Nội dung bài viết
StrictlyVC đầu tiên của năm 2026 sẽ ra mắt SF vào ngày 30 tháng 4. Vé đang bán rất nhanh.
Đăng ký ngay bây giờ. Nhận khoản tiết kiệm từ chương trình Disrupt Early Bird lên tới 410 USD trước 11:59 tối ngày 29 tháng 5.
PT. Đăng ký ngay bây giờ.
Mỗi khi bạn đặt câu hỏi cho ChatGPT, yêu cầu của bạn sẽ kích hoạt một cuộc đua chuyển tiếp dữ liệu. Thông tin rời khỏi bộ nhớ, đi qua CPU để xử lý trước, di chuyển đến GPU để thực hiện tính toán nặng và sau đó quay trở lại — và toàn bộ hành trình đó lặp lại cho mỗi từ mà AI tạo ra.
Nút thắt cổ chai là về mặt cấu trúc, nó có nghĩa là phải định tuyến qua một số chip đắt tiền và tiêu tốn nhiều năng lượng nhất trong ngành theo từng yêu cầu. Sự kém hiệu quả đó chính xác là điều mà XCENA, một công ty khởi nghiệp có văn phòng ở Hàn Quốc và Mỹ, đang cố gắng giải quyết.
Công ty khởi nghiệp bốn tuổi này đã thiết kế một con chip có khả năng tính toán gần hơn với DRAM — chip bộ nhớ nhanh, ngắn hạn lưu trữ dữ liệu mà bộ xử lý đang tích cực sử dụng — cho phép xử lý các hoạt động dữ liệu thông thường gần bộ nhớ mà không cần tốn kém chi phí di chuyển khứ hồi giữa CPU, GPU và bộ nhớ.
Nếu nó hoạt động trên quy mô lớn, thì tác động đối với chi phí cơ sở hạ tầng AI có thể rất đáng kể, điều này giải thích phần lớn sự nhiệt tình của các nhà đầu tư trên khắp đất nước.
Thật vậy, XCENA ju st đã huy động được 135 triệu đô la trong Series B với mức định giá là 570 triệu đô la, nâng tổng số tiền huy động được lên 185 triệu đô la.
Giám đốc điều hành XCENA Jin Kim đồng sáng lập công ty khởi nghiệp vào năm 2022 cùng với CTO Dohun Kim và CPO Harry Juhyun Kim, tất cả đều là cựu binh của Samsung và SK Hynix, những gã khổng lồ bộ nhớ cung cấp chip cung cấp năng lượng cho GPU của Nvidia.
"CPU và GPU đều trở nên thông minh hơn trong nhiều thập kỷ. Bộ nhớ chưa bao giờ làm được điều đó.
XCENA muốn thay đổi điều đó", Kim nói trong một cuộc phỏng vấn với TechCrunch. Ông nói thêm: “Sự gia tăng gần đây về giá bộ nhớ và các cổ phiếu liên quan cho thấy sự thay đổi rộng rãi hơn trong cơ sở hạ tầng AI hướng tới kiến trúc tập trung vào bộ nhớ”.
(Tháng này, ba công ty thống trị thị trường chip nhớ toàn cầu – Samsung, SK Hynix và Micron – lần đầu tiên mỗi công ty đã vượt qua mức định giá nghìn tỷ đô la.) XCENA đang đặt cược hoạt động kinh doanh của mình vào luận điểm rằng “suy luận không chỉ là một vấn đề tính toán; nó ngày càng là một vấn đề mở rộng quy mô bộ nhớ,” Kim nói.
Chip của XCENA, MX1, kết nối với CPU thông qua CXL (Compute Express Link), về cơ bản là một làn đường tốc hành dành riêng giữa bộ xử lý và bộ nhớ, xử lý dữ liệu trước khi cần rời khỏi mô-đun bộ nhớ. Nó mang lại tính toán cho dữ liệu chứ không phải ngược lại.
các công ty tuyên bố rằng những gì từng yêu cầu 10 máy chủ có thể chỉ chạy trên một máy chủ.
"Trong khi GPU vượt trội trong phép nhân ma trận, môn toán nặng đằng sau việc đào tạo mô hình AI, phần lớn việc điều phối dữ liệu xung quanh, bao gồm tiền xử lý, quản lý bộ đệm KV (hệ thống lưu trữ ngữ cảnh hội thoại trước đó để mô hình không phải xử lý lại) và bộ nhớ đệm dữ liệu, vẫn chạy trên CPU.
Chip của chúng tôi xử lý các tác vụ đó trực tiếp trong chính mô-đun bộ nhớ", Kim nói. Nhu cầu về giải pháp bộ nhớ đã tăng lên kể từ nửa cuối năm ngoái và công ty tin rằng thời điểm này đang có lợi cho họ.
Cuộc trò chuyện với một số nhà cung cấp bộ nhớ toàn cầu đang ở giai đoạn đầu, mặc dù Kim từ chối nêu tên họ.
Khách hàng lý tưởng của công ty là những người có quy mô siêu lớn chi hàng chục tỷ mỗi năm cho cơ sở hạ tầng AI, nơi mà ngay cả một mức tăng nhỏ về hiệu quả bộ nhớ cũng có thể đồng nghĩa với việc tiết kiệm hàng trăm triệu. MX1 vẫn là một nguyên mẫu.
Các chip sản xuất hàng loạt dự kiến sẽ được tung ra thị trường vào cuối năm 2026, với công ty dự kiến sẽ tạo ra doanh thu bắt đầu từ năm 2027.
Trong khi các nhà sản xuất bộ xử lý thần kinh (NPU) đang cạnh tranh để thách thức Nvidia về khối lượng công việc đào tạo, thì XCENA lại đang nhắm mục tiêu vào lớp sử dụng nhiều bộ nhớ nằm bên dưới tất cả lớp đó.
Các đối thủ gần nhất của XCENA bao gồm Astera Labs và Marvell, cả hai công ty niêm yết trên Nasdaq đều đang nghiên cứu về kết nối bộ nhớ thế hệ tiếp theo. Marvell là một công ty lớn, có uy tín và đang làm việc trong cùng một không gian, Kim nói và nói thêm rằng điểm khác biệt nằm ở sở hữu trí tuệ.
“Chúng tôi có hàng nghìn lõi,” Kim nói. Dựa trên các thông số kỹ thuật công khai, cách tiếp cận của Marvell dựa trên một số lõi có mục đích chung khi so sánh.
Những lõi đó được xây dựng trên RISC-V — một bản thiết kế chip nguồn mở — và được tối ưu hóa đặc biệt cho việc xử lý dữ liệu, trong đó mỗi lõi được cố tình giữ kích thước nhỏ và hiệu quả.
Ngoài các lõi, XCENA còn thiết kế hệ thống phân cấp bộ nhớ trong, bus kết nối và bộ điều khiển DRAM của riêng mình — một mức độ tích hợp dọc mà hầu hết các công ty sản xuất chip, kể cả các đối thủ lớn hơn, thường thuê ngoài.
Các công ty VC có trụ sở tại Seoul là Altinum và IMM Investment đã đồng dẫn đầu vòng Series B, cùng với Corstone Asia và các nhà đầu tư hiện tại là SBI Investment và Mirae Asset Capital.
Công ty có hơn 90 nhân viên tại các văn phòng ở Pangyo, một trung tâm công nghệ bên ngoài Seoul và Sunnyvale, cũng đang đàm phán với int các nhà đầu tư quốc tế về nguồn tài trợ bổ sung.
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi.
Kate Park là phóng viên của TechCrunch, tập trung vào công nghệ, khởi nghiệp và đầu tư mạo hiểm ở châu Á. Trước đây cô là nhà báo tài chính tại Mergermarket về M&A, vốn cổ phần tư nhân và đầu tư mạo hiểm.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.