随着人工智能从模型训练转向大规模推理应用，一批致力于开发英伟达（Nvidia）图形处理器（GPU）替代方案的欧洲芯片初创公司，正积极筹备新一轮大额融资，以加速规模化发展。
荷兰公司Euclyd创始人伯纳多·卡斯特鲁普（Bernardo Kastrup）在接受媒体专访时透露，该公司正与投资者洽谈一轮至少1亿欧元（约合1.18亿美元）的融资。Euclyd背后有芯片设备巨头ASML前首席执行官彼得·韦宁克（Peter Wennink）担任顾问与投资人。
与此同时，英国初创公司Optalysys计划在今年晚些时候融资超过1亿美元；英国Fractile与法国Arago也传出正在寻求九位数（即数亿美元）的资金支持。Fractile拒绝置评，Arago未回应采访请求。2026年至今，投资者已向荷兰Axelera与英国Olix注入超过2亿美元。
英伟达凭借其原本为游戏设计的GPU，迅速成为全球市值最高的公司。这些芯片被重新用于AI模型训练，但如今业界焦点正转向如何更高效地运行AI模型——即所谓的“推理”阶段。尽管英伟达也在开发针对推理的半导体系统，但一批欧洲初创公司声称，它们的技术能实现更高的效率。
北约创新基金（NIF）投资了Fractile，该基金总监帕特里克·施耐德-西科尔斯基（Patrick Schneider-Sikorsky）表示：“推理已成为主导场景，而现有GPU架构在设计时并未充分考虑大规模推理的需求。地缘政治因素——美国出口管制、台积电的集中风险，以及欧洲对自主算力的迫切需求——正推动资本流向本土芯片。”
ASML背景团队发力
Euclyd正在开发一种AI芯片系统，据称其推理能效比英伟达最新一代Vera Rubin芯片高出100倍。英伟达未回应置评请求。该公司由前ASML总监卡斯特鲁普于2024年创立，已获得不到1000万欧元的种子轮融资，现正寻求新资金以扩大技术规模并交付首批客户。
卡斯特鲁普表示，Euclyd并非简单复制GPU，而是采用不同的架构：GPU需要在存储堆栈中移动数据，耗费大量时间和能源；而Euclyd的芯片可在多个位置同时处理数据，从而提升推理效率。他补充称，该公司的硅基系统将降低AI数据中心的能耗、成本与占地需求。不过，与英伟达不同，Euclyd的系统尚未经过大规模商业部署验证。
目前，Euclyd已开发出一款用于AI推理的芯片，并正在研发多芯粒系统（预计2028年完成），处理速度将远超现有产品。卡斯特鲁普透露，公司正与四家潜在客户洽谈，希望明年开始向其中两家供货，后年向另外两家供货。
光计算路线受关注
投资了Olix的Plural合伙人塔维特·辛里库斯（Taavet Hinrikus）表示，Olix正在开发基于光子学的AI处理器，同样计划明年迎来首批客户，目前仍处于研发阶段。光子处理器利用光来传输数据，部分情况下还进行运算。辛里库斯称，Olix的目标客户包括超大规模云服务商和政府机构。Olix未回应置评请求。
辛里库斯指出，包括GPU在内的传统电子芯片架构在尺寸微缩方面正“触及极限”。芯片厂商试图让处理器更小，以便在晶圆上集成更多元件，并改善运行经济性。“现有芯片产生的热量已成为大问题。我们坚信光子平台将是下一个范式。”英伟达也在努力保持领先，在截至2026年1月的最近一个完整财年，其研发投入超过180亿美元。去年12月，英伟达以200亿美元收购了AI推理初创公司Groq的部分资产；今年3月，又宣布向两家光子学技术公司投资40亿美元。
欧洲初创公司仍面临挑战
北约创新基金的施耐德-西科尔斯基指出：“芯片开发周期长，从流片到规模化部署难度大，欧洲的代工生态仍需成熟。”Axelera首席执行官法布里齐奥·德尔·马菲奥（Fabrizio Del Maffeo）表示，欧洲各国政府在投资新公司产品方面仍然“保守”，缺乏类似美国国防部DARPA那样的机构来资助初创公司和技术项目。他还补充说，欧洲缺少鼓励使用本土产品的机制，跨国劳动法碎片化也增加了招募欧洲人才的难度。
据Dealroom数据，2026年迄今，欧洲AI芯片初创公司共融资8亿美元，而美国同行则高达47亿美元。仅今年2月，美国Cerebras Systems就获得10亿美元融资；MatX、Ayar Labs和Etched也各完成了5亿美元级别的融资。
尽管如此，开发AI推理芯片以挑战英伟达的欧洲初创公司正日益受到投资者青睐。投资了芯片公司Vaire Computing的Seedcamp管理合伙人卡洛斯·埃斯皮纳尔（Carlos Espinal）表示：“我们从交易流和与创始人的对话中都能看到这一点。这已不再是小众赌注，而是人们思考AI基础设施时的核心组成部分。”
