新智元報(bào)道

編輯：桃子

【新智元導(dǎo)讀】太瘋狂了！英偉達(dá)、AMD和英特爾罕見同桌，把1億美金砸向了同一個團(tuán)隊(duì)。SGLang背后的天才大神們，手握1億美金，要徹底重寫AI算力的分配法則。

模型層的競爭日趨白熱化，而硅谷最核心的半導(dǎo)體掌門人，正在用真金白銀押注一個更底層的答案。

1 億美元種子輪，4 億美元估值，英偉達(dá)、AMD、英特爾三家芯片巨頭罕見同框。

2026 年 AI Infra 賽道最重的一筆早期下注，落在一支從開源社區(qū)長出來的團(tuán)隊(duì)身上——RadixArk，以及它背后的推理引擎 SGLang 與強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架 Miles。

1 億美金，從算力堆疊中突圍

5 月 5 日，RadixArk 宣布完成 1 億美元種子輪融資，投后估值 4 億美元。本輪由 Accel 領(lǐng)投，Spark Capital 聯(lián)合領(lǐng)投。

機(jī)構(gòu)投資人這一欄值得逐行讀一遍。芯片側(cè)，NVIDIA 旗下 NVentures、AMD、聯(lián)發(fā)科同時入場；數(shù)據(jù)與平臺側(cè)，Databricks 出現(xiàn)在名單中；財(cái)務(wù)投資人則包括 Salience Capital、HOF Capital、Walden Catalyst、A&E Investment、LDVP、WTT Fubon Family 等一線機(jī)構(gòu)。

芯片廠商之間互為競爭對手，卻共同站在同一張 Cap Table 上。

天使投資人名單同樣重磅：陳立武，Intel CEO；Hock Tan，Broadcom CEO；Igor Babuschkin，xAI 前聯(lián)合創(chuàng)始人；John Schulman，OpenAI 前聯(lián)合創(chuàng)始人、Thinking Machines Lab 聯(lián)合創(chuàng)始人；Soumith Chintala，PyTorch 聯(lián)合創(chuàng)始人；Lilian Weng，Thinking Machines Lab 聯(lián)合創(chuàng)始人。

英特爾CEO陳立武為RadixArk送上了祝賀

如此多巨頭的豪華組合，在 AI Infra 賽道絕無先例。

SGLang：一全球巨頭默認(rèn)選擇的推理引擎

要理解 RadixArk 的估值邏輯，首先要理解 SGLang。

自 2023 年誕生以來，這個開源推理引擎用兩年時間成長為事實(shí)上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。GitHub 27K+ stars，部署規(guī)模超過 40 萬張 GPU。

每天有數(shù)萬億 token 的生產(chǎn)流量跑在 SGLang 上，用戶包括 Google、Microsoft、NVIDIA、Oracle、AMD、LinkedIn、xAI、Thinking Machines Lab——全球?qū)ν评硇阅芤笞羁量痰囊慌鷪F(tuán)隊(duì)，不約而同將生產(chǎn)負(fù)載交給了它。

一位參與過多個 AI Infra 領(lǐng)域評估的投資人坦言，「SGLang 的迭代速度與工程紀(jì)律，在開源項(xiàng)目中屬于第一梯隊(duì)」。

過去兩年，模型架構(gòu)經(jīng)歷了 MoE、長上下文、推理模型、多模態(tài)融合、Agent 爆發(fā)等一系列劇變。

每一次架構(gòu)重塑，SGLang 都做到了 Day-0 兼容——新模型發(fā)布即支持，性能逼近硬件物理極限。

這種能力背后是一支在系統(tǒng)與算法兩端都有深厚積累的團(tuán)隊(duì)。

CEO 盛穎是 LMSYS Org 發(fā)起者、SGLang 主要創(chuàng)始人，先后在 Databricks 和 xAI 領(lǐng)導(dǎo)推理系統(tǒng)，是開源大模型推理領(lǐng)域被引用最頻繁的研究者之一。

CTO 朱邦華師從 Michael I. Jordan 與 Jiantao Jiao，曾聯(lián)合創(chuàng)立 Nexusflow 并被 NVIDIA 收購，此后擔(dān)任 NVIDIA Principal Research Scientist。

RadixArk聯(lián)合創(chuàng)始人朱邦華（左）與盛穎（右）

這種創(chuàng)始人組合在 AI Infra 創(chuàng)業(yè)里并不常見。

把開源推理事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)做出來、并持續(xù)維護(hù)其工程紀(jì)律的研究型創(chuàng)始人；從 GPU 廠商最核心研究層走出來的大模型算法專家。

前者決定 SGLang 能不能繼續(xù)保持 Day-0 兼容的迭代節(jié)奏，后者決定 Miles 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地時能否壓住穩(wěn)定性問題。

推理與訓(xùn)練這兩條主線，正好覆蓋了 RadixArk 商業(yè)化敘事的全部技術(shù)底色。

Miles + DeepSeek-V4

強(qiáng)化學(xué)習(xí)與推理一齊亮劍

2026 年 4 月 25 日，DeepSeek-V4 發(fā)布的當(dāng)天，SGLang 和 Miles 成為全球第一個同時支持其推理和 RL 訓(xùn)練的開源技術(shù)棧。

Miles 是 RadixArk 在 2025 年 11 月開源的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，主攻大規(guī)模 RL 訓(xùn)練的穩(wěn)定性與效率，目前已被超過 20 支一線團(tuán)隊(duì)用于 MoE 模型訓(xùn)練，尤其受到硅谷新興前沿實(shí)驗(yàn)室 Neo Labs 的青睞。

真正讓行業(yè)注意到這支團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練技術(shù)沉淀的，是 4 月 25 日 DeepSeek-V4 的發(fā)布。

這個架構(gòu)極為復(fù)雜的模型——混合稀疏注意力、FP4 專家權(quán)重...發(fā)布的當(dāng)天，SGLang 和 Miles 成為全球第一個同時支持其推理和 RL 訓(xùn)練的開源技術(shù)棧。

支撐這一切的，是 ShadowRadix 前綴緩存、Flash Compressor、Lightning TopK 等一系列在模型發(fā)布前就已準(zhǔn)備好的系統(tǒng)優(yōu)化。

從推理到訓(xùn)練的全鏈路覆蓋，讓 RadixArk 的商業(yè)想象空間有了更堅(jiān)實(shí)的工程支撐。

半導(dǎo)體巨頭罕見同臺

為什么英偉達(dá)、AMD、英特爾會同時出現(xiàn)在一張 Cap Table 上，讓人不免困惑。三家公司互為對手，投同一家推理引擎，豈不是養(yǎng)虎為患？

恰恰相反，硬件市場存在結(jié)構(gòu)錯配。算力仍然昂貴且稀缺，堆疊硬件卻已經(jīng)無法持續(xù)，其上的軟件生態(tài)成為了不可或缺的關(guān)鍵入口。

對 NVIDIA 而言，SGLang 能最大化 H100/B200/GB300 的利用率，這意味著更多客戶愿意為高端 GPU 買單——生態(tài)護(hù)城河不是靠封鎖建起來的，是靠讓自家硬件跑得比誰都好建起來的。

對 AMD 而言，需要一個與 CUDA 解耦、能公平發(fā)揮 MI300 系列性能的推理?xiàng)?，否則硬件再強(qiáng)也找不到用戶入口。

對 Intel 而言，Gaudi 系列需要在現(xiàn)有 CUDA 主導(dǎo)的生態(tài)之外生長出一套開源標(biāo)準(zhǔn)，才能突破生態(tài)封鎖。對聯(lián)發(fā)科和 Broadcom 而言，邊緣與網(wǎng)絡(luò)芯片同樣需要統(tǒng)一的上層接口，而開源基礎(chǔ)設(shè)施是最不會偏心的一層。

產(chǎn)業(yè)鏈合縱連橫，通過 RadixArk，硬件廠商們合力構(gòu)建一個不被任何單一云廠商或芯片巨頭鎖定的 AI 電力基礎(chǔ)設(shè)施。

天使投資人的邏輯同樣清晰：John Schulman 和 Lilian Weng 看的是訓(xùn)練-推理一體化基礎(chǔ)設(shè)施對模型迭代的加速效應(yīng)；Soumith Chintala 看的是 PyTorch 生態(tài)與下一代推理引擎的深度協(xié)同；Igor Babuschkin 和 Hock Tan 看的是從芯片到系統(tǒng)的完整技術(shù)棧整合。

xAI 聯(lián)合創(chuàng)始人 Igor Babuschkin 稱贊道，SGLang 是市面上最棒的推理框架。RadixArk 的成立就是為了讓它更上一層樓，并讓更多前沿的 AI 技術(shù)棧實(shí)現(xiàn)普惠。

前 OpenAI 后訓(xùn)練副總、Periodic 實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人 Liam Fedus 表示——

構(gòu)建可靠、高效且準(zhǔn)確無誤的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，一直是打造 Periodic 時面臨的最大挑戰(zhàn)之一。

正因如此，看到 RadixArk 給 SGLang 這樣的開源基礎(chǔ)設(shè)施注入巨資，我感到非常興奮。

當(dāng)開源基建這一層變得越來越強(qiáng)大時，像 Periodic 這樣的公司就能跑得更快；同時，新一波的初創(chuàng)公司也能放手去挑戰(zhàn)那些宏大的項(xiàng)目了——換作以前，這可是從頭一天起就需要一整支龐大的基建團(tuán)隊(duì)才能搞定的事。

這些聲名顯赫的領(lǐng)軍人物，集體出現(xiàn)在同一張 Cap Table 上，向市場釋放出強(qiáng)大的信號。

讓 AI 的建設(shè)權(quán)，不再被少數(shù)人壟斷

RadixArk 官網(wǎng)提到：「下一代 AI 不應(yīng)該被對私有基礎(chǔ)設(shè)施的訪問權(quán)所限制。更多團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該能夠擁有自己的模型、自己的系統(tǒng)、自己的未來」。

把這句話翻譯成工程師的語言，是這般場景：

一個新模型在凌晨發(fā)布，幾個小時后社區(qū)里就有人用 SGLang 跑起了高效推理；

一支只有十幾個人的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，借助 Miles 在自己的領(lǐng)域數(shù)據(jù)上完成 RL 訓(xùn)練，不需要再去敲響任何一家云廠商的私有基礎(chǔ)設(shè)施的大門；

硅谷 Neo Labs 與行業(yè)巨頭，都能在同一套開源內(nèi)核之上，按自己的節(jié)奏構(gòu)造各自的 AI 產(chǎn)品。

過去兩年，模型層激烈交鋒，基礎(chǔ)設(shè)施層第一次出現(xiàn)握住推理與訓(xùn)練雙端入口，并且將內(nèi)核完全分享給社區(qū)的頂尖團(tuán)隊(duì)。

1 億美元的投入，將 AI 的建設(shè)話語權(quán)重新分配。