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初创公司 Majestic 推出 AI 服务器“普罗米修斯”，可选配 8TB-128TB LPDDR6 内存
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- 荷鲁斯快报
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初创公司Majestic Labs近日发布了一款名为Prometheus（普罗米修斯）的AI服务器，其核心亮点在于采用AIU（AI处理单元）与LPDDR6内存的组合，直接挑战英伟达主导的GPU+HBM架构。据科技媒体TechRadar报道，这款服务器不搭载传统GPU，而是使用Ignite AI处理单元，将Arm核心与RISC-V向量及张量引擎融合，每台Prometheus最多可配置12个AIU以及8TB至128TB的LPDDR6内存，如此庞大的内存容量为大规模AI模型训练和推理提供了全新解决方案。
Prometheus的诞生并非偶然。随着大模型参数规模呈指数级增长，英伟达GPU在高带宽内存（HBM）上的成本与供应瓶颈日益凸显。Majestic Labs认为，内存容量和带宽的平衡比单纯堆砌算力更为关键，因此选择了LPDDR6这一高带宽、低功耗的内存方案，搭配自研AIU架构，试图在AI算力市场开辟一条差异化路径。此前，已有Groq等公司尝试用SRAM替代HBM，但Majestic将内存容量推至128TB量级，无疑是一个大胆的突破。
在具体规格上，Prometheus服务器采用了标准40U机架设计，单个机架最多可安装4台Prometheus服务器，总功耗为120kW，并标配液冷散热系统而非传统风冷。官方宣称，一台Majestic机柜的内存容量相当于25个英伟达NVL72 Vera Rubin机柜，同时功耗更低。这一对比直指英伟达下一代旗舰平台，显示出Majestic在能效与内存密度上的强烈信心。产品预计于明年正式上市，符合OCP（开放计算项目）标准，并兼容PyTorch、vLLM和OpenAI Triton等主流AI框架，降低了用户迁移门槛。
从技术原理来看，Prometheus的AIU采用异构计算设计：Arm核心负责通用计算调度，RISC-V向量和张量引擎则专攻AI运算中的矩阵乘法与数据并行任务。这种架构允许AIU直接访问巨大的LPDDR6内存池，避免了传统GPU在HBM容量受限时频繁进行数据交换的瓶颈。尤其对于稀疏模型或需要超长上下文窗口的推理任务，128TB的内存意味着可以一次性加载数万亿参数的大模型，而无需依赖模型并行或外部存储。
这一创新对AI基础设施行业可能产生深远影响。对于大型云厂商和AI研究机构而言，Prometheus提供了一种高性价比的大内存方案，尤其适合处理推荐系统、多模态检索以及超大batch推理等内存密集型负载。然而，AIU的软件生态尚无法与英伟达CUDA直接抗衡，尽管支持PyTorch等框架，但底层算子优化仍需时间积累。对于依赖英伟达成熟生态的企业，迁移成本可能较高，因此初期用户或将集中在先锋型科技公司。
业界对此反应不一。有分析师指出，Majestic的方案在内存容量上具有明显优势，但实际性能表现还需基准测试验证。部分用户对LPDDR6的带宽长期稳定性表示疑虑，毕竟HBM在AI领域已证明其可靠性。而英伟达方面尚未公开回应，但业内普遍认为，英伟达正在通过扩大HBM3e容量和推出NVLink互联来巩固其地位。此外，AMD和Intel也在推进各自的AI加速器路线，市场竞争将更加激烈。
展望未来，Majestic Labs计划与更多云服务商合作，并提供基于Prometheus的托管服务。该公司还表示，后续将推出第二代AIU，进一步优化内存控制器和互联带宽。如果Prometheus能如期交付且性能达到预期，可能会催生一波“内存优先”AI架构的潮流。同时，RISC-V在AI领域的应用也将获得更多关注，推动开源指令集架构在高性能计算中的渗透。
从宏观背景看，当前AI算力正从“以GPU为中心”转向“以内存为中心”。英伟达GH200 Grace Hopper超级芯片已开始强调大容量内存，而微软、Meta等巨头也在探索定制化AI芯片。Majestic的Prometheus顺应了这一趋势，但能否撼动英伟达的统治地位，还需市场检验。无论如何，打破HBM垄断的尝试本身，对整个AI产业的多元化发展具有积极意义。
