人工智能加速硬件的成本日益高昂，下一代芯片需要更高的功耗和大量的基础设施投资。对于许多初创公司和小型企业而言，大规模部署人工智能的成本和复杂性在软件开发开始之前就已构成障碍。

像 FuriosaAI 这样的新兴硅芯片厂商正试图重新思考这一格局，专注于效率、性能以及替代 GPU 主导市场的方案。

FuriosaAI 是一家总部位于韩国的公司，致力于开发高性能人工智能推理芯片，旨在降低功耗和数据中心压力。其最新处理器 RNGD 基于公司自主研发的张量收缩处理器架构，旨在无需依赖传统 GPU 框架即可运行高要求的人工智能模型。

FuriosaAI 的首席执行官兼联合创始人 June Paik 在 2017 年创立该公司之前，曾在AMD和三星担任硬件和软件工程师。我们与他探讨了人工智能芯片初创公司面临的挑战、数据中心的未来，以及 FuriosaAI 计划如何在受能源限制、基础设施成本和英伟达长期主导地位影响的行业中竞争。

问：从历史上看，日本和欧洲涌现出了一些伟大的公司（ST Electronics、NEC 等），为什么中国和美国以外的 AI 芯片厂商如此之少？

答：首先，我想对你的前提提出一些质疑：在人工智能领域，几乎没有哪家硬件初创公司能够撼动英伟达的统治地位。即使在 AlexNet 问世十五年后，我们仍然处于这个行业的早期阶段。而且，一些人工智能硬件创新者，例如 Hailo 和 Axelera，实际上并非来自美国或中国。

但由于结构性原因，这份名单很短。

与加密货币挖矿（算法固定，简单的ASIC矿机就能很好地工作）不同，人工智能正在快速发展和演变。

为不断变化的市场需求打造芯片需要硬件和编译器方面的专业知识，而这些知识往往集中在半导体产业底蕴深厚的地区。此外，世界上只有少数几个地方与晶圆厂和芯片制造合作伙伴建立了深厚的合作关系。

这就是为什么总部设在韩国实际上对Furiosa来说是一个竞争优势。

我们能够接触到韩国大学世界一流工程项目和韩国科技巨头的优秀人才。我们还与韩国（例如，SK海力士为我们的第二代芯片推理芯片RNGD提供HBM3）以及亚洲其他地区（例如，我们的代工厂合作伙伴台积电）的领先企业建立了合作关系。

与硅谷的距离也迫使我们采取非常自律的方式。Furiosa 最初仅靠 100 万美元的种子轮融资起步，我们在芯片交付之前花了数年时间完善我们的理念。

我们完全致力于基于张量收缩的方法，并且能够忽略硅谷的传统观念和炒作。

但硬件必须在全球市场竞争；我们不能仅仅成为区域供应商。现在，随着RNGD产品批量出货，我们正在与世界各地的企业客户合作。