Eliyan以10亿美元估值筹集1.45亿美元，用于AI互连

Why it matters

The round prices Eliyan's chiplet links as critical AI infrastructure, backing Farjadrad's bet that data movement and memory access will determine system performance.

Ramin Farjadrad，Eliyan 背后的连续半导体创始人，已经为这家位于圣克拉拉的公司筹集了1.45亿美元，估值达到10亿美元，Reuters于7月29日报道。这笔融资为旨在在日益庞大的 AI 系统内部在处理器、内存和更小芯片之间移动数据的技术定下了独角兽估值。

Farjadrad 在不同规模上一直致力于解决这一问题。他此前共同创办了 Velio Communications 和 Aquantia，后者于2017年上市，2019年被 Marvell 收购。他的工作包括成为行业标准的高速串行链路和以太网技术。他于2021年与 Patrick Soheili 和 Syrus Ziai 一起创立了 Eliyan，Syrus Ziai 曾在 Qualcomm、PsiQuantum 和芯片设计公司 Nuvia 等公司任职。

即便以 Eliyan 以往的融资记录来看，这笔新资金也相当可观。它几乎与 Eliyan 披露的三轮融资总和相当——分别为4000万美元、6000万美元和5000万美元（不包括2024年宣布的另外一项战略投资）。

押注于数据移动

AI 硬件越来越受到处理器与内存及其他加速器之间交换数据速率的限制。将大型处理器划分为芯粒可以改善制造经济性，并让设计者将使用不同制造工艺的组件组合在一起。这些更小的芯片仍然需要高带宽的连接，同时不能消耗过多功率或需要昂贵的封装。

Eliyan 销售用于这些链路的物理层技术。其 NuLink and NuGear products 旨在连接 AI 基础设施内部的芯片、内存和系统。NuLink 覆盖 die-to-die 及相关互连，而 NuGear 则将该技术封装成用于扩展网络和内存的芯粒产品。

该架构源自 Farjadrad 在 Bunch of Wires 项目上的工作，这是一种被 Open Compute Project 采纳的互连方法。Eliyan 表示 NuLink 可以与 UCIe 芯粒标准协同工作，并能够使用标准有机基板提供高带宽，为芯片设计者提供了一种不必完全依赖硅中介层和其他先进封装方法的替代方案。

这些性能数据仍由 Eliyan 自行测得。在其 2024 年的 B 轮公告中，Eliyan 表示其技术在性能上最多可达到竞争方案的四倍，同时功耗仅为对方的一半。今年一月，Eliyan 表示其 NuLink-X 系列的能效约为替代方案的两倍，并且 NuGear 的配置目标链路带宽从1.6太比特/秒到12.8太比特/秒不等。

Farjadrad 将这场技术转变描述为从基于一颗大型芯片的系统，转向在一个封装内组装系统。在与投资者 Celesta Capital 的2024年访谈中，他认为芯粒互连将决定在传统晶体管缩放变得更困难的情况下，处理器能否继续获得内存带宽和整体性能的提升。

半导体公司为路线图提供融资

Eliyan 的投资者名单显示了互连问题在芯片行业的广泛影响。一次2022年4000万美元的A轮由 Tracker Capital Management 领投，Celesta Capital、Intel Capital 和 Micron 参与。Eliyan 在该公告中披露了基于5纳米制造工艺的流片，这是在硅中验证设计的早期步骤。

一次2024年3月的6000万美元B轮由 Samsung Catalyst Fund 和 Tiger Global Management 联合领投。Intel Capital、SK hynix、Cleveland Avenue 和 Mesh Ventures 也有参与。Samsung 和 SK hynix 是主要的内存供应商，这使得两者对能够将加速器连接到更大规模高带宽内存池的技术有直接利益。

VentureTech Alliance 随后追加了一笔投资，使得 Eliyan 披露的融资超过1亿美元。2026年1月，Eliyan 又从 AMD、Arm、Coherent 和 Meta 获得了5000万美元，同时回归投资者包括 Samsung Catalyst Fund 和 Intel Capital。Eliyan 表示这笔资金将支持其互连知识产权和芯粒产品的制造、认证和部署。

这轮1.45亿美元的融资为 Farjadrad 提供了更多用于同一商业化推动的资本。半导体初创公司必须为设计工作、制造批次、封装、测试以及漫长的客户认证周期提供资金，才能达到量产。Eliyan 的估值假定其标准化工作和技术演示能够成为部署在 AI 加速器、内存系统和数据中心网络中的组件。

随着 AI 系统设计超越单个处理器的性能，这一机会正在扩大。Nvidia、AMD、超大规模云服务商和越来越多的芯片初创公司正在将系统组装自多个计算、网络和内存组件。每增加一个组件，就增加了对快速、能效高的链路的需求。Eliyan 押注芯片之间的连接将和芯片本身一样受到关注。