في 10 سبتمبر 2026، أعلنت Positron AI عن جمع 875 مليون دولار في جولة Series C/C-1 بتقييم بعد ضخ الأموال قدره 5 مليارات دولار. وتطوّر الشركة، ومقرها رينو، رقائق وأنظمة للاستدلال تستخدم، بدلًا من ذاكرة HBM عالية الأداء المعتادة، ذاكرة LPDDR5X العادية المستخدمة في الهواتف الذكية.
تتمثل الأطروحة التقنية الرئيسية لـ Positron في أن المسرّعات التقليدية تستخدم أقل من 30 % من عرض النطاق الترددي لذاكرة HBM، في حين تتيح معماريتها استخدام أكثر من 90 % من عرض النطاق الترددي لذاكرة LPDDR5X. وهذا، وفقًا لما تؤكده الشركة، يعوّض الفارق في الأداء الأقصى ويقلّل الاعتماد على سلاسل التوريد الشحيحة لذاكرة HBM والتغليف المتقدم CoWoS.
من المقرر إطلاق الرقاقة التالية Asimov على عملية TSMC N3P في نهاية 2026 مع الإنتاج في النصف الثاني من 2027. وستتمكن كل شريحة من حمل ما بين 288 غيغابايت و2,3 تيرابايت من ذاكرة LPDDR5X. وسيجمع نظام Titan بين أربع إلى ثماني رقاقات من هذا النوع، ويستهدف نماذج تتجاوز 16 تريليون معامل بسياق يزيد على 10 ملايين رمز في عقدة واحدة. وقد نُشر بالفعل أكثر من 50 رفًا من المنصة الأولى Atlas في Oracle Cloud Infrastructure.
من الناحية المعمارية، تراهن Positron على مصفوفة نابضية بذاكرة متكاملة تكاملًا وثيقًا، ما يتيح تقليل حركة البيانات إلى الحد الأدنى. وخلافًا لوحدات GPU التقليدية، حيث تُفصل الذاكرة عن الحوسبة، ينتقل التركيز هنا إلى السعة والاستخدام الفعلي لعرض النطاق الترددي. وهذا النهج ملائم بشكل خاص للنماذج ذات السياق الطويل والنماذج الكبيرة، حيث يكون عنق الزجاجة غالبًا في الذاكرة لا في ذروة FLOPS.
من الناحية المنهجية، تستند ادعاءات Positron حتى الآن إلى قياسات داخلية ومقارنات مع المؤشرات النموذجية لأنظمة HBM. ولا توجد حتى الآن اختبارات أداء مستقلة أو أوصاف تفصيلية لبروتوكولات الاختبار في المصادر المفتوحة. وتؤكد الشركة على المزايا من حيث عدد الرموز لكل دولار ولكل واط، ومع ذلك، فمن الصعب تقييم الزيادة الفعلية في أعباء العمل الحقيقية دون اختبارات علنية من أطراف خارجية.
في مشهد رقائق الاستدلال، تضع Positron نفسها في مواجهة الحلول المهيمنة من شركتي Nvidia وAMD المرتبطتين ارتباطًا وثيقًا بذاكرة HBM. وبالتوازي مع ذلك، تجري شركات ناشئة أخرى ومزودو خدمات سحابية عملاقة تجارب على مناهج بديلة؛ من الوصلات البصرية إلى الشرائح المخصصة (ASIC). ويجعل اختيار LPDDR5X شركة Positron قريبة من أفكار بعض المطورين الصينيين الذين يسعون لتجاوز قيود العقوبات على الذاكرة المتقدمة، ولكن التركيز في هذه الحالة ينصب على الاستخدام والتكلفة، وليس فقط على التوفر.
إذا وفرت المعمارية بالفعل الاستخدام المعلن لعرض النطاق الترددي، فقد يؤدي ذلك إلى خفض التكلفة الإجمالية للملكية للاستدلال بشكل كبير للنماذج الضخمة والسياقات الطويلة. وستظهر إمكانية توسيع المجموعات بشكل أسرع دون الصراع على الكميات المحدودة من HBM وCoWoS. وفي الوقت نفسه، يعتمد النجاح على مدى كفاءة البرمجيات والمترجم في تحميل المصفوفة النابضية في السيناريوهات الحقيقية.
يبقى السؤال مفتوحًا حول ما إذا كانت الاختبارات المستقلة ستؤكد مزايا Positron بعد الإنتاج التجريبي (tape-out) لرقاقة Asimov، وكيف سيكون أداء النظام عند التوسع إلى آلاف العقد. ومن المرجح أن تقارن المنشورات المثيرة للاهتمام التالية في هذا المجال بين كفاءة الطاقة الفعلية وزمن الاستجابة لنظام Titan وبين حلول HBM الحالية باستخدام نماذج متطابقة.
تظهر Positron أن إعادة التفكير في الأولويات — سعة الذاكرة واستخدامها بدلًا من ذروة عرض النطاق الترددي — يمكن أن تصبح بديلًا حقيقيًا في سباق أجهزة الاستدلال.
