来源：环球市场播报
该公司芯片仍处于研发早期，距离量产可能还有数年时间，却拿到如此高的估值。知情人士称，公司管理层向潜在投资者透露，已经敲定一份协议：如果 DensityAI 的芯片达到指定
其中一位知情人士表示，安德里森霍罗威茨（a16z）正在洽谈领投本轮融资。
本次融资谈判体现出，即便芯片产品远未成熟，投资人依然看好能够满足巨大算力需求的芯片初创企业。
同样研发专用 AI 芯片的 Etched 成立已有四年，该公司今年 8 月完成 7 亿美元融资，由简街资本领投，投后估值 210 亿美元，企业称已于今年夏天开始交付芯片。此外，a16z 上个月完成一支规模 11 亿美元的基金募集，专门投资芯片、内存以及其他 AI 硬件组件企业。
DensityAI 此前估值未对外披露。该公司此前曾获得杜比家族风投、South Park Commons、Firestreak Ventures 等机构投资，融资金额未公开。
亚马逊与 a16z 的发言人拒绝置评；DensityAI 代表没有回应置评请求。
这家初创公司一年前由加内什文卡塔拉马南（原特斯拉 Dojo 项目负责人）、原 Dojo 首席系统工程师比尔张、原 Dojo AI 基础设施团队负责人本弗勒林联合创立。特斯拉原本希望 Dojo 超级计算机可以支撑自动驾驶背后的 AI 软件运行，但这家马斯克旗下车企已于去年夏天临时解散该项目团队。
一名参与本轮融资的知情人士表示，DensityAI 向潜在投资者介绍，自家芯片采用独特内存排布方案，可以提升 AI 运行速度、降低功耗。该公司计划采用3D DRAM 堆叠技术：把存储单元 / 存储裸片直接堆叠在计算单元上方，而非传统的并排布局。这种架构可以缩短推理过程中数据传输距离。
芯片初创企业 d Matrix 的第二代芯片同样使用 3D DRAM 堆叠，并且计划在后续迭代持续优化。The Information 此前报道，这家已经向客户出货芯片的企业，上一轮融资 2.75 亿美元，估值约 20 亿美元。英伟达也在探索新型内存技术，其中一项就是和存储大厂 SK 海力士达成 5000 亿美元级 AI 合作。
但 3D DRAM 堆叠技术存在明显短板：DRAM 对温度高度敏感，把它堆叠在发热巨大的计算芯片上方难度极高，脆弱的堆叠层极易发生变形、损坏。如果 DensityAI 能够攻克该难题，这套方案将帮助 AI 开发者降低模型运行成本、提升运算速度。
亚马逊已经自研 Trainium 等 AI 芯片，目标是相比英伟达 GPU，实现 AI 训练与推理更高性价比。同时这家云厂商也与多家硬件初创企业合作，作为自研芯片的补充。今年 2 月，亚马逊与 Astera Labs 签约，为 Trainium 芯片采购后者的专用半导体互联硬件。
3 月，亚马逊与芯片厂商 Cerebras 达成合作，双方将服务器芯片互联，在不同硬件上分别运行 AI 推理的不同环节，也就是拆解式推理（disaggregated inference）。目前尚不清楚这套方案是否已经落地投产。
