在AI算力的“军备竞赛”中，当所有人的目光都聚焦于GPU（图形处理器）的计算能力时，一个长期被忽视、却日益致命的“阿喀琉斯之踵”，正被一家新锐的初创公司，置于了聚光灯下。
这家名为Majestic Labs的公司，由三位曾在谷歌和Meta领导核心芯片设计团队的资深工程师创立。近日，该公司成功获得了1亿美元的融资，其目标只有一个：解决AI工作负载中，日益严重的“内存瓶颈”问题。
Majestic Labs的解决方案，并非试图去制造一颗比英伟达更快的GPU。恰恰相反，它选择了一条更为专注、也可能更具颠覆性的路径。
“我们并不是想全面取代GPU，”公司的CEO Ofer Shacham在接受CNBC采访时表示，“我们的目标，是通过解决内存瓶颈，来对现有的GPU系统进行‘补充’。”
Ofer Shacham is CEO of Majestic Labs.
这家成立于2023年的初创公司，正在研发一种正在申请专利的、全新的硅片架构。
其核心承诺，堪称惊人：
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内存容量，将是传统企业服务器的1000倍。
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一台Majestic的服务器，将能够替代多达十个现有的、堆满了传统服务器的机架。
这意味着，对于那些正在被AI工作负载压得不堪重负的大型数据中心而言，其在电力消耗、冷却成本以及物理空间上的需求，都将得到显著的、数量级的降低。
这场针对“内存墙”的精准打击，其背后，是三位创始人在芯片设计领域长达二十年的深厚积累。
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Masumi Reynders： 2003年加入谷歌，后成为其硅片产品管理的主管。
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Sha Rabii： 曾将自己的芯片设计公司出售给谷歌，并在YouTube领导了著名的Argos视频芯片团队。
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Ofer Shacham： 于2013年将其创立的Chip Genesis出售给谷歌，负责消费硬件的硅片设计。
2018年，这三位“老兵”，在Meta（当时的Facebook）重新聚首，共同创立了Facebook灵活硅片团队（FAST）。而在2023年Meta的Reality Labs部门进行大规模裁员后，他们再次集结，将目光共同锁定在了AI基础设施中，那个最棘手、也最关键的内存瓶颈问题上。
“我们一直是朋友和同事，”Reynders说，“所以，一起合作做一些令人兴奋的事情的想法，一直都存在。”
这笔由Bow Wave Capital领投、Lux Capital等知名机构参与的7100万美元A轮融资，为这个“令人兴奋的想法”，提供了充足的弹药。
Majestic Labs目前在加州的洛斯阿尔托斯和以色列的特拉维夫，拥有一个不到50人的精干团队。
根据计划，其首款原型机，预计将于2027年正式推出。而据透露，与潜在客户的预购谈判，已经开始。
其目标客户，也极为明确：
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超大规模数据中心： 谷歌、亚马逊、微软、Meta这些正在为AI投入数百-亿美元资本支出的巨头。
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数据密集型行业的企业： 例如，需要处理海量分子模拟数据的制药公司，以及需要进行复杂金融模型计算的华尔街。
AIbase的分析认为，Majestic Labs的崛起，深刻地反映了AI硬件创新的一个重要新趋势：
当GPU的纯粹计算能力的增长，开始遭遇物理和成本的瓶颈时，系统的整体性能，将更多地，取决于那个最慢的短板——数据的搬运速度，即内存带宽。
AI工作负载，尤其是大模型的训练和推理，其本质，就是在海量的数据（模型参数）与计算单元之间，进行一次又一次的、高强度的“往返跑”。如果“跑道”（内存）不够宽、不够快，那么即使“运动员”（GPU）再强壮，也无法发挥其全部的潜力。
Majestic Labs所做的，正是试图为AI，修建一条前所未有的、超宽、超快的“内存高速公路”。
如果其承诺的“1000倍”内存容量能够兑现，那么，它将不仅仅是对现有数据中心架构的一次优化，更可能是一场从根本上，重塑AI计算范式的革命。
