韩国AI芯片初创企业XCENA于2026年5月完成1.35亿美元融资，投后估值达5.7亿美元。本轮融资核心逻辑为团队判断当前AI产业核心瓶颈并非算力供给不足，而是内存性能与容量无法匹配大模型运算需求，新资金将主要用于专用存储架构研发及商业化落地，有望大幅降低大模型训练、推理的综合成本。过去两年全球AI产业的资源投入几乎都向通用算力芯片倾斜，高端GPU单价年内涨幅一度超过80%，头部云服务商的A100/H100实例排队周期最长可达3个月，但越来越多的技术团队发现，算力堆砌正在遭遇难以突破的内存墙：GPT-4级别的大模型单轮推理需要调用TB级参数，现有DRAM的带宽、容量上限已经成为拖慢运算效率、推高能耗成本的核心因素。XCENA团队的核心研发方向，并非单纯提升存储硬件的参数指标，而是推出面向AI场景深度优化的存算一体专用架构，通过在内存颗粒中嵌入轻量化计算单元，大幅减少参数在存储模块和计算单元之间的传输损耗。实验室测试数据显示，该架构可将大语言模型的推理效率提升3倍以上，同时将单位运算能耗降低60%。本次1.35亿美元融资是2026年以来AI存储赛道金额最高的早期融资之一，5.7亿美元的...
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