随着针对 Nvidia 硬件的人工智能处理器投资不断加速，Samsung 参与了荷兰半导体初创公司 Euclyd 2 亿欧元（约合 2.31 亿美元）的融资。Euclyd 正在开发一种面向 AI 推理的替代架构。随着计算需求和能耗不断增加，企业正寻求摆脱传统 GPU 的限制。
亮点
- Euclyd 完成了 2 亿欧元 A 轮融资。
- Samsung 作为共同领投方参与其中。
- 商业系统计划于 2028 年推出。
- Euclyd 专注于 AI 推理硬件。
本文翻译自原文。点击此处阅读由我们的通讯员撰写的原文.
据 CNBC 报道，本轮 A 轮融资由 Samsung、Somerset Capital Partners、由 EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 以及 Innovation Industries 共同领投。Euclyd 成立于 2024 年，正在设计一套集成式 AI 计算系统，涵盖处理器和内存架构，商业硬件预计将于 2028 年开始推出。
Euclyd 瞄准 AI 推理市场
在 GPU（最初为图形处理而开发）成为训练和运行大型 AI 模型的核心后，Nvidia 主导着高端 AI 处理器市场。这一地位促使超大规模云服务商和半导体初创公司开发专用处理器，以期针对特定工作负载降低成本或提升效率。
Euclyd 专注于推理，即运行经过训练的 AI 模型以生成结果的过程。其架构不同于传统 GPU，旨在降低日益复杂的 AI 工作负载所带来的能耗和基础设施成本。
公司计划开展两项主要业务。一方面，Euclyd 计划向需要私有部署 AI 推理能力的企业销售完整硬件和机架系统；另一方面，也将向开发定制处理器的公司授权其知识产权。
Samsung 带来半导体专业能力
Samsung 的参与为 Euclyd 带来的不只是资本。作为全球最大的存储芯片制造商之一，Samsung 在内存技术、工程、半导体供应链和大规模生产方面拥有丰富经验。随着 Euclyd 从设计迈向实体系统，这些领域可能变得至关重要。
这笔投资正值 AI 处理器领域的竞争不断扩大之际。Google、Amazon Web Services 和 Meta 正在开发自有 AI 芯片，而 OpenAI 于 8 月公布了其首款 AI 芯片 Jalapeño 。随着 AI 基础设施支出持续增长，这些项目反映出市场对替代方案的需求日益增加。
不过，Euclyd 仍处于早期阶段。其系统尚未在商业部署中证明能够实现大规模性能或效率优势，因此执行能力仍是核心挑战。
AI 芯片竞争超越 GPU
这轮 2 亿欧元融资凸显出，随着 AI 数据中心消耗更多电力并需要越来越昂贵的硬件，资本正流向新的计算架构。Nvidia 仍是行业基准，但客户正在探索专用芯片，寻求在推理任务中实现更优的经济性。
Euclyd 计划于 2028 年部署首批实体系统，并在 2030 年前服务数千家企业客户。Samsung 的支持增强了其推进制造和商业化的能力，但公司能否实现竞争力，最终取决于其架构能否在大规模应用中带来可量化的优势。
我们此前曾报道，OpenAI 与 Samsung 加深下一代芯片合作 。
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