# 70亿美元估值叫板英伟达！英国独角兽Fractile斩获7.2亿美元C轮：3D堆叠DRAM击穿大模型内存墙、自研ML编译器与Agentic推理降本全景深度拆解

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- Published: 2026-11-13T15:05:48+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * Fractile用3D堆叠DRAM+专有ASIC，试图绕开HBM高成本与容量瓶颈。
 * 自研ML编译器可穿透PyTorch/JAX/ONNX图结构，降低硬件落地门槛。
 * 英国主权AI基金参投，显示欧洲在算力供应链自主可控上的战略押注。

> **💡 站外导读：**在全球科技巨头为争夺英伟达顶级 GPU 算力配额而陷入资本失血的背景
> 下，来自英国的底层硬件初创公司 Fractile 正在用一种截然不同的架构哲学掀起反叛浪潮。
> TechCrunch、英国《金融时报》及路透社权威确认，Fractile 刚刚正式完成规模高达 7.2
> 亿美元的 C 轮重磅融资，由硅谷顶级风投机构 Thrive Capital、Founders Fund、Lightspeed
> 与 Redpoint 联合领投，英国主权 AI 基金（Britain’s Sovereign AI Fund）倾力参投，
> 将这家半导体新贵的估值直接推升至 50 亿英镑以上（约合 70 亿美元）。Fractile 抛弃
> 了行业盲目争夺稀缺高带宽内存（HBM）的昂贵老路，通过在专有计算芯片表面直接 3D 垂直
> 堆叠商品级 DRAM 的全栈软硬件拓扑，配合量身定制的高性能 ML 编译器，直击 Agentic
> AI（智能体）爆发所引发的长程长文本推理“内存墙”死穴。

## 一、 击碎“内存墙”悖论：Fractile 为什么放弃 HBM 改走 3D 堆叠 DRAM？

在大语言模型（LLM）与自主[智能体](https://paooo.com/trends/)（Agentic AI）全面进入
企业级生产环境的今天，AI 计算的瓶颈已经彻底从“算力密集型的矩阵浮点计算”转移到了“
带宽与容量密集型的显存吞吐瓶颈”——即学术界与工业界常说的**“内存墙（Memory Wall）”**。

阅读目录

 * [一、 击碎“内存墙”悖论：Fractile 为什么放弃 HBM 改走 3D 堆叠 DRAM？](https://paooo.com/aigc-news/41957/#%e4%b8%80-%e5%87%bb%e7%a2%8e%e5%86%85%e5%ad%98%e5%a2%99%e6%82%96%e8%ae%bafractile-%e4%b8%ba%e4%bb%80%e4%b9%88%e6%94%be%e5%bc%83-hbm-%e6%94%b9%e8%b5%b0-3d-%e5%a0%86%e5%8f%a0-dram)
 * [二、 芯片新势力格局横向对比：Fractile vs 行业主流推理硬件方案](https://paooo.com/aigc-news/41957/#%e4%ba%8c-%e8%8a%af%e7%89%87%e6%96%b0%e5%8a%bf%e5%8a%9b%e6%a0%bc%e5%b1%80%e6%a8%aa%e5%90%91%e5%af%b9%e6%af%94fractile-vs-%e8%a1%8c%e4%b8%9a%e4%b8%bb%e6%b5%81%e6%8e%a8%e7%90%86%e7%a1%ac%e4%bb%b6)
 * [三、 软件定义硬件：全栈机器学习编译器的护城河逻辑](https://paooo.com/aigc-news/41957/#%e4%b8%89-%e8%bd%af%e4%bb%b6%e5%ae%9a%e4%b9%89%e7%a1%ac%e4%bb%b6%e5%85%a8%e6%a0%88%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%bc%96%e8%af%91%e5%99%a8%e7%9a%84%e6%8a%a4%e5%9f%8e%e6%b2%b3%e9%80%bb%e8%be%91)
 * [四、 主权 AI 基金加持与交付时间线：欧洲重夺算力话语权的豪赌](https://paooo.com/aigc-news/41957/#%e5%9b%9b-%e4%b8%bb%e6%9d%83-ai-%e5%9f%ba%e9%87%91%e5%8a%a0%e6%8c%81%e4%b8%8e%e4%ba%a4%e4%bb%98%e6%97%b6%e9%97%b4%e7%ba%bf%e6%ac%a7%e6%b4%b2%e9%87%8d%e5%a4%ba%e7%ae%97%e5%8a%9b%e8%af%9d%e8%af%ad)
       * [📝 站长洞察 (Editor’s Insight)](https://paooo.com/aigc-news/41957/#%f0%9f%93%9d-%e7%ab%99%e9%95%bf%e6%b4%9e%e5%af%9f-editor8217s-insight)

![Fractile新一代3D堆叠DRAM架构AI专有推理芯片晶圆](https://paooo.com/wp-content/uploads/
2026/11/sre-curated-1794553538532-4.avif)

图：Fractile 新一代采用 3D DRAM 垂直堆叠工艺的 AI 专用加速芯片硅片示意

传统的旗舰 GPU（如英伟达 H100/H200/B200）高度依赖价格昂贵、制造良率极其苛刻的高带
宽内存（HBM）。然而在实际推理场景中，尤其是智能体需要维持长达数十万 Token 的自回归
注意力键值缓存（KV Cache）并执行多轮链式反思时，HBM 的容量极限往往过早暴露，迫使
企业必须采购过量甚至闲置了大量算力的 GPU 集群，仅仅是为了凑足足够的显存容量来装载
模型与上下文。

Fractile 历经早期技术架构转向后，确立了极其激进的新型芯片方案：

 * **3D 垂直堆叠商品级 DRAM：** 规避复杂的 2.5D 中介层封装，直接将成本低廉、供应
   链成熟的 DRAM 晶圆垂直堆叠在专有神经网络处理器芯片正上方。
 * **微米级超高密度硅通孔（TSV）：** 通过极短的物理垂直互连，将芯片内部的数据传输
   带宽放大至令人难以置信的量级，从物理层面抹平了传统总线数据搬移的巨大延迟。
 * **兼具容量与带宽的最佳平衡点：** 彻底解耦了内存容量与单芯片计算成本的绑定关系，
   让超[大模型](https://paooo.com/ai-study/)推理在无需外挂数十张 GPU 的情况下实现
   单节点极速吞吐。

## 二、 芯片新势力格局横向对比：Fractile vs 行业主流推理硬件方案

为了清晰透视 Fractile 在当前全球专用 AI 芯片（ASIC）竞赛中的技术定位，我们将行业
核心参赛者的关键技术路径对照梳理如下：

  |  厂商 / 架构方案 |  核心存储与计算架构 |  长处与优势场景 |  现实短板与工程挑战 |  
   |  **英伟达（NVIDIA Hopper/Blackwell）** |  通用 Tensor Core GPU + 顶级 2.5D HBM3e/HBM4 |  CUDA 生态坚不可摧，训练与推理通用性最强 |  采购成本极高、功耗极大，纯长文本推理性价比过低 |  
 |  **Groq / Etched（SRAM 极致流式）** |  片上超大 SRAM（LPU 架构）或纯 Transformer 固化 |  首字响应极快，短 Prompt 吞吐量惊人 |  片上 SRAM 极其昂贵，单卡容量极小，跑百亿模型需堆叠数十张板卡 |  
 |  **Fractile（英国新势力）** |  **专有 ASIC + 3D 垂直堆叠大容量 DRAM + 自研编译器** |  **兼具高吞吐与海量显存容量，专为 Agent 长程链式推理量身定制** |  3D 垂直封装散热难度高，自研编译器需跨越对 PyTorch 生态的兼容壁垒 |  
 |  **Axelera / OLIX** |  存内计算（In-Memory Computing）或存算一体 |  边缘端功耗极低，特定卷积或前馈层效率高 |  模拟计算精度损失难以控制，扩展到千亿级 MoE 架构难度极大 |

## 三、 软件定义硬件：全栈机器学习编译器的护城河逻辑

硬件架构的激进往往伴随着软件落地的巨大鸿沟。历史上无数宣称超越英伟达的芯片创企，
最终都在 CUDA 庞大的生态高墙前铩羽而归。Fractile 管理层对此保持着极度的清醒——他们
并不将自己仅仅定义为一家芯片代工设计公司，而是标榜为一家“全栈前沿 AI 公司（Frontier
AI Company）”。

在这笔 7.2 亿美元巨资的支撑下，Fractile 的研发重心有超过半数倾斜在了自研机器学习
编译器团队上。该编译器能够自动穿透 PyTorch、JAX 及 ONNX 图结构，将模型中的注意力
算子与前馈网络自动切片映射至 3D DRAM 堆叠的物理节点中，通过算子融合与异步预取，确保
硅片上的每一个晶体管都能在时钟周期内保持满负荷运转，无需算法工程师手动编写底层汇编
代码。

## 四、 主权 AI 基金加持与交付时间线：欧洲重夺算力话语权的豪赌

这笔交易背后更深层次的时代背景，是地缘政治对算力供应链自主可控的极度焦虑。英国主权
AI 基金的罕见参投，明确传递出英国政府在半导体供应链中“确保本土经济在未来底层硬件
中占据核心股权”的战略意图。

Fractile 创始人兼首席执行官沃尔特·古德温（Walter Goodwin）在融资声明中务实地表示：“
团队前方依然有大量艰苦的工程攻坚任务需要完成。本轮融资的最大意义，是确保我们有充沛
的资源与确定性，在明年正式向全球首批企业级客户交付量产芯片与完整集成系统。”当下一代
专有硬件迈入规模化交付，全球 AI 推理的经济学模型或将迎来真正的颠覆性拐点。

#### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

Fractile 斩获的这笔 7.2 亿美元天价融资与 70 亿美元估值，精准折射出资本市场对当前
大模型“算力经济学”底层不可持续性的极度恐慌。在训练侧，英伟达的软硬件护城河依然固
若金汤；但在规模数十倍于训练的日常推理侧，让全球服务器 7×24 小时空耗高昂的 HBM 与
GPU 算力跑文字补全，本质上是用高射炮打蚊子的严重浪费。智能体（Agentic AI）时代的
到来，要求芯片必须能够在维持长程上下文记忆的同时，以极低功耗和成本完成高频决策。
Fractile 另辟蹊径选择 3D 堆叠 DRAM 的道路，实际上是在试图重塑推理芯片的“能效与性
价比象限”。这场挑战英伟达帝国的战役胜负犹未可知，但可以确定的是，硬件架构的多极化
破局，才是全球 AI 行业彻底走出算力泡沫阴霾的唯一物理解法。

❓ 常见问题解答（FAQ）

Fractile为什么不走HBM路线？

因为HBM成本高、良率苛刻，且在长文本推理中常被容量先卡住。Fractile改用3D垂直堆叠商品
级DRAM，目标是在更低成本下同时提升容量与带宽，更适合Agentic AI的长程KV Cache需求。

Fractile的核心技术亮点是什么？

核心是专有ASIC芯片上方直接3D堆叠DRAM，并通过微米级TSV实现高密度垂直互连；同时配套
自研ML编译器，把模型算子自动映射到硬件上，减少对CUDA式手工优化的依赖。

Fractile适合哪些AI推理场景？

更适合长上下文、大KV Cache、多轮链式推理的Agentic AI场景。相比偏短Prompt高吞吐方案，
它强调容量与带宽平衡，目标是在单节点内承载更大模型和更长上下文。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解

3D堆叠DRAM落地最大风险在哪？

最大风险通常不在概念，而在良率、散热、带宽一致性和系统级稳定性。若要替代HBM，必须
同时证明容量密度、延迟抖动、功耗与供应链成本都优于现有方案，否则很难进入大规模推理
集群。

自研编译器如何真正降推理成本？

关键不是“有编译器”，而是能否把模型算子、内存访问和并行策略一起做端到端优化。若能
减少数据搬运、提升缓存命中并按Agentic推理的长上下文特征重排执行图，成本才会实质下降。

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