Unconventional AI收购NeuReality，推动原型芯片产品化

10月26日，估值为45亿美元的初创公司Unconventional AI宣布，已达成一项未披露的现金和股票交易，以收购以色列芯片制造公司NeuReality。

通过此次收购，该公司现在拥有了仅靠其实验性芯片无法提供的能力：能够将硅片转化为可销售给客户的产品的工程师。

从五年计划到疯狂收购

最初，首席执行官Naveen Rao预计需要三年研究时间和五年产品发布期。然而，借助AI辅助工程，Unconventional已完成其首款测试芯片，并接近完成第二款芯片的研制。

Rao表示，“进展速度远超预期。”他补充道，公司现已“搭建好研究基础”，接下来必须“构建起生产基础”。

Rao以超过4亿美元的价格将Nervana出售给英特尔，并以13亿美元的价格将MosaicML出售给Databricks。Unconventional的4.75亿美元种子轮融资得到了Lightspeed和Andreessen Horowitz的支持，并支持其在发布声明中传达的计算愿景。

NeuReality旨在解决的问题

NeuReality由Moshe Tanach、Zvika Shmueli和Yossi Kasus于2019年创立。该公司多年来一直致力于在应用AI推理的同时，降低数据传输成本和任务管理开销。该公司的NR1架构采用网络引擎与硬件虚拟机监控程序（hypervisor）相结合的技术，执行原本需由主机CPU完成的工作。

正是这种经验是Unconventional希望通过此次收购获得的。据Globes报道，约40名以色列员工将加入该公司，尽管部分销售、市场和财务人员将失去工作。两家公司董事会均已批准该交易，预计将于2026年第四季度完成，根据NeuReality的声明。

收购价格尚未披露，但Globes估计其在1.5亿美元至2亿美元之间。这与NeuReality在2023年7月获得的2.2亿美元估值相比有所调整。这家以色列初创公司自成立以来的融资总额约为1.05亿美元。

1,000x的承诺与实际结果的对比

Unconventional 认为，采用模拟生物系统的模拟电路可将 AI 计算的效率提升 1,000 倍，远超传统设计。这是一个雄心勃勃的目标。然而，该公司至今尚未推出任何具有商业可行性的产品来证明这些优势的存在。

NeuReality 取得了更显著的实际成果，尽管这些成果存在一定局限性。在其 2024 年试验中，该公司报告称，使用 NR1-S 系统与高通 Cloud AI 100 加速器配合，相比选定的由 CPU 托管的英伟达 H100 和 L40S 系统，平均每次查询成本节省了 90%。然而，NeuReality 自行进行了测试，且使用了不同的硬件配置。所报告的成本节省尚未得到独立验证，不应与能源节省混为一谈。

从更广泛的行业对比来看，9 月的 MLPerf v6.1 结果显示，最佳每加速器 DeepSeek-R1 性能较前一年提升了 5.7 倍。这一发现表明推理性能正在迅速提升，但并不能证明 Unconventional 提出的 1,000 倍目标或 NeuReality 所报告的成本节省是有效的。

为何这场竞赛对英伟达、云计算和电费至关重要

TrendForce预计，基于 ASIC 的系统在 2026 年将占 AI 服务器出货量的 27.8%，到 2030 年这一比例将接近 40%。然而，智能体 AI（Agentic AI）也在增加对 CPU 的需求：出货量可能在 2027 年增长超过 40%。

对AI算力的日益需求也给电力供应带来了压力。国际能源署预测，数据中心用电量将从2025年的485太瓦时增长到2030年的950太瓦时。这种压力正促使投资者将资金投向承诺提供更高推理效率的英伟达替代方案。一个例子是竞争对手芯片制造商Etched，其估值已达到203亿美元，正如Cryptopolitan 报道的那样。

但投资者的热情并不能保证性能更优或能耗更低。对于 Unconventional 而言，真正的挑战在于将其原型芯片转化为商业产品，并独立验证其承诺的效率提升在实际应用中是否切实有效。