Axera 在上海舉行的 CIIF 2026 發表 6nm AX8860 邊緣 AI 晶片系列，定位是在工廠、倉庫等產生數據的現場運行大型模型。公司着眼的不只是峰值算力，亦包括模型部署、現場推理，以及多晶片和系統之間的協作。至於 AX8860 系統是否勝過 NVIDIA DGX Spark，現時相關說法來自合作夥伴 Sipeed，未有獨立驗證。 613

AX8860 主打哪些應用？

Axera 將 AX8860 定位為邊緣 AI 和「物理 AI」的運算平台，目標應用包括智能製造、倉儲、物流及機械人。簡單來說，就是讓 AI 在設備或工業現場處理數據並作出回應，而不只是把工作交由遠端數據中心處理。 46

Axera 公布的主要規格包括：

• **製程與算力：**採用 6nm 製程，混合精度運算最高達 256 TOPS，並原生支援 FP4。 6
• **記憶體：**最高支援 128 GB LPDDR5X，記憶體頻寬達 273 GB/s。 6
• **影片處理：**支援 64 路影片解碼及 16 路影片編碼。 6
• **擴充及互聯：**支援 AXLink 級聯和 PCIe 5.0，供多晶片協作及系統擴充使用。 6

要留意，以上是產品公布的規格，不代表所有工作負載都能達到最高算力。單看 TOPS 數字，亦不足以判斷實際應用速度。

不只晶片：模組、推理卡和伺服器

除 AX8860 系列外，Axera 亦推出元曦 A256S 模組，並展示推理卡和推理伺服器，讓產品布局延伸至晶片以外的硬件方案。 68

Wccftech 另報道一款採用四個模組的 PCIe 卡，標稱算力超過 1,000 TOPS。按每顆晶片標稱最高 256 TOPS 計算，四顆合計為 1,024 TOPS；這只是把單晶片峰值規格相加，並非某項應用的實測結果。 11

軟件支援與部署工具

相關報道提到，AX8860 的軟件環境支援 vLLM、SGLang 和 PyTorch，並提供兼容 OpenAI API 的服務介面，以及量化、模型轉換、編譯、效能分析和除錯工具。這些工具有助部署和管理模型，但單憑支援清單，不能推斷所有模型和配置都能兼容或達到特定效能。 9

AX8860 是否比 DGX Spark 快？目前仍是合作夥伴說法

Sipeed 聲稱，採用 AX8860 的系統運行 Qwen 27B 時，prefill（輸入處理）快約 25%，decode（生成輸出）快約 30%；公司亦稱產品價格約為 NVIDIA DGX Spark 的一半。這些是合作夥伴提出的說法，並非獨立測試結果。現有報道亦未能證明有關優勢適用於其他模型、工作負載或測試條件。 13

因此，現階段較清晰的重點是 AX8860 的產品定位和公布規格：它面向工業及其他實體場景的本地 AI 推理，標稱最高 256 TOPS，並配備大容量記憶體。至於跟 DGX Spark 的效能和價格比較，仍需待獨立測試及清楚交代比較條件後再作判斷。 613

Axera 在上海舉行的 CIIF 2026 發表 6nm AX8860 邊緣 AI 晶片系列，定位是在工廠、倉庫等產生數據的現場運行大型模型。公司着眼的不只是峰值算力，亦包括模型部署、現場推理，以及多晶片和系統之間的協作。至於 AX8860 系統是否勝過 NVIDIA DGX Spark，現時相關說法來自合作夥伴 Sipeed，未有獨立驗證。 613

AX8860 主打哪些應用？

Axera 將 AX8860 定位為邊緣 AI 和「物理 AI」的運算平台，目標應用包括智能製造、倉儲、物流及機械人。簡單來說，就是讓 AI 在設備或工業現場處理數據並作出回應，而不只是把工作交由遠端數據中心處理。 46

Axera 公布的主要規格包括：

• **製程與算力：**採用 6nm 製程，混合精度運算最高達 256 TOPS，並原生支援 FP4。 6
• **記憶體：**最高支援 128 GB LPDDR5X，記憶體頻寬達 273 GB/s。 6
• **影片處理：**支援 64 路影片解碼及 16 路影片編碼。 6
• **擴充及互聯：**支援 AXLink 級聯和 PCIe 5.0，供多晶片協作及系統擴充使用。 6

要留意，以上是產品公布的規格，不代表所有工作負載都能達到最高算力。單看 TOPS 數字，亦不足以判斷實際應用速度。

不只晶片：模組、推理卡和伺服器

除 AX8860 系列外，Axera 亦推出元曦 A256S 模組，並展示推理卡和推理伺服器，讓產品布局延伸至晶片以外的硬件方案。 68

Wccftech 另報道一款採用四個模組的 PCIe 卡，標稱算力超過 1,000 TOPS。按每顆晶片標稱最高 256 TOPS 計算，四顆合計為 1,024 TOPS；這只是把單晶片峰值規格相加，並非某項應用的實測結果。 11

軟件支援與部署工具

相關報道提到，AX8860 的軟件環境支援 vLLM、SGLang 和 PyTorch，並提供兼容 OpenAI API 的服務介面，以及量化、模型轉換、編譯、效能分析和除錯工具。這些工具有助部署和管理模型，但單憑支援清單，不能推斷所有模型和配置都能兼容或達到特定效能。 9

AX8860 是否比 DGX Spark 快？目前仍是合作夥伴說法

Sipeed 聲稱，採用 AX8860 的系統運行 Qwen 27B 時，prefill（輸入處理）快約 25%，decode（生成輸出）快約 30%；公司亦稱產品價格約為 NVIDIA DGX Spark 的一半。這些是合作夥伴提出的說法，並非獨立測試結果。現有報道亦未能證明有關優勢適用於其他模型、工作負載或測試條件。 13

因此，現階段較清晰的重點是 AX8860 的產品定位和公布規格：它面向工業及其他實體場景的本地 AI 推理，標稱最高 256 TOPS，並配備大容量記憶體。至於跟 DGX Spark 的效能和價格比較，仍需待獨立測試及清楚交代比較條件後再作判斷。 613