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      大容量AI服務器投資1億美元,谷歌和Meta前高管親自操刀!

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      大容量AI服務器真香?谷歌、Meta前高管為初創籌集1億美元

      近日,由三位前 Meta 和 Google 芯片高管聯合創立的 Majestic Labs 宣布完成 1 億美元融資,其中 A 輪融資 7100 萬美元由 Bow Wave Capital 領投,力士資本等機構跟投。

      該公司成立于2023 年底,核心團隊包括 CEO Ofer Shacham、總裁 Sha Rabii 及 COO Masumi Reynders—— 三人曾在谷歌共同打造 TPU 芯片團隊,后加入 Meta(原 Facebook)組建敏捷芯片團隊 “FAST”,擁有數十年頂尖科技公司芯片產品研發與管理經驗。



      專攻 AI 服務器革新

      Majestic Labs 的核心業務聚焦 AI 服務器研發,其核心目標是解決當前 AI 數據中心的成本與效率痛點。

      公司正在申請專利的芯片設計架構,可實現 “單服務器集成千倍于傳統企業級服務器的內存容量”,每臺服務器有望取代當前市場上多達 10 個領先機架的功能。

      與英偉達等專注 GPU 的廠商不同,Majestic Labs 并不尋求全面替代 GPU,而是聚焦內存密集型 AI 工作負載 —— 針對大型語言模型訓練、海量數據處理等場景中 “計算內存比率受限” 的行業難題,通過技術創新壓縮數據中心占地面積,降低電力消耗與冷卻成本。

      目前,該公司團隊規模不足 50 人,分別位于以色列特拉維夫與美國加利福尼亞州洛斯阿爾托斯,計劃來年擴大團隊規模并尋求更多資金;其盒式服務器原型預計 2027 年向部分客戶交付,已啟動預訂洽談,目標客戶涵蓋超大規模科技企業及金融、制藥等行業的 AI 應用巨頭。

      另一家人工智能公司基礎設施提供商CoreWeave 出租英偉達圖形處理單元,并贏得了領先的云基礎設施提供商的業務,包括谷歌和Microsoft。該公司的積壓訂單目前為 556 億美元,合同電力為 2.9 吉瓦,高于 6 月 30 日的 2.2 吉瓦。

      本季度,CoreWeave 宣布與 OpenAI 擴大 65 億美元的業務,并簽訂一份為期六年、價值高達 142 億美元的協議。CoreWeave 還獲得了Meta“領先的超大規模企業”的第六份合同。

      CoreWeave 現在預計 2025 年的收入在 50.5 億美元至 51.5 億美元之間。CoreWeave于3 月份在納斯達克上市,以每股 40 美元的價格出售股票。



      巨頭林立,Majestic Labs 憑三大優勢突圍

      當前 AI 基礎設施賽道已形成多強競爭格局,核心供應商主要分為三類:

      一是GPU 主導型巨頭。以英偉達為核心,其 GPU 是全球多數大型語言模型、AI 工作負載的核心算力支撐,占據市場主導地位。另外,AMD和英特爾也在乏力GPU,不過市場份額很低。

      二是科技巨頭自研派。如谷歌推出最新張量處理單元 TPU Ironwood,已被 Anthropic 選定用于 Claude 模型;Meta、亞馬遜等也在持續加碼自研芯片與服務器架構,適配自身 AI 業務需求。中國阿里自研AI芯片也開始有用戶。

      三是垂直創新型初創公司。除 Majestic Labs 外,聚焦 AI 基礎設施細分痛點的初創企業不斷涌現,圍繞內存優化、能耗控制、定制化架構等方向尋找突破口。

      在激烈競爭中,Majestic Labs 的核心優勢集中在三方面:

      技術差異化:避開 GPU 算力競爭,直擊 “內存容量不足” 這一核心瓶頸,通過專利架構實現內存密度千倍提升,單服務器替代多機架,從根本上降低數據中心建設與運營成本。

      團隊背書:核心團隊均為谷歌 TPU、Meta FAST 團隊的核心搭建者,擁有從芯片設計到產品落地的全流程經驗,且積累了 1500 余名前同事組成的信任網絡,為技術研發與人才招聘提供支撐。

      場景精準度:聚焦超大規模企業與高價值行業(金融、制藥)的內存密集型需求,這類場景對成本控制與效率提升的訴求強烈,且付費能力強,市場空間明確。

      AI 基礎設施:聚焦效率、成本與場景適配

      隨著 AI 技術向更深層次滲透,尤其是大模型參數規模擴大、多模態應用普及,AI 基礎設施行業將呈現三大發展趨勢:

      首先,內存與算力的協同優化。單純提升算力已無法滿足需求,內存容量、數據傳輸速率與算力的匹配度成為核心競爭力,像 Majestic Labs 這樣專注內存優化的技術路線將持續受到關注,“高內存密度 + 低能耗” 成為服務器設計的核心指標。

      其次,定制化與垂直化深耕。不同行業、不同 AI 場景(訓練 / 推理、大模型 / 小模型)對基礎設施的需求差異顯著,通用型服務器的市場空間將逐漸被定制化產品擠壓,針對金融風控、藥物研發等垂直場景的專用 AI 基礎設施將迎來爆發。

      最后,成本控制成為核心訴求。科技巨頭資本支出持續攀升,2024 年谷歌、Meta、亞馬遜等企業數據中心相關資本支出預計超 3800 億美元,企業對 “降本增效” 的需求日益迫切,能夠通過架構創新、能耗優化降低 TCO(總擁有成本)的解決方案,將成為市場競爭的關鍵勝負手。

      此外,隨著行業競爭加劇,“自研 + 并購” 將成為巨頭的核心策略,而擁有核心技術的初創公司有望成為并購熱點;同時,跨區域研發與供應鏈布局將成為趨勢,像 Majestic Labs 這樣整合以色列與美國技術資源的模式,或將成為行業常態。

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