韩国AI芯片初创企业FuriosaAI宣布与博通（Broadcom）达成合作，共同开发一款面向AI推理场景的第三代加速器。该产品放弃了传统GPU架构路线，采用2nm制程的小芯片（chiplet）设计与HBM4/HBM4E内存，旨在为大规模AI计算集群提供更高带宽和能效。
产品规格梳理
FuriosaAI的第三代加速器基于其自研的TCP（Tensor Contraction Processor，张量收缩处理器）架构，此次通过与博通的封装技术合作，将TCP核心扩展为多裸晶（multi-die）系统级封装（SoP）方案。芯片采用2nm工艺制造，并配备HBM4或HBM4E内存，官方称其内存带宽表现能超越市面上“最高效的”GPU产品。该加速器定位AI推理市场，尤其面向大语言模型（LLM）与智能体式AI（Agentic AI）工作负载，支持机架级高速互联，可部署于大规模AI计算集群。
FuriosaAI此前已在台积电5nm节点上实现了第二代RNGD平台的大规模量产，该平台以180W功耗、PCIe插卡形态运行，已获得三星SDS、LG AI Research等客户的采用。第三代产品是RNGD平台的又一次重大迭代，但具体功耗、形态与上市时间尚未披露。
架构与内存技术
第三代加速器的核心创新在于采用chiplet设计，将多个TCP计算裸晶通过博通的先进封装技术整合在一个封装内，以突破单芯片的算力与带宽瓶颈。内存方面率先支持JEDEC新一代高带宽存储标准HBM4及更高带宽的HBM4E，相比当前主流的HBM3/HBM3E，其总带宽将进一步提升。FuriosaAI声称，在推理任务所需的高带宽数据搬运方面，该加速器能够在单位功耗下输出更高性能，并在相同节点内实现更高的token密度，从而在总拥有成本（TCO）上优于现有GPU方案。
市场定位分析
目前AI推理市场高度依赖NVIDIA等厂商的通用GPU，但FuriosaAI等专用推理芯片厂商认为GPU架构在推理效率上并非最优解。FuriosaAI CEO曾表示：“2036年的AI数据中心不会塞满GPU”。此番携手博通，旨在将其TCP架构从单芯片扩展到多芯片系统，以满足云服务商对高吞吐、低延迟推理日益增长的需求。通过与博通在封装层面的合作，FuriosaAI可以获得更大的设计和产能灵活性，从而面向更大规模的客户群体。
目前FuriosaAI已实现第二代产品量产并拥有三星SDS、LG AI Research等企业客户，第三代产品进入开发阶段。博通近年已与多家AI芯片公司就其先进封装达成合作，此次FuriosaAI的加入，也印证了定制AI加速器与专业化封装的趋势正持续升温。
本文参考来源：Wccftech
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