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图片来源：SiliconANGLE/Microsoft Designer
为满足未来人工智能爆发式增长的计算需求，AheadComputing Inc. 近日宣布成功完成了 3000 万美元的早期融资。这家专注于下一代处理器微架构创新的公司，正致力于基于开放的 RISC- V 指令集架构，为 AI 数据中心市场开发高性能 CPU 解决方案。
本轮种子 + 轮融资由 Eclipse、Toyota Ventures 和 Cambium 共同领投，并获得了 Corner、Trousdale、EPIQ、MESH 和 Stata 等知名投资机构的跟投。此次融资后，AheadComputing 的总融资额已达到 5300 万美元，为其长期技术研发注入了强劲动力。
随着 AI 应用渗透到从云端数据中心到边缘设备的每一个角落，对计算能力的需求正发生结构性转变。据麦肯锡预测，到 2030 年，数据中心高达 70% 的计算需求将来自 AI 工作负载。在这一趋势下，AheadComputing 选择了 RISC- V 这条开放、创新的技术路径，旨在打破传统 CPU 架构的局限，为 AI 数据中心提供更高效、更灵活的计算核心。
“CPU 是整个计算生态系统中最复杂、也最核心的组件，”公司联合创始人兼首席执行官 Debbie Marr 在接受采访时强调。她拥有在英特尔长达 35 年的资深技术背景，曾担任多处理器架构师，深度参与了服务器市场的开拓。“我的整个职业生涯都在技术的最前沿。”
尽管当前 AI 热潮的焦点大多集中在英伟达等公司的 GPU 上，但 Marr 指出，CPU 的作用不可或缺且至关重要。“即使是英伟达最新的 Vera Rubin 平台，也包含了专用的 Vera CPU 和 Rubin GPU，”她解释道，“智能体在哪里运行？在 CPU 上。很多人忽略了心脏——它正将血液泵送到全身。”在她看来，强大的 AI 推理固然需要 GPU 的算力，但协调数据流、运行操作系统、处理逻辑任务以及管理整个 AI 工作负载生命周期，都极度依赖 CPU 的高效调度与指挥。没有强大的 CPU，整个 AI 基础设施将难以顺畅运转。
选择 RISC- V 架构的战略考量
既然 Marr 拥有深厚的 x86 架构背景，AheadComputing 为何却将未来押注在 RISC- V 上？她给出了清晰的解释。
x86 生态系统虽然成熟且完善，但其深厚的历史包袱也限制了创新速度——需要保持对数十年来积累的微码指令的向后兼容，使得快速迭代和架构革新变得异常困难。而 Arm 架构虽然在移动和部分服务器领域占据主导，但其通过许可模式进行集中控制的生态系统，在 Marr 看来，“正试图成为另一个英特尔”，形成一个新的中心化平台。
相比之下，RISC- V 作为一种开源、开放的指令集架构，展现出独特的优势。它已被英伟达等科技巨头采用，在微控制器领域广泛应用，并正在数据中心等高性能计算领域快速构建生态。其开放性为架构的快速迭代和针对特定负载（如 AI）的深度优化提供了巨大空间，使 AheadComputing 能够在性能和能效上进行突破性创新。
自 2024 年成立以来，AheadComputing 的研发进展迅速，已与半导体产业链上下游以及超大规模云服务商展开了深入的技术合作。公司的目标是将 RISC- V 指令集的可扩展性与自身突破性的微架构设计相结合，为现代 AI 和云数据中心工作负载提供顶级的 CPU 性能。
本次融资的资金将主要用于加速其革命性 CPU 架构的长期开发。Marr 坦言，CPU 研发是一个持续迭代、精益求精的过程，而非一蹴而就。公司已与多家主要芯片代工厂接触并获得积极反馈，计划通过台积电进行初始流片，但具体的产品公开发布时间表尚未最终确定。
“创新是没有极限的，”Marr 总结道，“CPU 在性能、能效和架构上的创新同样没有极限。历史一再证明，每当人们认为存在天花板时，现实总会给出新的答案。”AheadComputing 的此次融资和其技术路线，预示着 RISC- V 在竞争激烈的高性能 AI 计算市场，正迎来一个重要的新玩家。
