日本 AI 芯片独角兽企业 Preferred Networks(以下简称 PFN)于本月15日宣布，正式启动新一代 AI 推理处理器 MN-Core L1000 的开发工作，计划在2026年交付。这款芯片瞄准大语言模型等生成式 AI 推理应用场景，旨在突破现有处理器性能瓶颈，为AI推理任务带来10倍于传统GPU的计算速度。
颠覆性设计：3D 堆叠 DRAM 内存解决带宽瓶颈
PFN 表示，MN-Core L1000 的核心优势在于采用了一种创新的3D堆叠DRAM内存技术。相较于目前主流AI芯片中使用的2.5D封装HBM(高带宽内存)方案，这种设计直接将DRAM堆叠在处理器之上，不仅缩短了逻辑计算单元与存储单元之间的物理距离，还显著提升了数据传输的带宽上限。这一改进有效解决了AI加速器领域长期存在的存储与计算之间的带宽瓶颈问题。
与此同时，与其他采用SRAM缓存技术(如 Cerebras 和 Groq)处理器的设计相比，3D堆叠DRAM在存储密度上具有显著优势，能够更好地满足大规模AI模型对高存储容量的需求。更高的存储密度意味着MN-Core L1000在推理过程中可以同时处理更庞大的数据集，进一步提高其运行效率。
平衡性能与热管理，打破技术限制
PFN 声称，MN-Core L1000 的计算单元在设计中优先考虑了高能效，这种优化不仅能够支持3D堆叠DRAM的高带宽需求，还有效化解了高密度堆叠带来的热管理挑战。这一设计兼具 HBM 方案的高容量与 SRAM 方案的高带宽两大技术优势，堪称一项颠覆性创新。
资本与技术联盟助力，制造工艺领先
今年7月，PFN与三星电子达成合作，三星将为其提供2nm制程与I-Cube S先进封装技术的“交钥匙”代工服务。不过，根据PFN的最新声明，MN-Core L1000 更倾向采用三星的 X-Cube 技术封装。相比I-Cube，X-Cube 更适合实现3D堆叠的高集成度设计。
此外，PFN还在今年8月与日本金融巨头 SBI Holdings 建立了资本和商业联盟，为其新一代AI芯片的研发和市场化提供了坚实的资金和资源支持。
