11月12日，荷兰AI芯片公司Axelera AI正式公布了第三代AI芯片架构Titania。与前两代产品一样，Titania瞄准的是AI推理市场，但这一次它的目标更大：用普通风冷机架跑起数据中心级的大模型推理，而且不用价格高昂、供应紧张的HBM显存。公司同时宣布，已拿到超过3亿美元的确认订单，量产定在2027年第三季度。
一颗为推理而生的Chiplet
Titania是Axelera AI继Metis、Europa之后的第三代架构，也是该公司首次把产品线从嵌入式、边缘和企业级AI扩展到大规模数据中心推理。它的核心是Axelera自研的数字存内计算（D-IMC）架构，第三代宏单元可以在SRAM阵列内部直接完成MXFP4、FP4、MXFP8、FP8和BF16等多种浮点运算，减少了数据在存储与计算单元之间来回搬运的开销。每个Titania Chiplet集成32个AI核心、16个计算核心和128MB簇共享SRAM，采用台积电N4C工艺，峰值FP8算力为1.25 PFLOPS，周围还包裹着可编程的RISC-V计算核心。
两个Chiplet通过UCIe互连封装成一颗400W的系统级封装（SiP），FP8算力达到2.5 PFLOPS，搭配16颗LPDDR6内存，容量从128GB起、最高可配置到2TB，内存带宽为2458GB/s，扩展带宽为1.28TB/s，并通过PCIe Gen6 x16接口连接主机。基于这一封装的AX8参考服务器把8颗SiP塞进一台标准4U风冷机箱，可提供20 PFLOPS的FP8算力、1TB加速器内存和19.6TB/s的内存带宽，典型功耗只有5-6kW。
在产品形态上，Titania既有标准PCIe插卡，可以直接替换基于上一代Europa的Server 250p，也有符合OCP标准的UBB基板，上面集成8个OAM模组并通过扩展网络互连。风冷和液冷两个版本都会通过OEM合作伙伴提供。软件层面，Voyager工具链将支持张量并行、专家并行和流水线并行，以及推测解码、KV缓存卸载与解耦等推理优化技术。
不用HBM，赌的是推理市场的另一条路
Titania最引人注目的设计选择，是用LPDDR6替代HBM。作为当前AI加速器的标配显存，HBM不仅价格高昂，供应也长期紧张，这正是很多中小规模数据中心难以部署大模型推理的原因之一。Axelera用容量更大、成本更低的LPDDR6换取显存带宽上的让步，换来的是单卡可装下更大模型、更长上下文和更多并发智能体。公司表示，Titania的目标客户是企业、主权云、去中心化与模块化数据中心、电信运营商和AI工厂，也就是那些拥有现成风冷机房、却装不起百千瓦级液冷GPU机柜的机构。
这家总部位于荷兰埃因霍温的公司也在欧洲本土研发体系内获得支持，Titania的开发得到了EuroHPC联合项目旗下DARE计划的资助。按照规划，Titania将在2027年第三季度进入量产，已确认的部署承诺延续到2028年初，更多技术细节会在11月15日至19日于芝加哥举行的超算大会SC26上公布。
7倍能效、20倍TCO：先打个问号
Axelera官方给出的预期数字相当激进：与现有最好的数据中心级服务器相比，Titania的每瓦吞吐量最高可达7倍，总体拥有成本（TCO）最多好20倍；一台Titania服务器的性能，成本与功耗预算低于一台RTX 6000服务器。
但这些数字目前仍是厂商预期，尚未经过第三方独立验证。分析机构Futurum提醒，在芯片流片之前，相关性能论证仍基于仿真数据，量产爬坡要到2028年。换句话说，Titania的纸面指标再亮眼，也要等真实硅片跑起来才能作数。对于一家此前产品主要面向边缘和企业市场、尚未经历过数据中心级大规模出货考验的公司来说，按期交付本身就是一道关。
推理芯片赛道越来越挤
Titania瞄准的是Axelera所称的1100亿美元“服务不足”市场。这个判断与行业趋势一致：随着AI应用的重心从模型训练转向推理，越来越多厂商开始争夺推理算力这块蛋糕。值得注意的是，Titania并非唯一押注“去HBM化”的推理芯片，英特尔10月在OCP全球峰会上详细介绍的GPU D系列同样用LPDDR5X显存替代HBM，主打风冷推理。两家公司殊途同归，说明推理市场的竞争焦点正在从绝对算力转向每瓦性能、内存容量与部署成本。
对Axelera而言，3亿美元的确认订单是一个不错的开局，但真正的考验还在后面：2027年第三季度能否如期量产，仿真中的性能数字能否在真实硅片上兑现，以及风冷推理这条路线能否在英伟达主导的市场里撕开一道口子。SC26上的技术细节披露，将是观察这家公司成色的下一个窗口。