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Positron攻击Nvidia GPU内存浪费，ASIC尚未流片已融资2.3亿美元
由前Groq工程师创立，Positron围绕内存带宽打造Atlas；Jump Trading实测延迟降低3倍，随后共同领投其2.3亿美元B轮。
Positron AI
做的是什么生意
Positron AI builds energy-efficient hardware and software for running AI models, selling an inference appliance called Atlas that plugs into cloud or on-premise data centers.
启动资金：$23.5M seed by early 2025, then a $75M Series A in June 2025, then a $230M Series B at over $1B post-money in Feb 2026 — just over $300M total (TechCrunch; Business Wire).
起因
Thomas Sohmers and Edward Kmett, both alumni of inference startup Groq, founded Positron in April 2023 on one observation: transformer inference is limited by memory bandwidth and capacity, not compute, and GPU architectures waste most of both. They chose FPGAs so they could iterate with paying customers before committing to an ASIC.
经过
Atlas began shipping in summer 2024, and EE Times reported first deliveries of a multi-million-dollar order in February 2025. Positron raised a $75M Series A in June 2025 and began designing Asimov, its own custom silicon. On Feb 4, 2026 it announced a $230M Series B at over $1B valuation, co-led by ARENA Private Wealth, Jump Trading and Unless, with QIA, Arm and Helena joining and existing investors Valor Equity Partners, Atreides Management and DFJ Growth participating.
结果
As of Feb 2026 Positron is selling Atlas systems built in the US while racing to tape out Asimov by late 2026 and reach production in early 2027 — a bet that a memory-first chip can beat Nvidia's Rubin on tokens per watt and performance per dollar.
背景
Thomas Sohmers和Edward Kmett都来自推理芯片初创公司Groq，他们于2023年4月创立Positron，基于一个反直觉的技术主张：运行现代语言模型受内存带宽和容量限制，而非原始计算能力，Nvidia GPU在Transformer工作负载上的理论内存带宽利用率不到30%。他们不是试图在FLOPS上超越Nvidia，而是针对真正制约推理的因素来构建。
他们选择FPGA而不是从头开发ASIC，以便先向真实客户交付并迭代。Atlas是他们的即插即用推理设备，于2024年夏季开始发货；到2025年2月，EE Times报道一份价值数百万美元的订单已交付给一家二级云服务商，另有约20家客户在评估。Positron声称每秒token数比Hopper级系统快70%，每瓦特和每美元性能提升3.5倍。
这一进展两次说服了投资者。在2025年6月完成7500万美元A轮融资后，Positron于2026年2月4日宣布获得超额认购的2.3亿美元B轮融资，估值超过10亿美元。Jump Trading最初是客户，在其推理工作负载上测得的端到端延迟比同类H100系统低约3倍，随后与ARENA Private Wealth和Unless共同领投了本轮融资。
Positron的下一个芯片Asimov设计为每个设备携带2304GB内存，而Nvidia即将推出的Rubin只有384GB，据称核心工作负载的每瓦特token数提升5倍。流片目标定在2026年底，量产在2027年初——距A轮融资约16个月，公司以此为傲，认为这是抵抗Nvidia发布频率的主要防御。
这件事要成立，得有什么
- Transformer推理受内存限制：GPU在此类任务中的理论内存带宽利用率不到30%，而Positron的FPGA设计在多种用例中能维持93%的利用率（EE Times）。
- FPGA让初创公司能以低成本验证需求：Atlas在Positron投入数年和大量资金开发ASIC之前就已交付给付费云客户（EE Times）。
- 客户成为证明：Jump Trading在自家工作负载上测得的端到端延迟比H100系统低约3倍，随后领投了本轮融资（Business Wire）。
- 能源是AI部署的下一瓶颈，Atlas宣称以不到三分之一的功耗实现H100级性能，因此推理买家有理由更换（TechCrunch）。
可借鉴之处
攻击巨头的弱点：Positron瞄准内存带宽，GPU浪费大量内存容量，并在自有ASIC问世前就赢得了付费客户。
后续进展
2026年2月4日公告后，Positron表示Atlas正在向云和先进计算领域的前沿客户发货，并预计在推出后约2.5年内实现大规模商业牵引。下一个考验是Asimov：流片目标定为2026年底，2027年初量产，每个加速器配备2TB内存，每个Titan系统配备8TB，机架级内存容量超过100TB。截至2026年2月初，尚未流片——10亿美元估值基于Atlas的发货进展和Jump Trading的客户侧基准，而非已经出片的Asimov芯片。
资料来源
- Exclusive: Positron raises $230M Series B to take on Nvidia's AI chips
- Positron AI raises $230M at over $1B valuation to build energy-efficient AI accelerator hardware
- Positron AI Raises $230 Million Series B at Over $1 Billion Valuation to Scale Energy-Efficient AI Inference
- Startup Positron Takes On Nvidia With FPGAs
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轮到你了
你刚读完一家。说说你在做什么，看看谁在赌同一件事。
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