前谷歌 TPU 大牛高调回归！MatX 狂揽 5 亿美元融资：MatX One 新芯片亮相，直冲 LLM 吞吐上限

大模型（LLM）之间的算力比拼，正一路下探到更底层、更专业的芯片赛道。2026 年 2 月 24 日，由前谷歌 TPU 资深工程师创办的 AI 芯片公司 MatX 宣布完成 5 亿美元（约合 34.45 亿元人民币）的 B 轮融资。

本轮融资阵容相当豪华，既有世芯电子（Alchip）、美满电子（Marvell）等半导体龙头以战略投资方身份加入，也吸引了多家顶尖机构的大额投资。

核心王牌：MatX One 芯片

MatX此次能够拿下巨额融资，底气主要来自其正在打造的下一代处理器——MatX One。这颗芯片主打解决大模型推理中“高吞吐”与“低延迟”难以同时兼顾的问题：

• 架构新思路：采用“可分割脉动阵列”结构。这种架构把大阵列的极致能效和小阵列的调度灵活度结合在一起，尽可能提升硬件利用率，实现接近最大化的算力发挥。

• 存储方案升级：MatX One 将 SRAM 设计带来的极低延迟 与 HBM（高带宽内存）提供的长上下文处理能力打包融合，在传统架构容易卡住的存储环节上做了突破。

• 覆盖多种场景：无论是基础的预填充（Prefill）、高频率的推理解码，还是偏重算力的强化学习训练，MatX One 都号称能交出业内一流的性能成绩。

商业想象力：压低 LLM 使用门槛

在当前的算力竞争中，如何进一步拉低每个 Token 的生成成本，是各大模型厂商的共同诉求。IT之家援引MatX官方信息称，其芯片产品有望在吞吐效率上追平甚至超越传统方案，从而显著降低大模型部署与运维的整体成本。

行业观察：AI 芯片鏖战正火

MatX的快速冲刺，只是全球AI 芯片热潮中的一个缩影。近期相关动态不断涌现：

• SambaNova 发布其第五代 RDU 芯片，并与英特尔建立深度合作关系。

• Positron 推出 Asimov 芯片，声称在每瓦能效上可达到英伟达 Rubin 架构的 5 倍。

• 国产进展：国内科研团队近期研制出成本不足 1 美元的柔性 AI 芯片，可承受 4 万次弯折测试，被认为为可穿戴 AI 硬件打开了新的想象空间。