档案库 · 硬件与设备 · 技术决策 · 2022–2026
XCENA押注AI瓶颈是内存而非算力；1.35亿美元B轮融资，估值5.7亿美元
三星和SK海力士老兵将数千个RISC-V内核置于DRAM内部，押注AI推理是内存问题；1.35亿美元B轮融资后估值达5.7亿美元。
XCENA
做的是什么生意
XCENA designs MX1, a computational-memory controller that pairs up to 2TB of DRAM with thousands of small RISC-V cores and an in-house memory hierarchy, connecting to CPUs over CXL to handle AI inference's KV-cache and data-orchestration load inside the memory tier.
起因
Jin Kim, Dohun Kim and Harry Juhyun Kim, veterans of Samsung and SK Hynix, the memory makers that supply Nvidia's GPUs, founded XCENA in 2022 on the observation that CPUs and GPUs got smarter every decade while memory stayed passive. Kim's framing: every ChatGPT request relays data between memory, CPU and GPU repeatedly, and that structural round-trip is the real cost driver of AI inference — so the company chose to make memory intelligent instead of racing to make GPUs bigger.
经过
MX1 is still a prototype: a CXL-connected controller that bundles up to 2TB of DRAM with thousands of small RISC-V cores plus a homegrown memory hierarchy, interconnect bus and DRAM controller. XCENA says it can hold an LLM's KV cache and vector databases inside the memory tier, reuse KV caches across requests, and let one server do what used to take ten. In May 2026 the company closed a $135M Series B at a $570M valuation, roughly $185M raised in total, co-led by Seoul funds Atinum Investment and IMM Investment with Corstone Asia and earlier backers SBI Investment and Mirae Asset Capital. Kim told TechCrunch that talks with global memory vendors are at an early stage, that mass production on Samsung's 4nm process is scheduled by end-2026, and that revenue should start in 2027; the company has more than 90 staff across Pangyo and Sunnyvale and positions MX1 against Nasdaq-listed Astera Labs and Marvell, arguing its thousands of purpose-built cores beat their handful of general-purpose ones.
还没有结局，它还在跑。
背景
XCENA是一家韩国-美国芯片初创公司，由三星和SK海力士老兵金镇、都宪金、金贤俊于2022年创立。其产品MX1是一种计算内存控制器：高达2TB的DRAM结合数千个小型RISC-V内核、自研内存层次结构、互连总线和DRAM控制器，通过CXL连接到CPU。2026年5月完成1.35亿美元B轮融资，估值5.7亿美元，总融资约1.85亿美元。
创始核心理念是AI推理不再纯算力问题，而成内存问题。每次ChatGPT请求在内存、CPU和GPU之间传输数据，MX1在内存模块内处理数据编排——预处理、KV缓存管理、缓存——因此数据无需离开DRAM。CEO金镇说：'CPU和GPU越来越智能，内存却从未变。XCENA想要改变这一点。'
进展目前主要在工程和资本，尚无收入。MX1是原型；计划2026年底在三星4纳米产线量产，2027年首次营收，与全球内存厂商谈判尚处早期。公司称一台MX1服务器可完成过去十台的工作，理想客户是超大规模云厂商，每年在AI基础设施上花费数百亿。员工超90人，分驻板桥和桑尼维尔。
市场时机强化了这一赌注：2026年5月，三星、SK海力士和镁光市值均破万亿美元，内存价格高涨；XCENA视之为内存中心AI基础设施转变。公开风险在执行：在三星4纳米产线大规模量产计算内存，与纳斯达克上市的Astera Labs和Marvell竞争，并抢占内存浪潮高点。
这件事要成立，得有什么
- 每次AI token都需在内存、CPU和GPU间中继数据，内存层的修复能削减随着每次请求增长的成本，而非仅模型规模。
- XCENA规避和Nvidia在GPU算力上直接竞争，转而掌控仍运行于内存模块内、CPU执行的数据编排层。
- 2026年5月的时机有利：内存价格和三大巨头上万亿美元市值使内存中心论点显得合时宜。
- 垂直整合——数千自定义RISC-V内核加上自研互连和DRAM控制器——在面对Astera Labs和Marvell时构成知识产权壁垒。
- 仍未产生收入，芯片尚未验证，这正是5.7亿美元估值成为对该理论检验的原因。
可借鉴之处
当大家都在优化同一瓶颈时，要看被忽略的层：XCENA将计算放入DRAM，而现有巨头让内存保持被动，在产品发货前筹得1.35亿美元，估值5.7亿美元。
后续进展
截至2026年9月2日，XCENA尚未产生收入；MX1仍是原型，计划2026年底在三星4纳米产线生产，目标2027年首次营收；1.35亿美元B轮（总融资约1.85亿美元）用于开发、扩充团队和发展超大规模云客户。公司乘着市场转变——三星、SK海力士和镁光在2026年5月市值均突破万亿美元——并与CXL现有厂商Astera Labs和Marvell竞争。公开问题在于执行：其RISC-V内核能否在量产中兑现所宣传的1:10服务器经济效益。
资料来源
- This chip startup just raised $135M on a bet that AI's biggest bottleneck isn't compute — it's memory
- XCENA融资1.35亿美元开发计算内存控制器
发现哪里写错了？告诉我们。
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。
免费账号 · 3 次免费提问 · 不用绑卡