NVIDIA、AMD與Intel砸1億美元投資SGLang團隊「RadixArk」 重塑AI算力底層

在AI模型層競爭白熱化的當下，矽谷最核心的三大半導體業者NVIDIA 、AMD 與Intel 罕見地放下彼此在市場廝殺，將總計1億美元的種子輪資金，共同砸向一支源自開源社群的新創團隊「RadixArk」。這家以開源推理引擎SGLang與強化學習框架Miles聞名的公司，不僅在初期就創下高達4億美元的估值，這份堪稱「夢幻級」的投資人名單，更暗示全球AI基礎設施 (AI Infra)版圖正在發生劇烈的底層板塊移動。

SGLang與Miles：掌控推理與訓練的「雙刀流」

RadixArk之所以能讓一眾科技巨頭折服，在於他們手握目前開源社群最具統治力的兩大武器，並且涵蓋AI開發的兩大主線：

• 推理標準SGLang：在短短兩年內，SGLang已經成為業界事實上的標準。它在GitHub上擁有極高人氣，並且佈署於超過40萬張GPU上。更重要的是其「Day-0相容」特性——無論是MoE (混合專家)架構或長上下文模型，SGLang總能在第一時間支援，並且將硬體效能逼近極限，而包含Google、NVIDIA，甚至xAI都是其重度使用者。

• 訓練利器Miles：專攻大規模強化學習 (RL)訓練的框架。在DeepSeek-V4發布當天，SGLang與Miles成為全球首個同時支援其推理與RL訓練的開源技術棧，展現無可匹敵的工程紀律與技術敏銳度。

RadixArk的創辦團隊同樣令人矚目。其執行長盛穎是LMSYS Org的發起者，本身具備豐富的系統實戰經驗；而技術長朱邦華則曾擔任NVIDIA首席研究科學家。這種「研究開源生態＋底層硬體系統」的夢幻組合，確保技術棧不僅走得快，還能跑得穩。

晶片巨頭的「同桌」邏輯：解決結構性錯配

NVIDIA、AMD與Intel雖然互為市場競爭對手，但為何願意共同投資同一套推理引擎？這背後反映的是目前AI產業「硬體算力昂貴、軟體生態割裂」的結構性痛點：

• NVIDIA的防守與擴張：對NVIDIA而言，投資SGLang能極大化H100、B200等高階GPU的利用率。與其建立封閉生態，不如確保最強開源引擎能在自家GPU上跑得最順， 讓客戶心甘情願為高昂的硬體買單。

• AMD與Intel的破局之戰：對於苦於無法打破NVIDIA CUDA壟斷的AMD與Intel來說，他們迫切需要一個「中立、開源且強大」的軟體標準。只有透過RadixArk這樣的中介層，AMD的MI300系列或Intel的Gaudi晶片才能獲得公平發揮效能的平台，進而吸引開發者進駐。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》