对标英伟达，谷歌TPU老兵创立的MatX获5亿美元融资

AI芯片初创公司MatX于2026年2月24日宣布完成5亿美元融资，这家由前谷歌TPU核心工程师于2023年创立的企业，主打为大语言模型定制优化的高性能芯片，直接对标行业巨头英伟达，此次融资将加速其产品量产与市场拓展，有望为全球AI芯片竞争格局注入新变量。

当全球AI行业仍在为英伟达的算力垄断焦虑时，一家成立不足三年的初创公司带来了新的想象空间。2026年2月24日，MatX正式对外披露完成5亿美元新一轮融资，这一金额不仅刷新了今年AI芯片初创公司的融资纪录，更让这家低调的技术派玩家成为英伟达的直接对标者。

MatX的底气，源于其核心团队的深厚技术积累。2023年，一批曾主导谷歌TPU（张量处理单元）研发的核心工程师集体出走，创立了这家专注AI芯片的公司。作为谷歌为大语言模型、深度学习定制的专属芯片，TPU曾支撑起Google Bard等核心AI产品的算力需求，这些工程师深谙AI芯片从设计到落地的全流程痛点，也精准洞察到大模型时代对芯片算力能效比的极致要求。

在当前全球AI芯片市场，英伟达凭借A100、H100等旗舰产品占据超80%的份额，形成了“硬件+软件生态”的双重垄断。客户们一边依赖英伟达的算力，一边担忧供应链集中度过高带来的风险——产能紧张、价格上涨、技术绑定等问题，让整个行业都在寻找可行的替代方案。

MatX的出现恰好击中了这一市场痛点，此次5亿美元融资的投资方涵盖全球顶尖风险投资机构及部分科技大厂的战略资本，足见资本对其打破垄断潜力的认可。这笔资金将主要用于芯片的流片迭代、量产线搭建以及软件开发栈的完善，为产品落地铺平道路。

尽管手握技术和资本，MatX要撼动英伟达的地位仍面临多重挑战。英伟达的CUDA生态已经成为行业标准，全球数百万开发者基于CUDA进行AI应用开发，MatX需要打造一套兼容且高效的软件生态，才能吸引客户切换赛道。此外，芯片量产涉及复杂的供应链管理，台积电等代工厂的产能分配也是关键变量。

不过，MatX也有其独特优势：针对大语言模型定制的芯片架构，在推理和训练场景下的能效比可能超越英伟达的通用AI芯片，而谷歌TPU团队的技术背书，也让OpenAI、DeepSeek等大模型厂商对其抱有期待，部分厂商已进入测试合作阶段。从长期来看，MatX的崛起有望推动AI芯片赛道从“一家独大”走向“多元竞争”，为全球AI产业的发展提供更多算力选择。