2026年秋天，三星电子做了一件看似矛盾的事。
这家英伟达全球最大的存储芯片供应商、HBM高带宽内存产业链上不可或缺的一环，刚刚将一笔真金白银投向了一家试图颠覆GPU的荷兰初创公司。金额：2亿欧元。投资方：Euclyd，一家2024年才成立、团队约20余人的AI芯片公司。
消息在9月14日由CNBC独家披露，次日Euclyd正式官宣。这是今年欧洲AI芯片领域规模最大的一轮融资之一。参与联合领投的还有Somerset Capital Partners、EQT管理的Scaleup Europe Fund和Innovation Industries，EIFO、imec.xpand等跟投。前ASML首席执行官彼得·温宁克以董事长身份加入Euclyd董事会。
Euclyd CEO贝尔纳多·卡斯特鲁普对CNBC表态精准点明了三星投资的独特价值：“三星能在金钱之外帮助我们更多。他们是全球最大的存储制造商之一，懂工程、懂系统、懂供应链。”
英伟达的盟友，正在用资金为反GPU阵营投下信任票。
GPU被高估的战场：推理正在成为主线
Euclyd的赌注瞄准了一个正在快速膨胀的市场缺口。
过去两年，AI芯片的叙事一直围绕训练展开：做大模型需要数万张GPU集群持续跑数据，算力规模成为衡量一家公司AI实力的硬指标。但进入2026年，行业共识已经清晰地转移到了另一条战线——推理。
逻辑很简单。训练是一场百米冲刺，一次大模型的训练周期以月计算；推理是一场马拉松，一旦模型上线，推理请求就会以分钟级甚至秒级的频率持续产生。训练算力需求是线性增长的，推理算力需求是指数级膨胀的。据亿欧智库数据，2026年中国AI芯片市场规模预计达2500亿元人民币，推理芯片占比已达62%。从全球范围看，推理算力消耗预计达到训练算力的4.5倍以上。
问题在于，GPU在推理任务上存在先天缺陷。
GPU的设计初衷是图形渲染：大量并行像素操作。训练阶段它确实表现优异——大矩阵乘法正是GPU的强项。但到了推理环节，每次计算都需要在存储和计算核心之间来回搬运数据，这就是业内熟知的冯·诺依曼瓶颈。结果是，GPU的算力利用率极低。即使英伟达不断迭代架构，在现实部署中，一张H100在推理任务中的算力利用率通常只有20%到30%。大量晶体管和功耗浪费在了数据搬运而非实际计算上。
Euclyd选择了一条彻底不同的技术路径。它的核心产品Craftwerk是一块巴掌大小的系统级封装（SiP），集成16384个定制SIMD处理器，配备1TB自研超带宽内存（UBM），宣称可实现每秒8000TB的内存带宽——作为对比，英伟达H100的HBM3带宽约为每秒3.35TB，两者不在同一量级。在标准机架产品CWS 32中，32个SiP聚合后，Euclyd声称在搭载Llama 4 Maverick模型的推理测试中，输出可达每秒768万token，功耗125kW。
这些数字放在一起意味着什么？如果能效数据能够兑现，一个CWS 32机架可以在不到10秒内生成一部《三体》的文本量，且耗电量仅相当于几个灯泡。当然，全部是宣称值，尚未经过第三方独立验证。芯片行业从来就不缺大胆架构、量产折戟的故事。从Craftwerk到2028年计划中的首批出货，流片、良率、客户验证，每一步都足以杀死一家初创公司。
但方向是清晰的。当AI从训练竞赛进入推理成本竞赛阶段，GPU不再是最优解。谁能把推理做得更便宜、更节能，谁就能拿到下一个时代的入场券。这也解释了为什么过去一年全球资本加速涌入AI推理芯片赛道——MatX融资5亿美元，Etched融资5亿美元，Cerebras融资10亿美元。Euclyd的2亿欧元在欧洲算得上大手笔，但在全球AI芯片军备竞赛中，这只是入场费的水平。
三星的两面下注：存储巨头的恐惧与贪婪
三星参与这轮融资的真正驱动力，远不止投资回报。
先看三星的处境。凭借HBM高带宽内存，三星是英伟达GPU生态中不可或缺的盟友。2026年三星宣布资本支出飙升至110万亿韩元（约733亿美元），创历史新高，其中大部分投向HBM和高端存储产能。今年一季度，三星芯片部门贡献了53.7万亿韩元营业利润，同比增长约48倍，占公司总利润的94%。芯片业务的营业利润率超过70%，高于英伟达和台积电同期水平。
这是典型的卖水人逻辑。AI大厂挖金矿，三星卖铲子——HBM、SSD、服务器DRAM。卖铲子的好处是稳定，坏处是永远在客户的下游，永远无法掌握定价权。
一个关键数据点正在验证这个判断：据韩国媒体报道，英伟达甚至未进入三星前五大客户之列。三星HBM收入占比约30%，仍有相当比重的存储收入来自传统市场和英伟达之外的客户。但这也意味着，三星的增长高度依赖AI存储涨价周期的持续性。
更深层的问题是：如果未来AI芯片的主流架构不再是GPU加HBM的组合，而是处理器和内存深度集成的一体化方案，三星在HBM上投入的千亿美元将面临何种命运？
这种结构性焦虑推动三星执行着两条看似矛盾的策略。
一方面，它继续深化与英伟达的合作。今年三星成为英伟达Vera Rubin平台HBM4模块的首批量产供应商之一，并在6月获得CEO黄仁勋亲赴韩国确认通过HBM4认证。另一方面，它同时在全球范围内投资英伟达的替代方案：与AMD达成HBM4供应协议，参与谷歌自研芯片的存储配套，如今更直接投资一家目标是颠覆GPU架构的初创公司。
这不是背叛，而是对冲。任何单一技术路线依赖度较高的供应商，都会做同样的事。投资Euclyd，本质是一份技术路线对冲保险：如果Euclyd的路线最终胜出，三星是早期支持者，拥有供应链优先权和工程协同的先发优势；如果Euclyd失败，2亿欧元对年资本支出733亿美元的三星来说，不过是一个季度的零头。
但Euclyd看中的不只是三星的钱。卡斯特鲁普说三星能帮助Euclyd的是“工程、系统和供应链”，这可能比2亿欧元本身更有价值。Euclyd的目标客户不是消费电子用户，而是需要自建AI推理基础设施的企业。要让一个从未量产过的定制芯片系统进入企业数据中心，制造产能和先进封装能力是绕不开的门槛。三星拥有全球最先进的存储制造线和先进封装产线，这正是Euclyd从技术演示走向批量出货的关键拼图。
ASML的遗产：欧洲能不能长出下一个芯片冠军？
Euclyd的团队构成和顾问名单，可能是这轮融资中最容易被低估的信号。
CEO卡斯特鲁普此前在ASML担任产品战略总监，更早曾任职飞利浦研究院，并联合创立了并行处理器公司Silicon Hive（后被英特尔收购）。联合创始团队包括Gerard Egelmeers、Ingolf Held、Harm Peters和Atul Sinha，均拥有十年以上半导体行业经验。顾问团队则堪称传奇：英特尔4004的设计者、微处理器之父费德里科·法金，企业搜索公司Elastic的创始人史蒂文·舒尔曼，以及认知科学家克里斯托夫·科赫。
但最意味深长的，是温宁克的角色。他掌舵ASML超过十年，将一家荷兰设备公司推上了全球半导体产业链最具统治力的位置。他选择以董事长身份加入Euclyd，等于在用自己数十年的行业信誉为一支未经验证的技术路线背书。这背后的潜台词是：他相信欧洲有能力在AI芯片领域复制ASML在光刻机领域的成功。
这并非一厢情愿。ASML的成功证明了欧洲在尖端半导体领域可以做到世界第一，但那是设备环节——用EUV光刻机为台积电、三星和英特尔的晶圆厂提供工具。在AI芯片——半导体产业链中价值最高、增长最快的环节——欧洲几乎全程缺席了GPU时代。英伟达是美国公司，AMD是美国公司，谷歌、亚马逊、微软的AI芯片设计也都在美国。欧洲在AI芯片版图上几乎没有存在感。
2026年，欧洲AI芯片创业正迎来前所未有的窗口。荷兰同行Axelera AI今年完成大额融资，英国Olix也获得超过2亿美元。Euclyd的2亿欧元在欧洲属于顶格融资，但放眼全球，美国AI芯片初创公司同一轮次的融资规模要高出数倍。Cerebras在2026年初完成了10亿美元融资，MatX和Etched分别拿了5亿美元。欧洲的AI芯片创业，在资金体量上仍处于追赶状态。
但Euclyd也有美国同行难以复制的结构性优势。荷兰埃因霍温的高科技园区聚集了ASML、飞利浦和imec的研发资源，芯片设计人才密度欧洲第一。而Euclyd的Craftwerk采用了2.5D和3D先进封装技术，这在技术上需要与代工厂和封装厂深度协作——三星恰好同时提供这两项能力。如果Euclyd能借助三星的制造资源完成量产闭环，它可能走出一条比美国纯设计公司更快的商业化路径。
当然，这条路充满不确定性。Euclyd目前没有任何已流片的硅片，没有客户，没有收入。它的Craftwerk要到2028年才开始出货，那时英伟达已经在Vera Rubin之后推出了第三代平台，Cerebras、Groq等对手也早已形成规模化部署。Euclyd的时间窗口并非无限宽裕。
围城内外
三星投资Euclyd，表层是一笔2亿欧元的财务投资，中层是三星为自己买的技术路线对冲保险，深层则是AI芯片产业结构性重塑的缩影。
训练时代的赢家只有一个——英伟达。推理时代没有也不会有单一赢家。推理市场比训练市场更碎片化：不同的模型架构、不同的部署场景、不同的成本约束，意味着不同的硬件方案都可能找到自己的生态位。这对整个AI产业链是健康信号。当一个市场从单一供应商统治走向多元竞争，价格会下降，创新会加速，供应链韧性会提升。
这种格局转变正在驱动每个生态角色重新站队。超大规模云厂商在自研芯片，亚马逊有Trainium和Inferentia，谷歌有TPU，微软有Maia。存储巨头在投资初创公司，三星投了Euclyd，SK海力士也在布局。欧洲在利用ASML的遗产重新入场。甚至连英伟达自己也在做定制化方案——它不再是单纯卖GPU，而是在卖整个数据中心系统。
Euclyd面前仍有巨大的不确定性。它的芯片尚未流片，能效数字未经独立验证，客户基础为零，距离2028年首批出货还有一年半以上的技术鸿沟。在一个巨头林立的赛道里，两年半的等待时间充满变数。
但在一件事上，市场已经给出了清晰信号：英伟达的盟友正在为自己准备备胎。这不意味着英伟达会输，而是意味着AI芯片行业“赢家通吃”的逻辑正在松动。当一个价值数千亿美元的市场出现结构性缺口时，所有理性的参与者都会做同样的事——两边下注。
英伟达的围城依然坚固。但围城外面，盟友们正在敲砖。
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