消息稱 Anthropic 與 Fractile 達成初步供應合同，後者尋求 65 億美元估值

AI 晶片新創 Fractile 近日傳出與知名人工智慧公司 Anthropic 達成初步供應協議，合約金額約為 2.5 億美元（約合新台幣 16.87 億元）。根據彭博社報導，這項協議屬於早期階段的合作，Fractile 預計從 2027 年開始交付其自研的 AI ASIC 推理加速器，並計劃在後續階段擴大交易規模。Fractile 是一家專注於 AI 推理晶片的新創企業，其技術核心在於採用創新的「模擬內存計算」架構。該公司對外宣稱，這款晶片在運行主流 AI 模型時，能實現最高 25 倍的速度提升，同時成本僅為傳統方案的十分之一。

這項技術突破若能順利量產，將有望大幅降低大型語言模型等 AI 應用的推理成本，並加速邊緣運算與雲端部署的效能。在資本市場方面，Fractile 的估值正在快速攀升。該公司曾在 2026 年 5 月完成一輪 2.2 億美元的融資，當時的估值約為 10 億美元。如今，Fractile 正尋求以 65 億美元（約合新台幣 438.49 億元）的估值進行新一輪融資，部分資金來源可能基於低於此目標的潛在估值。這顯示投資人對其技術前景與市場潛力抱持高度期待，但也反映出 AI 晶片領域的估值泡沫風險。

Anthropic 作為 OpenAI 的主要競爭對手之一，旗下擁有 Claude 系列大型語言模型，對高效能、低成本的推理晶片有強烈需求。此次與 Fractile 的合作，顯示 Anthropic 正在積極布局自有的硬體供應鏈，以降低對輝達等主流 GPU 供應商的依賴，並確保未來模型運算的效率與成本優勢。Fractile 的模擬內存計算技術與傳統數位晶片截然不同。傳統晶片在運算時需要頻繁在記憶體與處理器之間傳輸資料，造成功耗與延遲瓶頸；而模擬內存計算直接在記憶體單元內進行類比運算，大幅減少資料搬運，從而實現極高的能源效率與速度。

這項技術特別適合 AI 推理工作負載，因為推理過程需要大量重複的矩陣乘法與權重讀取。不過，Fractile 仍面臨諸多挑戰。首先，晶片設計到量產的時程長達數年，2027 年交付目標是否如期實現，取決於製程良率、供應鏈穩定度以及客戶驗證進度。其次，模擬計算的精度與可靠度在實際應用中仍需驗證，尤其大型模型對數值誤差極為敏感。此外，目前市場上已有許多 AI 晶片新創，如 Etched、Cerebras 等，均推出各有特色的加速方案，競爭態勢激烈。Anthropic 與 Fractile 的初步協議雖然金額不大，但具有指標性意義。

這代表主流 AI 模型開發商開始願意嘗試非傳統 GPU 的推理晶片，為新創晶片公司打開了市場突破口。若 Fractile 能如期交付並達到宣稱的性能與成本效益，將可能吸引更多雲端服務商與大型企業客戶簽約。值得注意的是，Fractile 在 2026 年 5 月籌集的 2.2 億美元資金，已經讓其躋身獨角獸行列。如今目標估值 65 億美元，意味著短短一年多內預期成長超過六倍，反映出市場對 AI 推理專用晶片的狂熱。然而，部分新融資可能以低於 65 億美元的估值進行，顯示投資人對其風險與回報的權衡仍存有疑慮。從產業趨勢來看，AI 推理晶片正成為繼訓練晶片之後的下一個兵家必爭之地。

隨著大型語言模型逐漸普及，推理運算的總量將遠超過訓練，且需要更低延遲、更低功耗的解決方案。Fractile 的模擬內存計算若能成功商業化，將有機會與 NVIDIA、AMD 等巨頭在特定場景中競爭。此外，Anthropic 本身也在積極擴張硬體合作網絡。除了 Fractile，該公司也與其他晶片設計公司、雲端平台保持合作關係，以確保未來模型運算的多元選擇。此次初步供應合同，並未透露具體晶片數量與應用場景，但業界推測可能用於 Claude 模型的邊緣推理或雲端加速。整體而言，Fractile 與 Anthropic 的合作為 AI 晶片市場注入新動能。

從技術突破到資本追逐，再到客戶認證，這家新創正逐步走向量產之路。若能順利達成 2027 年交付目標，並維持競爭力，將有望改寫 AI 推理晶片的格局。但對於投資人與客戶而言，仍需密切關注其產品實際表現與量產時程，避免過度樂觀。