荷兰半导体系统公司 EUCLYD 宣布完成超 2.3亿美元（2亿欧元） A 轮融资，成为欧洲 AI 基础设施与半导体赛道最新崛起的明星公司。本轮融资由Samsung、Somerset Capital Partners、EQT 旗下 Scaleup Europe Fund 以及 Innovation Industries联合领投，丹麦出口投资基金 EIFO、imec.xpand、Brabant Development Agency（BOM）及 Quadri参与跟投。
与此同时，前ASML 总裁兼 CEO Peter Wennink正式加入 EUCLYD，出任公司董事会主席。这一任命也进一步强化了 EUCLYD 在欧洲半导体产业链中的战略地位。
本轮融资将主要用于扩充工程团队、加速芯片与系统路线图落地、深化生态系统合作，并推动公司面向企业级、主权级及超大规模 AI 市场的商业部署。
从欧洲半导体腹地出发
EUCLYD 总部位于荷兰埃因霍温高科技园区。这里是欧洲最重要的半导体创新集群之一，汇聚了先进制造、光刻、芯片设计、系统工程与深科技创业生态。
公司由Bernardo Kastrup和Atul Sinha共同创立，核心目标是重构 AI 推理时代的底层基础设施。
随着大模型能力持续提升，AI 应用正在从训练竞赛进入大规模推理部署阶段。对于企业、云厂商和主权 AI 基础设施建设者而言，真正的挑战已经不只是“模型能不能跑”，而是能否以足够低的成本、足够高的能效和足够稳定的系统架构持续运行。
打破 AI 推理的“效率之墙”
过去几年，AI 基础设施的主要关注点集中在训练侧：更大的模型、更大的数据集、更强的 GPU 集群。但随着 AI 应用进入商业化落地阶段，推理侧成本正在迅速成为新的核心矛盾。
每一次用户请求、每一次智能体调用、每一次多轮对话和每一次企业级工作流执行，背后都对应着实际的 token 成本、内存访问成本、芯片能耗和数据中心基础设施支出。
EUCLYD 认为，AI 行业正在遭遇一堵新的“效率之墙”：基础模型越强，部署所需的算力、内存带宽、电力供应和资本开支就越高；而如果底层基础设施无法同步进化，先进 AI 的普及将持续受到限制。
因此，EUCLYD 正在构建一套横跨定制化计算、创新内存架构与数据中心系统的全栈平台，试图从根本上改变 AI 推理的经济模型。
愿景：Abundant Intelligence
EUCLYD 提出了一个长期愿景：Abundant Intelligence（智能普惠）。
这一愿景的核心是，让先进 AI 不再被基础设施成本、电力可及性或地理位置所限制。换句话说，未来 AI 能力不应只掌握在少数拥有超大规模数据中心和海量 GPU 资源的科技巨头手中，而应当以更低成本、更高效率、更广泛可及的方式服务企业、政府、科研机构和开发者生态。
EUCLYD 创始人兼 CEOBernardo Kastrup表示：
“AI 正在成为经济增长、科学发现与国家竞争力的核心基础，但其潜力将持续受限，除非我们从根本上变革其底层基础设施。本轮融资将加速我们的使命——通过提升效率、降低每 token 成本，让先进 AI 的获取更加普惠。”
这句话也点出了 EUCLYD 的关键战略判断：下一阶段 AI 竞争，不只是模型能力竞争，更是推理效率与基础设施成本竞争。
核心产品：全球首款智能体 AI 芯片
craftwerk：定位为全球首款智能体 AI 芯片，面向 Agentic AI 场景设计。
craftwerk station CWS：定位为全球最低功耗的 E 级 AI 算力工厂。
其中，craftwerk 并不是简单意义上的通用 AI 加速芯片，而是面向智能体工作负载进行设计。随着 AI Agent 从单次问答走向复杂任务执行，推理计算正在变得更加动态、多步骤、长上下文和高并发。
这类工作负载对芯片和系统提出了新的要求：不仅需要高算力，还需要更高效的内存访问、更灵活的任务调度、更低的延迟，以及更优秀的单位能耗表现。
EUCLYD 的方案融合了可编程 ASIC 计算、处理器-内存协同设计与系统级优化，试图突破长期制约 AI 性能与可扩展性的内存瓶颈和能效天花板。
为什么是“智能体 AI 芯片”？
当前，AI 应用正在从 Chatbot 向 Agentic Workflow 演进。未来大量 AI 调用不再只是一次模型输入输出，而是一个智能体围绕目标进行规划、检索、调用工具、执行任务、验证结果并持续迭代的过程。
一个智能体完成一个任务，可能需要调用模型多次，而不是一次。
智能体需要处理代码、文档、数据库、工具接口、历史任务记录等多源上下文。
AI Agent 不只是运行模型，还需要与存储、内存、网络、调度系统和应用层工具链紧密协作。
当 AI Agent 大规模进入企业工作流后，每 token 成本会直接影响产品毛利和商业模式可持续性。
因此，面向智能体时代的 AI 芯片，不能只追求峰值算力，而要围绕真实推理工作流优化整体效率。这也是 EUCLYD 与传统 GPU 路径差异化竞争的核心。
Samsung、EQT 与欧洲资本为何押注 EUCLYD？
本轮融资中，Samsung 的参与尤其值得关注。作为全球领先的半导体与存储厂商，Samsung 在 AI 基础设施中的战略兴趣不仅限于芯片制造，也包括存储、封装、系统级优化和下一代计算架构。
Samsung Electronics 高级副总裁、Samsung Semiconductor Innovation Center 负责人Dede Goldschmidt表示：
“AI 的下一阶段，将不仅由模型创新来定义，同样取决于基础设施的效率与可扩展性。EUCLYD 拥有一支卓越的团队，并以差异化的愿景，直击 AI 数据中心的核心瓶颈。”
这说明，产业资本已经越来越清楚地看到：AI 的商业化瓶颈正在从模型层向基础设施层转移。谁能降低推理成本，谁就有机会掌握 AI 应用规模化落地的关键入口。
EQT 合伙人、Scaleup Europe Fund 联席负责人Ted Persson也表示：
“欧洲拥有足以培育全球重量级科技公司的工程人才。EUCLYD 将深厚的半导体专业积累与攻克 AI 基础设施最难瓶颈的使命相结合——这种将欧洲工程深度与全球雄心融为一体的特质，正是我们坚定支持的理由。”
这也反映出欧洲资本正在主动寻找能够在全球 AI 基础设施竞争中形成战略地位的本土公司。
Peter Wennink 加入：强化欧洲半导体叙事
前 ASML 总裁兼 CEOPeter Wennink出任 EUCLYD 董事会主席，是本轮融资之外最具信号意义的事件之一。
ASML 是全球半导体产业链中最关键的公司之一，也是欧洲科技工业能力的象征。Peter Wennink 的加入，意味着 EUCLYD 不只是一个普通 AI 芯片创业项目，而是正在被放入欧洲半导体战略升级的大背景下审视。
“欧洲在半导体、先进制造与系统工程领域拥有世界级能力。EUCLYD 完全有能力将这些优势转化为一个具有全球竞争力的 AI 基础设施平台。”
这句话背后的含义是：欧洲并不想只在 AI 应用和监管层面扮演角色，也希望在 AI 基础设施底层形成全球竞争力。
欧洲 AI 基础设施的战略窗口
过去两年，全球 AI 基础设施格局高度集中。美国拥有 OpenAI、Anthropic、xAI、Nvidia、AMD、Cerebras、Groq 等核心玩家；中国也在大模型、AI 芯片和智算中心层面持续投入。
相比之下，欧洲在 AI 应用与大模型生态中长期显得相对保守。但 EUCLYD 的出现，说明欧洲正在尝试从自己更擅长的领域切入——即半导体工程、系统设计、先进制造和产业级可靠性。
欧洲未必能在通用大模型生态中全面领先，但在高能效 AI 推理基础设施、主权 AI 系统、企业级安全部署和工业级 AI 计算平台中，仍有机会建立差异化优势。
EUCLYD 的定位正好踩中了这几个关键词：AI 推理、低功耗、主权级部署、系统级优化、欧洲半导体能力。
AI 推理效率将成为下一轮竞争核心
从行业趋势看，AI 芯片竞争正在从“训练侧算力竞赛”逐步扩展到“推理侧效率竞赛”。
训练侧强调大规模并行计算和集群能力，而推理侧更关注单位成本、响应速度、能耗表现、内存效率、部署灵活性和稳定性。
尤其是在 AI Agent、企业 Copilot、多模态应用、AI 搜索、代码生成、客服自动化、金融风控和工业智能等场景中，推理调用量将远远超过训练频率。
这意味着未来真正决定 AI 应用经济性的，不只是模型是否足够强，而是：
Saasverse Insights
EUCLYD 的崛起，标志着欧洲在 AI 基础设施领域正从“追赶者”向“定义者”转变。
过去，AI 芯片竞争更多围绕 GPU 替代、训练加速和大规模集群展开。但 EUCLYD 选择以“智能体 AI 芯片”这一全新品类切入推理效率痛点，而不是在现有 GPU 架构上做边际优化。这一点非常值得关注。
对于中国 AI 芯片创业者和云计算从业者而言，EUCLYD 带来的启示并不是简单复制一个欧洲版 AI 芯片故事，而是重新思考下一阶段 AI 基础设施的真正战场。
随着大模型进入企业应用、智能体工作流和行业场景，训练不再是唯一瓶颈。真正影响商业化规模的，是推理成本、延迟、功耗和系统稳定性。
未来 AI 公司之间的竞争，不只是模型参数、榜单分数和功能体验竞争，更是单位调用成本竞争。谁能把每 token 成本降到足够低，谁就能支撑更复杂、更高频、更广泛的 AI 应用。
电力供应正在成为全球 AI 基础设施扩张的硬约束。低功耗、高能效的 AI 推理平台，将在云厂商、企业客户和主权 AI 建设中获得更强吸引力。
智能体工作负载与传统模型推理不同，它更强调多步骤任务执行、工具调用、上下文保持和系统协同。这意味着 AI 芯片与基础设施需要面向 Agentic Workflow 重新设计。
欧洲对数据主权、安全合规和本土产业链掌控有天然需求。EUCLYD 的机会不只是技术层面，也来自主权 AI 基础设施建设的战略需求。
对于中国市场来说，AI 芯片创业正在经历激烈竞争。单纯讲“国产替代”或“GPU 平替”已经很难形成足够强的全球叙事。更有潜力的方向，可能是围绕具体推理场景构建系统级方案，例如：
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面向金融、政企和运营商的私有化 AI 推理基础设施
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EUCLYD 超 2 亿欧元 A 轮融资说明，资本市场正在重新定价 AI 基础设施赛道。未来的赢家未必是单纯堆算力的玩家，而是能够在芯片、内存、系统、软件栈和商业部署之间形成闭环优化的公司。
如果说上一阶段 AI 基础设施的关键词是“更大规模的训练”，那么下一阶段的关键词很可能是“更低成本的推理”。
EUCLYD 的故事，本质上是在回答一个越来越关键的问题：当 AI 真正进入亿级用户和企业级工作流之后，谁来让智能变得足够便宜、足够高效、足够普惠？
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End
