允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
成立不足三年，首颗 AI 芯片即进入量产阶段，并成功斩获 1.3 亿美元 B 轮融资，Acrab 正迅速崛起为亚洲 AI 芯片市场备受瞩目的新星。
据 DealStreetAsia 报道，这家总部位于新加坡的 AI 计算基础设施公司近日完成由 Vertex Growth 等机构参与的 B 轮融资。至此，Acrab 累计融资额已超 4.8 亿美元。新资金将主要用于扩大产能、拓展技术生态及加速下一代 AI 计算平台的研发。
Acrab 成立于 2024 年。此前，该公司刚刚发布第一代端侧 AI 芯片 GΞLIX 1 及搭载该芯片的个人 AI 中心 Agent Box。目前，首代产品已启动客户导入，并进入规模化生产准备阶段。
对于芯片初创企业而言，这一发展速度实属罕见。
过去两年，AI 基础设施的竞争焦点主要集中在云端。随着大模型规模扩张，微软、谷歌、Meta、亚马逊等巨头持续加码数据中心，英伟达则占据算力扩张的核心位置。
然而，AI 的应用场景不会局限于数据中心。随着模型压缩技术与推理效率的提升，PC、汽车、机器人等智能终端承载 AI 任务的能力显著增强。下一轮算力需求正从“训练更大模型”向“让智能进入每一台设备”延伸，而 Acrab 押注的正是这一增长的端侧计算需求。
云端竞争加剧，AI 算力向端侧迁移
大模型时代的基础设施竞争是一场重资本游戏。训练和运行超大模型需要海量 GPU、高带宽及复杂的数据中心支持，资金、供应链和工程能力的门槛已将云端算力竞争限制在少数巨头之间。
相比之下，传统端侧 AI 主要承担拍照、降噪、语音识别等轻量任务，复杂的大模型推理仍依赖云端。但这一边界正在发生转变：
- 模型量化、压缩及推理优化技术的进步，使得同等算力下可运行的模型能力更强；
- PC、汽车和机器人等终端的内存、带宽及 AI 算力持续提升。
原本因模型过大或设备算力不足而必须上传云端的任务，如今具备了本地运行的条件。
Agent（智能体）的兴起进一步放大了这一需求。个人文件、长期记忆、日程管理及实时交互等数据天然产生于终端。若 Agent 每次读取文件或调用工具均需往返云端，不仅会累积延迟、推高 Token 成本，还涉及大量隐私数据上传问题。随着 Agent 从偶尔问答转向全天候运行，纯云端的按 Token 计费模式将面临难以持续的成本压力。
未来更可能形成新的分工：最复杂、最重的推理保留在数据中心，而高频、隐私敏感、低延迟及需长期保持状态的任务逐步向终端迁移。这将直接拉升终端对 AI 算力的需求。
硬件厂商已对此做出反应。AMD 提出"Agent Computer"概念，高通和英伟达也在将更完整的本地 AI 能力植入 PC 和边缘计算平台。Acrab 并未涉足拥挤的云端 GPU 战场，而是依托团队在大型服务器芯片与系统软件方面的深厚经验，围绕端侧大模型和 Agent 设计计算平台，切入高端端侧 AI 服务器市场，押注模型能力下沉带来的长期升级需求。
Agent 时代，终端需要超越 NPU 的系统级方案
随着端侧模型能力提升，AI 消耗算力的方式也在演变。传统大模型应用多为“一问一答”式的单次推理，而 Agent 的工作流程则是一条持续运行的任务链，需在模型推理、工具调用和任务编排间频繁切换，跨越 CPU 与 GPU 边界，且算力需求呈现明显的波动性。
微软 Azure 研究团队近期发布的报告指出，Agent 任务在生产环境中表现出复杂的异构计算特征。这意味着，Agent 时代的端侧芯片不能仅比拼 TOPS 数值，CPU、NPU、内存和软件环境的协同工作成为关键。
Acrab CEO Ken Phua 曾任 Arm China 联席 CEO，他明确指出：在异构计算阶段，执行效率取决于 CPU 与 NPU 的顺畅协同。因此，Acrab 发布的 GΞLIX 1 芯片不仅强调 700TOPS 的峰值算力，更将统一内存架构、CPU 与 NPU 协同机制、Prefill（输入处理）优化及 Agent 编排能力纳入核心设计。
公司名称"Acrab"取自 Agentic Compute、Reasoning、Action 与 Brain 的首字母，同时也寓意天蝎座β星这一多恒星系统，象征不同计算单元的协同运行。
Acrab 公布的长上下文测试数据显示，在运行 Gemma 26B A4B 模型、4 万 Token 上下文缓存及 1 万 Token 输入的条件下，GΞLIX 1 平台的 Prefill 速度达到 1416 Token/s，较业界领先的端侧 AI 计算平台快 7 倍。尽管该数据源于自测，仍需第三方验证，但这表明 Acrab 瞄准的是长上下文和 Agent 任务落地后对整套计算效率的严苛要求。
简言之，Acrab 押注的并非“端侧需要更快的 NPU"，而是当本地 AI 从单次推理走向长期工作时，终端亟需一套全新的计算底座。
从 GΞLIX 1 到 Agent Box，迈向量产商业化
"GΞLIX"取名自"Helix（螺旋）”，寓意该计算平台支持 AI 持续演进、适应环境并进行长期规划。基于 GΞLIX 1，Acrab 推出了定义为"Personal AI Center"的 Agent Box。
这是一款可直接部署于桌面的小型端侧 AI 设备，搭载 GΞLIX 1 芯片，支持在本地运行千亿参数级模型，并整合了长期记忆、多模态交互、工具调用及 Agent 编排功能。在演示中，Agent Box 能够将用户的自然语言指令拆解为连续动作，并在模型与工具间持续传递任务状态，这是其区别于普通“本地大模型电脑”的核心优势。
Agent Box 既是一款完整产品，也承担着参考系统的作用。Acrab 通过将芯片、模型和软件栈集成验证，确保完整 Agent 任务可在本地高效运行，随后将此能力复制至 AI PC、AI NAS、汽车、工业设备及机器人等多种终端。
Acrab 的商业潜力不仅在于 Agent Box 本身，更在于 GΞLIX 1 及其软件平台能否被广泛采纳。目前，该平台已进入量产验证阶段：
- 2025 年 11 月，GΞLIX 芯片完成流片，上电后 6 小时内通过 12 项关键验证，24 小时内启动 Linux 和 Android 系统；
- 2026 年 7 月，GΞLIX 1 和 Agent Box 正式发布，目前已启动客户导入并推进规模化生产。
此次 1.3 亿美元的 B 轮融资恰逢其时，将助力公司扩大产能、拓展生态并研发下一代平台。投资方 Vertex Growth 透露，GΞLIX 已在部分高要求真实部署环境中完成验证，正推进首次行业采用。
成立不到两年，Acrab 已完成从芯片流片到产品发布、客户导入的全过程，累计融资超 4.8 亿美元，正式站在商业化验证的门口。接下来的关键在于 GΞLIX 1 能否进入更多量产设备，以及首批客户项目能否形成持续出货。这笔巨额融资为 Acrab 押注端侧算力提供了充足筹码，真正属于 Agentic AI 的计算平台正走向现实。