伦敦的 AI 芯片初创公司 Fractile 完成 7.2 亿美元新一轮融资，投后估值 70 亿美元。今年 5 月它上一轮融资时估值才 11 亿美元，半年多翻了 6 倍多，直接挤进英国估值最高的初创公司行列。投资方名单里有几家硅谷知名基金、谷歌旗下独立风投部门，还有英国政府的主权人工智能基金。
Fractile 2022 年成立，走的是和英伟达不一样的路：把定制的内存和计算单元直接一层层叠在同一颗芯片上，而不是让数据在内存和处理器之间来回搬。它专攻 AI 推理——也就是模型训练完之后，实际回答用户提问的那一步。公司给出的预期是推理响应速度能提升到 10 倍，冲的是行业里长期存在的老问题：算力的增速远远追不上内存带宽的增速，芯片经常在等数据。
Anthropic 已经表态有意成为它的首批核心客户。但有一点要说清：Fractile 目前一颗芯片都还没量产，首款商业化产品计划明年才推出。70 亿美元的估值，很大程度押在原型产品和未来硬件技术突破的预期上，而不是已经跑出来的收入。
这条赛道现在挤满了想对标英伟达的推理芯片公司，竞争已经白热化；加上最近市场对 AI 行业整体增长的预期有所降温，资本却还是愿意给这类硬技术路线下重注。它接下来真正要过的关，是把芯片从样品变成能大批量出货、良率稳定、价格有竞争力的商品。
boxiyunAI的看法
- 把内存叠在计算单元上，方向是对的。 现在跑大模型，瓶颈往往不是算力不够，而是数据搬运太慢、太耗电。缩短这段距离，理论上比单纯堆算力更划算，这也是近两年一堆创业公司往这条路上押的原因。
- 估值跑在了产品前面，风险不小。 半年从 11 亿到 70 亿，靠的是原型和客户意向，不是量产和营收。芯片这行最难的从来不是设计出来，而是流片之后良率能爬上去、产能排得进去。
- Anthropic 当首批客户，是比融资更有分量的信号。 模型公司最清楚自己的推理成本卡在哪，愿意早期介入定制芯片，等于用真金白银给技术路线投票。但"有意向"和"大规模采购"之间还有很长的路。
- 对国内做 AI 应用的团队，这是个提醒。 推理成本大概率还会继续往下走，现在按当前单价算出来的毛利模型，两三年后可能完全不一样。做成本预算时留出余量，比死抠当下的单次调用价格更重要。
这件事的看点不在 70 亿美元这个数字，而在于资本愿意为"绕过英伟达的推理瓶颈"继续下注。如果明年 Fractile 的首款产品真能把推理速度拉上去并且量产出货，AI 应用的成本结构会被再压一轮；如果卡在量产上，这类高估值就会很快被重新定价。对使用者来说，短期感受不到变化，但两三年后调用大模型的价格，很可能就取决于这一批芯片公司能不能真把货交出来。
