FuriosaAI与博通正在共同开发第三代2nm AI推理芯片,并将其作为完整的机架级平台——而非单一的芯片——整合了博通的3.5D封装、HBM4/4E内存和以太网交换芯片,预计2028年上半年开始送样 [1][7]。 该平台专为超大规模Agentic AI工作负载设计,将FuriosaAI独创的张量收缩处理器(TCP)架构与博通的XPU IP平台相结合,以系统级性能对标英伟达的GPU基础设施 [4][7]。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are the key details of the strategic partnership between FuriosaAI and Broadcom to co-develop a third-generation 2nm AI inference chip. Article summary: Here is a comprehensive breakdown of the FuriosaAI–Broadcom partnership, structured around each of your questions.. Topic tags: general, news, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# FuriosaAI partners with Broadcom on third AI inference platform. FuriosaAI, a builder of high-performance inference silicon, announced a strategic partnership with big chip maker" source context "FuriosaAI partners with Broadcom on third AI inference platform" Reference image 2: visual subject "# FuriosaAI partners with Broadcom on third AI inference platform. FuriosaAI, a builder of high-performance inference
驱动人工智能的底层硬件正在经历一场巨变。2026年5月27日,韩国AI芯片初创公司FuriosaAI与半导体巨头博通(Broadcom)宣布建立战略合作伙伴关系,共同开发其第三代AI加速器 。这项协议标志着行业正迈出重要一步:从“一刀切”的GPU模式,转向为大规模AI推理专门构建的高度定制化基础设施。
这款新芯片不仅仅是一次从单卡到系统的升级,更是一个为AI新时代打造的机架级整体方案。它将基于2nm计算核心和"双层"HBM4或HBM4E内存构建,并通过博通的先进封装技术得以实现 。其设计采用博通的3.5D XDSiP(超大尺寸系统级封装)技术,将计算、内存、I/O和逻辑单元分解成独立的小芯片(Chiplet),再利用混合键合等3D先进工艺进行组装
。新平台的送样时间预计在2028年上半年
。
这次合作之所以有别于传统的ASIC设计订单,关键在于其宏大的范围。FuriosaAI和博通不仅仅要设计一颗更快的芯片,而是要构建一个统一的、机架级的推理平台,旨在解决超大规模AI数据中心的系统性瓶颈 。
博通半导体解决方案集团总裁Charlie Kawwas从系统级性能的角度阐述了此次合作:"推理性能不再仅仅由原始算力定义……通过将Furiosa的TCP架构与博通市场领先的XPU技术和IP平台、以太网纵向扩展及交换芯片相结合,我们正在打造一个能解决大规模Agentic AI关键瓶颈的平台" 。该系统采用了all-to-all网络拓扑结构,以应对专家混合模型(MoE)这类模型所需的复杂通信模式
。
FuriosaAI是带着已经过市场验证的商业化芯片进入这次合作的。其第二代芯片RNGD(芯片代号"叛徒")已在台积电的5nm工艺上实现量产 。RNGD是一款功耗为180W的PCIe加速卡,可提供512 TFLOPS的FP8性能,配备48GB HBM3内存和1.5 TB/s的带宽。虽然其峰值算力仅为英伟达B200的大约1/9,但其功耗也只有后者的约1/5
。
RNGD已获得韩国主要企业的验证,包括三星SDS和LG AI研究院。其中,LG正在其RNGD硬件上运行自家的Exaone模型家族 。这种商业上的成功,为这家初创公司进军全球超大规模市场奠定了坚实的基础。
一个核心差异化优势是FuriosaAI的软件栈。该公司的SDK使用通用编译器,能直接将PyTorch代码映射到其芯片上,绕过了手动编写CUDA内核的复杂过程。其虚拟ISA(指令集架构)为开发者提供了底层控制能力,却没有GPU编程的复杂性 。
FuriosaAI的设计哲学是,传统GPU从诞生之初就背负着源自图形处理的"历史包袱"。该公司认为,GPU的SIMT(单指令多线程)架构难以高效处理现代AI推理中常见的不规则内存访问模式。而其**张量收缩处理器(TCP)**则是一个从零开始设计的全新架构,优先考虑高带宽数据移动和超大规模张量运算,而非线程管理,目标是在功耗受限的数据中心机架中实现更卓越的每瓦性能和Token吞吐密度 。
与FuriosaAI的合作,只是博通庞大定制化芯片战略中的最新一环。
这一波合作浪潮反映了AI芯片市场的结构性转变。尽管英伟达仍占据约70%的市场份额,但随着超大规模客户转向能为其独特软件栈提供更高效率的定制芯片,其份额预计将被侵蚀 。
市场研究机构TrendForce的数据清晰地揭示了这一趋势:
FuriosaAI与博通的平台,正是对这一趋势的直接回应。它尝试从一块经过验证的180W推理卡,跨越式地发展到一个为世界最大数据中心设计的、基于2nm和以太网络互联的机架级系统,直接切入定制化AI芯片增长最快的赛道。
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FuriosaAI与博通正在共同开发第三代2nm AI推理芯片,并将其作为完整的机架级平台——而非单一的芯片——整合了博通的3.5D封装、HBM4/4E内存和以太网交换芯片,预计2028年上半年开始送样 [1][7]。
FuriosaAI与博通正在共同开发第三代2nm AI推理芯片,并将其作为完整的机架级平台——而非单一的芯片——整合了博通的3.5D封装、HBM4/4E内存和以太网交换芯片,预计2028年上半年开始送样 [1][7]。 该平台专为超大规模Agentic AI工作负载设计,将FuriosaAI独创的张量收缩处理器(TCP)架构与博通的XPU IP平台相结合,以系统级性能对标英伟达的GPU基础设施 [4][7]。
此次合作是定制ASIC浪潮中的最新一例,标志着行业正从通用GPU转向。预计到2026年,基于ASIC的AI服务器将占据AI服务器出货量的27.8% [14][16]。