1 亿美金！英伟达 AMD 英特尔破天荒联手，投给了这支团队
一句话看懂：英伟达、AMD、英特尔三家芯片竞争对手罕见同时出资1亿美元，领投AI推理引擎SGLang的开发商RadixArk。这家由开源社区成长起来的团队，正在用一套开源技术栈同时覆盖大模型的推理与训练，吸引了一众芯片巨头和AI业界领袖站台。
事件核心：发生了什么
2026年5月5日，RadixArk宣布完成1亿美元种子轮融资，投后估值4亿美元，由Accel与Spark Capital联合领投。英伟达旗下的NVentures、AMD、英特尔CEO陈立武、博通CEO Hock Tan，以及xAI前联合创始人Igor Babuschkin、OpenAI前联合创始人John Schulman等共同出资。这轮融资的奇特之处在于，芯片行业三大对手同时出现在同一张股东名单上，这在AI基础设施赛道尚无先例。RadixArk的核心产品是开源推理引擎SGLang（GitHub 27K+ stars，部署规模超40万张GPU），以及2025年11月开源的强化学习框架Miles。2026年4月25日DeepSeek-V4发布当天，SGLang和Miles成为全球首个同时支持其推理和RL训练的开源技术栈。
为什么重要
这笔投资揭示了一个结构性矛盾：算力仍然昂贵稀缺，但单纯堆叠硬件的策略已经不可持续。对英伟达而言，SGLang能最大化其高端GPU的利用率，保持生态护城河；对AMD，需要一个不依赖CUDA的推理栈来发挥MI300系列性能；对英特尔，Gaudi系列必须借助开源标准突破CUDA生态封锁。三家通过押注同一套开源基础设施，合力构建一个不被任何单一云厂商或芯片巨头锁定的AI算力层。此外，从OpenAI、xAI到PyTorch联合创始人的天使阵容，表明业界对从推理到训练完整技术栈的开源方案有明确需求——这将加速模型迭代，降低初创公司建立基础设施的门槛。
对用户/开发者/创作者的影响
对于使用大模型API或开发AI应用的团队，SGLang和Miles的开源策略意味着更低的推理成本和更快的模型适配。一位参与多次AI基础设施评估的投资人指出，SGLang能做到新模型发布即Day-0兼容，且性能逼近硬件极限。这意味着开发者可以更快、更便宜地运行各类新模型（如DeepSeek-V4），无需等待云厂商的私有化适配。对于初创公司，Miles的RL框架让中小团队也能在自己的领域数据上完成强化学习训练，而不必依赖几亿美元的私有云基础设施。
值得关注的后续
第一，RadixArk能否在1亿美元融资后保持SGLang的开源迭代节奏和社区纪律，避免商业化导致社区分裂。第二，芯片厂商的资本绑定是否会逐步转化为对特定硬件的优化倾斜——例如英伟达、AMD、英特尔各自的GPU在SGLang上的性能差距是否会因此缩小。第三，Miles框架在强化学习训练场景的稳定性与规模化能力是否能在更多一线团队中得到验证，这将决定RadixArk从推理切入训练的商业叙事能否持续兑现。
来源：Readhub · AI
