10 月 26 日，估值 45 億美元的新創公司 Unconventional AI 宣布以一筆價格未公開的現金加股票交易收購以色列晶片製造公司 NeuReality，如 Reuters 報導。此次收購為該公司帶來其實驗性晶片本身無法提供的東西：能夠將矽晶片轉化為可售予客戶之產品的工程團隊。

從五年計畫到收購狂潮

執行長 Naveen Rao 最初預期的時程是三年研究、五年後才推出產品。然而，借助 AI 輔助工程，Unconventional 已完成第一顆測試晶片，第二顆也接近完成。Rao 表示「進展比預期快得多」，並補充公司如今已「建立起研究的骨架」，接下來必須「建立起量產的骨架」。

Rao 在業界已有輝煌紀錄：他曾以超過 4 億美元將 Nervana 出售給 Intel，並以 13 億美元將 MosaicML 出售給 Databricks。Unconventional 4.75 億美元的種子輪由 Lightspeed 與 Andreessen Horowitz 支持，落實了公司在其發表公告中闡述的運算願景。

NeuReality 的成立初衷

NeuReality 由 Moshe Tanach、Zvika Shmueli 和 Yossi Kasus 於 2019 年創立。多年來，該公司一直致力於降低 AI 推理——即訓練完成的模型為使用者產生答案的階段——過程中資料傳輸與工作調度的成本。其 NR1 架構採用網路引擎搭配硬體 hypervisor（一種管理並隔離運算工作的元件），執行原本需由主機 CPU 處理的工作。

Unconventional 希望透過此次收購獲得的正是這方面的經驗。據 Globes 報導，約 40 名以色列員工將加入該公司，但部分銷售、行銷與財務人員將失去工作。據 NeuReality 的聲明，雙方董事會均已批准此交易，預計於 2026 年第四季完成。交易完成之際，正值 Unconventional 的第二顆測試晶片接近完工——正是從 Rao 所述的「研究骨架」交接至此收購旨在補足的「量產骨架」。

收購價格尚未公開，但 Globes 估計為 1.5 億至 2 億美元。相較之下，NeuReality 於 2023 年 7 月的估值為 2.2 億美元。這家以色列新創自成立以來已募資約 1.05 億美元。

千倍承諾對上實測結果

Unconventional 認為，採用模擬生物系統的類比電路，可能將 AI 運算效率較標準設計提升 1,000 倍。這是一個雄心勃勃的目標——而該公司尚未以商業化產品證明這些優勢。

NeuReality 則有更具體的成果，但也伴隨限制。在其 2024 年測試中，該公司報告採用 NR1-S 系統（基於 NR1 架構，搭配 Qualcomm Cloud AI 100 加速器），相較於選定的 CPU 主機式 Nvidia H100 與 L40S 系統，平均每筆查詢成本節省 90%。然而，這些測試由 NeuReality 自行進行，且使用了不同的硬體配置。所報告的成本節省未經獨立驗證，也不應與能源節省混為一談。

就更廣泛的產業比較而言，9 月由維護該基準測試的產業組織 MLCommons 發布的 MLPerf v6.1 結果顯示，單加速器最佳 DeepSeek-R1 成績較前一年提升 5.7 倍。這項發現顯示推理效能進步之快，但並未驗證 Unconventional 的 1,000 倍目標，也未證實 NeuReality 報告的成本節省。像 MLPerf 這樣的基準測試，正是廠商自身數據接受標準化、可比較檢驗的場域——而 Unconventional 的 1,000 倍數字尚未經歷這種外部驗證。

這場競賽為何牽動 Nvidia、雲端與電費

TrendForce 預期，ASIC 系統——為特定工作負載設計、而非通用 GPU 的晶片——在 2026 年將佔 AI 伺服器出貨量的 27.8%，到 2030 年接近 40%。代理式 AI 也在推升 CPU 需求：TrendForce 另一份預測估計，2027 年 CPU 出貨量可能成長超過 40%。

AI 運算需求的成長也對電力供應構成壓力。IEA 預估，資料中心用電量將從 2025 年的 485 TWh 增至 2030 年的 950 TWh——五年內近乎翻倍。這種壓力正吸引資金流向承諾更高效推理的 Nvidia 替代方案。競爭對手晶片製造商 Etched 即為一例，其估值已達 203 億美元，如 Cryptopolitan 報導。

但投資人的熱情並不保證更好的效能或更低的能源成本。對 Unconventional 而言，真正的挑戰在於將原型晶片轉化為商業化產品——並以獨立方式證明其所承諾的效率提升在實務上站得住腳。