11 月 12 日，荷兰芯片初创公司 Axelera AI 公布了第三代 AIPU 芯片 Titania 的架构细节。这颗芯片瞄准数据中心推理市场，预计 2027 年第三季度量产，目前已经拿到超过 3 亿美元的订单。官方给出的定位是，用消费级价位带跑大模型的每一瓦吞吐。
400W 功耗，FP8 算力 2.5PFLOPS
Titania 的设计功耗为 400W，由 2 个基于第三代 D-IMC 架构的计算芯粒组成，结构上针对稀疏 MoE 模型做了优化，支持 MXPF4 与 MXFP8 数据格式，FP8 算力可达 2.5PFLOPS。芯片内部集成了 128MB 共享 SRAM 片上缓存，并且内嵌 32 个 RISC-V 内核用来卸载主机 CPU 负载。视频侧也留了 AV1 与 H.265 等多格式编解码器，SiP 层面集成 128GB 的 LPDDR6 内存，总带宽 2456GB/s。形态上支持 PCIe AIC 与 OCP OAM 两种标准。
4U 八卡跑 1.6T 模型，对标 Vera Rubin
按官方口径，一台 4U 的八卡 Titania 风冷服务器可以用 FP4 精度在本地运行 1.6T 的 MoE 模型。Axelera AI 称，有望实现当前数据中心级服务器 7 倍的每瓦吞吐量，以及 1/20 的总拥有成本。这个对比的具体对象是英伟达自家的硬件：以 DeepSeek R1 为负载时，每用户的生成速度足以匹配 NVIDIA Vera Rubin NVL72 液冷机架。
推理市场的竞争正从单纯算力规模转向单位成本，稀疏激活的 MoE 结构恰好是这条路径上的主力负载。Titania 的 3 亿美元订单说明客户愿意为这种成本结构下注，2027 年第三季度才是它接受大规模交付检验的真正起点。
同类边缘与数据中心 AI 芯片的取舍，可参考站内 DEEPX DX-M2 的 2nm 80TOPS 与 5W 功耗实测。
延伸阅读
- Cerebras CEO：家用AI助手3-5年内普及，能绑信用卡代购4 周前
- Tenstorrent 完成 15 亿美元 E 轮：估值翻倍至 62 亿美元4 周前
- 谷歌一次推四款 TPU：8tx 与 8i Max 挑战英伟达3 天前
- FuriosaAI 6.2亿美元D轮：RNGD推理卡对标RTX PRO 60002 周前
继续读
往下这几篇值得接着看：
- 中芯国际赵海军：AI 算力供不应求 2027 年产能非常紧缺2026-11-13
- 韩国砸8002亿韩元做端侧AI芯片 2030年前验证10款2026-11-12
- DEEPX DX-M2：2nm 80TOPS 5W 跑 10B 模型，边缘芯片怎么选深度2026-11-13
想快速查定义？对应的词条在这里：
- AI Agent词条 · AI 自学笔记