成立不到三年万宁家具封边胶价格，颗 AI 芯片进入量产，又拿下1.3 亿美元B 轮融资，Acrab 正在成为亚洲 AI 芯片市场里值得关注的新贵之。

据 DealStreetAsia 报道，这总部位于新加坡的 AI 计基础设施公司近日完成 B 轮融资，Vertex Growth 等机构参与投资。

完成本轮融资后，Acrab 累计融资已经过 4.8 亿美元。新资金将用于扩大产品产能、拓展技术生态，并加快下代 AI 计平台的研发。

Acrab 成立于 2024 年。不到个月前，该公司刚刚发布代端侧 AI 芯片 G Ξ LIX 1，以及搭载这颗芯片的个人 AI 中心 Agent Box。代产品已经开始客户入，并进入规模化生产准备阶段。

对于芯片创业公司来说，这样的速度并不常见。

过去两年，AI 基础设施确定、也拥挤的故事几乎都发生在云端。

大模型越来越大，GPU 越来越贵，微软、谷歌、Meta、亚马逊继续加码数据中心，英伟达则站在这轮力扩张核心的位置。

但 AI 不会永远只待在数据中心。

随着模型持续压缩、理率提升，PC、汽车、机器人以及多智能终端能够承担的 AI 任务正在增加。

下轮力需求，也开始从"训练大的模型"，向"让智能真正进入每台设备"延伸。

Acrab 押的，就是这部分正在增长的计需求。

云端已经很挤，下轮 AI 力开始往端侧走

大模型时代的场基础设施战争，是场典型的重资本游戏。

训练和运行大的模型，需要多 GPU、带宽和复杂的数据中心。

随着模型规模不断上升，资金、供应链和工程能力都在迅速抬门槛，云端力越来越成为少数巨头能够长期参与的竞争。

相比之下，端侧 AI 过去承担的任务要轻得多。

拍照、降噪、语音识别等固定，块 NPU 已经足以覆盖大部分需求，真正复杂的大模型理仍然主要发生在云端。

但这两年，这个边界开始移动。

面，模型量化、压缩和理优化不断进，相同力能够运行的模型越来越强；

另面，PC、汽车和机器人本身的内存、带宽和 AI 力也在持续提升。

过去因为模型太大、设备力不够，只能送到云端完成的任务，开始有条件留在本地。

Agent 又进步放大了这种需求。

个人文件、长期记忆、日程、设备状态和实时交互，本身就产生在终端。

个长期工作的 Agent，如果每读取份文件、调用次工具、新次状态都需要往返云端，不仅会不断累积延迟， Token 账单，也意味着大量个人和设备数据需要持续上传。

随着 Agent 从偶尔问答转向全天候运行，按 Token 计费的云端模式给用户带来了难以持续的成本压力。

这并不意味着端侧会取代云端。

可能出现的是新的分工：复杂、重的理继续留在数据中心，而频、隐私敏感、需要低延迟和长期保持状态的任务，逐步向终端迁移。

这会直接抬终端对 AI 力的需求。模型能力越强万宁家具封边胶价格，能够留在本地完成的任务越多；本地任务越复杂，对内存、带宽和计能的要求也越。

硬件厂商已经开始为这种变化做准备。

AMD 提出 Agent Computer，通和 NVIDIA 也开始把完整的本地 AI 能力放进 PC 和边缘计平台。

产品形态不同，但向相近：下轮 AI 基础设施竞争，不会只发生在越来越大的数据中心，也会发生在越来越强的终端上。

Acrab 选择的正是这个位置。

它没有进入已经度拥挤的云端 GPU 战场，而是从开始就依托大型服务器芯片系统经验，围绕端侧大模型和 Agent 设计计平台，切入端端侧 AI 服务器市场，押注模型能力持续下沉后对端侧力的长期升需求。

这个技术门槛，也远于传统消费电子产品。Acrab 将支具备大规模服务器芯片与系统软件经验的团队，带入了传统 3C 团队难以触及的技术水区。

Agent 起来之后，终端需要的不只是块 NPU

端侧模型能力往前走的同时，AI 本身消耗力的式也在变化。

过去的大模型应用，大部分时候仍然是问答：用户给出输入，模型完成理并生成结果，轮计随之结束。Agent 真正开始工作以后，次请求却会被拉长成条持续运行的任务链。

微软 Azure 研究团队近期发布的《Architectural Implications of Agentic AI Workflows》，正是在生产环境里观察到了这种变化。

研究发现，Agent 任务会不断在模型理、工具调用和任务编排之间切换，反复跨越 CPU 与 GPU 边界；

与此同时，力需求也不再像传统理那样相对稳定，而是出现明显的等待、恢复和短时峰值。

这意味着，Agent 时代的端侧芯片不能只比个 TOPS 数字。

CPU、NPU、内存和软件环境需要起工作，台设备能不能长时间承载 Agent，保温护角专用胶越来越像道系统题。

这与 Acrab CEO Ken Phua 的判断不谋而。

他曾在 Arm UK 负责亚太应用工程并参与全球 IP 策略制定，之后担任Arm China 联席 CEO。

在他看来，AI 进入异构计阶段后，执行率不仅取决于 NPU，也取决于 CPU 与 NPU 能否顺畅协同。

因此，Acrab 近发布的 AI 芯片G Ξ LIX 1不只强调700TOPS 峰值力。

统内存、CPU 与 NPU 协同、Prefill（输入处理）和 Agent 编排，也被同时放进了产品设计里。

这套产品思路也写在了公司名称里。Acrab 取自 Agentic Compute、Reasoning、Action 与 Brain 的字母，也来自天蝎座 β 星这多恒星系统，寓意不同计单元协同运行。

Acrab 还公布了组长上下文测试。

在运行 Gemma 26B A4B 模型、4 万 Token 上下文缓存和 1 万 Token 输入的条件下，G Ξ LIX 1 的平台 Prefill 速度达到 1416 Token/s，比业界先的端侧 AI 计平台快 7 倍。

值得提的是，这组数据来自公司自测，实际表现还会受到模型加载、软件调度和具体任务影响，仍需三进步验证。

但 Acrab 把 Prefill、统内存和异构协同放在核心位置，也说明它瞄准的不只是模型能不能跑起来，而是长上下文和 Agent 任务真正进入终端之后，对整套计率的要求。

换句话说，Acrab 押的不是"端侧还需要颗快的 NPU "，而是当本地 AI 从次理走向长期工作，终端会需要套新的计底座。

从 G Ξ LIX 1 到 Agent Box，Acrab 开始走向量产

G Ξ LIX 的名字取意于" Helix（螺旋）"，公司借用 DNA 演化与适应的意象，表达这套计平台支持 AI 持续演进、适应环境和进行长期规划的目标。

基于 G Ξ LIX 1，Acrab 还做了Agent Box。

它被定义为 Personal AI Center，是台可以直接放在桌面上的小型端侧 AI 设备，搭载 G Ξ LIX 1，可以在本地运行千亿参数模型，并整长期记忆、多模态交互、工具调用和 Agent 编排。

在发布会演示中，用户提出想为孩子制作份太空主题礼物，Agent 提供创意、协助选择案，再调用相关工具进制作。

单个步骤并不复杂，难点在于句自然语言能否被拆解成连续动作，任务状态能否在模型和工具之间持续传递。

这也是 Agent Box 比台普通"本地大模型电脑"多出来的部分。

按照 Acrab 公布的信息，其软件平台覆盖本地大模型、优化后的 Runtime、开发工具和 Agent 编排。

Agent Box 既是款完整设备，也承担着参考系统的作用：他们把 G Ξ LIX 1、模型和软件栈放进同台机器，验证完整 Agent 任务能否在本地运行，再把这套能力复制到 AI PC、AI NAS、汽车、工业设备和机器人等不同终端。

对于 Acrab 来说，真正的商业空间并不只来自 Agent Box 本身，而在于 G Ξ LIX 1 以及背后的软件平台能否被多设备厂商采用。

现在，这套平台已经开始走向量产验证。

根据 Acrab 披露的信息，G Ξ LIX 芯片于 2025 年 11 月完成流片，随后进入上电和系统验证。

据公司称，芯片上电后 6 小时内通过 12 项关键验证，并在 24 小时内启动 Linux 和 Android 系统。

今年 7 月，G Ξ LIX 1 和 Agent Box 正式发布，目前代计平台已经开始客户入，并进规模化生产。

新轮 1.3 亿美元 B 轮，也正好发生在这个时间节点：颗芯片已经做出，参考系统已经亮相，下步是扩大产品产能、拓展技术生态，并继续研发下代 AI 计平台。

Vertex Growth 从 Acrab 早期阶段开始投资，并随着公司完成不同技术节点持续投入。投资此前披露，G Ξ LIX 已经在部分要求较的真实部署环境中完成验证，并正在进次行业采用和量产。

Acrab 成立不到两年，从芯片流片走到产品发布和客户入，同时累计融资过 4.8 亿美元，现在已经从技术验证走到了商业化验证的门口。

接下来真正需要看的，是 G Ξ LIX 1 会进入哪些量产设备，批客户何时出现，以及这些项目能不能形成持续出货。

4.8 亿美元给了 Acrab 继续押注端侧力的筹码。

真正属于 Agentic AI 的计平台，正在走向现实。

* 本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

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