GPU 与 AI 架构初创公司 OXMIQ Labs 宣布完成 3500 万美元 A 轮融资，使其自成立以来的总融资额达到 6000 万美元。本轮融资由 Fundomo 和 三星 Catalyst 基金 联合领投，联发科、AM Intelligence Labs、和硕 旗下风投部门、CDIB-TEN、Darwin Ventures 及 Morgan Creek Digital 等战略与财务投资者共同参与。
OXMIQ 由芯片行业资深人士 Raja Koduri 创立，其核心产品是名为 OxCore 的可授权 GPU 架构。该架构并非完整的系统级芯片方案，而是一套可配置的硅知识产权模块，旨在让半导体公司和 AI 系统构建者无需启动昂贵的全芯片开发项目，就能设计出针对自身需求优化的定制 AI 硅。
OxCore 的设计思路是将通常分散在三颗独立芯片上的计算功能紧密耦合到单一核心中。它集成了三个不同的计算引擎：一个与 CUDA 生态兼容的 GPU 引擎、一个张量处理引擎，以及一个负责跨系统协调工作负载与智能体的编排引擎。这种架构专为近内存计算打造，通过最小化数据搬运来提升 AI 工作负载的计算与能效表现。目前，OxCore 已在 FPGA 上运行，并提供现场演示。
在集成层面，OXMIQ 提供了名为 OxQuilt 的小芯片集成架构，可将异构计算小芯片与内存封装在一起。与多数 AI 芯片设计被锁定在特定代工厂和内存类型不同，OxQuilt 允许客户跨逻辑制程节点、内存类型、互连标准及先进封装选项进行配置，从而适配任何供应链。该架构还预留了对 硅光子 等新兴互连技术的支持能力。
软件方面，OXMIQ 配套了从高层编排工具 OxCapsule 到底层内核优化的完整软件栈。其 OxPython 工具允许开发者在 OxCore 上直接运行现有的 CUDA 和 PyTorch 代码，无需修改，从而实现了跨硬件的完全可移植性。公司表示，该软件栈已通过第三方平台验证，并支持新模型的即时部署。
OXMIQ 采用以 IP 为核心的轻资产模式，通过客户合作获取收入，同时将资本集中在架构研发而非完整的 SoC 开发上。三星 Catalyst 基金负责人 David Goldschmidt 表示，OXMIQ 的新型 AI 核心与软件平台能够为大规模智能体工作负载提供高效的定制推理解决方案。Fundomo 合伙人 Rajeev Surati 则指出，OXMIQ 让计算 IP 去适应客户的存储、封装和代工选择，而非相反，这从根本上改变了成本结构。
伴随本轮融资，OXMIQ 还宣布了两项重要人事任命。芯片架构领域的标志性人物、Tenstorrent 首席执行官 Jim Keller 加入公司董事会；从英特尔制程技术部门退休的知名专家 Valluri Rao 博士则出任顾问。Keller 在声明中强调，行业正集中在少数几家巨头手中，OXMIQ 所推动的开放、可配置 GPU 架构是消除 AI 创新人为边界的关键一步。
Raja Koduri 本人则将此次融资视为降低 AI 计算成本、拓宽 AI 工具使用群体的重要一步。他认为，当最先进的 AI 仅通过少数渠道触达大众时，背后的算力成本是主要障碍；降低这一成本，就能让更多设计团队有能力构建自己所需的定制 AI 芯片。