10倍，能耗仅为5分之1，试图在AI数据中心推理市场切入辉达长期主导的高效能运算版图。
D-Matrix采用基于SRAM的记忆体内运算架构，减少对传统外部记忆体频繁存取的需求。
D-Matrix股东包括微软、淡马锡
D-Matrix推出Corsair AI推理芯片后，市场也开始重新检视辉达在AI芯片市场的竞争压力。消息公布后，辉达股价于6月9日盘中一度受到压力，最低下探至199.34美元，跌幅达4.5%，重新跌破200美元关卡；不过市场抛售情绪随后收敛，终场仅下跌0.22%，收在208.19美元。
D-Matrix的发展也受到大型科技公司的关注。路透等媒体报道，D-Matrix曾获得微软旗下创投基金M12投资，2023年完成1.1亿美元募资，投资者包括新加坡淡马锡（Temasek）与微软M12等。
到了后续融资阶段，彭博报道指出，D-Matrix完成2.75亿美元募资，公司估值达约20亿美元，投资方包括卡达投资局、新加坡企业发展局（EDBI）、淡马锡，以及微软M12等既有投资人。
D-Matrix联合创始人兼执行长Sid Sheth受访时表示，“这是一个正在形成的上兆美元市场”。 Sid Sheth不愿透露Corsair具体客户有哪些，但他透露，许多知名超大规模资料中心、AI实验室已承诺采购，Corsair预计本月开始出货，其中9成客户都在美国，海外客户则在中东和东南亚。
（示意图）
D-Matrix芯片由台积电代工
除了资金支持外，D-Matrix芯片也与台湾半导体供应链连结。市场消息传出，其芯片由台积电负责代工，显示台积电不仅支撑辉达GPU供应，也成为新兴AI芯片公司的重要制造伙伴。
尽管D-Matrix宣称产品具备速度与能源效率优势，但分析指出，D-Matrix芯片仍存在明显缺点，尤其无法承载超大参数推理模型，意味其短期定位较偏向小型推理、企业级AI应用与特定工作负载，而非全面取代辉达GPU。
辉达不只提供GPU硬体，更拥有CUDA软体平台、生态系统以及与全球云端服务商长期合作关系，这些都是新创芯片公司难以快速复制的优势。
分析人士指出，投资人真正担心的并非D-Matrix直接取代辉达GPU，而是AI芯片市场可能逐渐走向分化。过去辉达凭借GPU硬体、CUDA软体生态系以及与云端服务商的深度合作，在AI训练市场建立难以撼动的优势。
但随着AI模型部署规模扩大，推理阶段所消耗的算力与能源成本快速增加，低功耗、高效率的专用芯片可能成为新的成长领域。
不过，华尔街人士认为，辉达短期内仍具备明显优势。原因在于大型AI模型训练与高阶运算需求，仍高度依赖GPU架构，而D-Matrix目前主要聚焦特定推理场景，未来D-Matrix能否凭借Corsair平台，在AI推理市场杀出重围，值得持续观察。
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