一家名为Majestic Labs的初创公司于2023年由前谷歌和Meta工程师联合创立，近日发布了一款旨在挑战英伟达GPU与HBM组合方案的服务器产品。
这家总部位于特拉维夫的公司认为，将高价显卡与高带宽内存搭配使用的方式，在AI推理场景中已从根本上陷入内存瓶颈，并走入了技术死胡同。
为此，该公司推出了Prometheus服务器，以搭载Arm核心并集成RISC-V向量与张量引擎的Ignite AI处理单元（AIU）取代传统GPU。
每台Prometheus服务器最多可容纳12个AIU，并共享一个由8TB至128TB LPDDR6内存组成的统一连续内存池。该内存池通过定制的内存聚合芯粒进行访问，芯粒之间采用最长可达一米的铜缆互联，而非将内存直接封装在GPU上。
一个标准40U机架可容纳四台此类服务器，整体功耗为120千瓦，并采用冷板液冷系统进行散热，而非传统风冷方式。
相较之下，搭载八块Blackwell GPU的英伟达DGX B300系统仅提供2.3TB HBM3e显存，加上最多4TB DDR5系统内存。Majestic因此声称，其架构在快速内存容量上是该竞争配置的50倍以上，互联带宽也是其1.7倍。
"一个Majestic机架所拥有的快速内存容量，相当于25个英伟达NVL72 Vera Rubin机架，而功耗仅为其一小部分。"Majestic Labs表示，"那些过去无法承担超大规模基础设施成本的企业，现在也能运行任意工作负载。每个处理器可用的内存量最高可达传统方案的1000倍。"
Majestic Labs称，Prometheus服务器预计于明年正式出货，届时其成本将比同等性能的GPU系统低10至50倍，同时每机架的电力消耗也更低。
该服务器符合OCP开放计算规范，并将支持PyTorch、vLLM及OpenAI的Triton框架，现有AI模型无需修改即可直接运行。
公司由CEO Ofer Shacham、总裁Sha Rabii和COO Masumi Reynders联合创立，目前在特拉维夫和洛杉矶两地共有约40名员工，并于2025年底完成了1亿美元的A轮融资。Majestic Labs称已收到来自大型企业、新兴云服务商及超大规模云厂商的大量订单。
不过，目前仍有若干技术细节尚不明朗。以128TB配置为例，若采用市面上常见的2GB LPDDR6颗粒，则需要约64,000颗，意味着每台服务器可能需要超过一百个内存聚合芯粒，相关实现方案仍不透明。
Majestic Labs所披露的数据固然亮眼，但这些目前仍是该公司自行预测的数字，尚未经过任何独立机构的基准测试验证，也尚无实际出货产品。考虑从成熟GPU厂商转向该方案的企业买家，或许还需等待第三方独立评测结果，方能核实Majestic的各项声明。
Q&A
Q1：Prometheus服务器和英伟达GPU方案相比，内存差距有多大？
A：Majestic Labs声称，Prometheus服务器每台可提供8TB至128TB的统一LPDDR6内存池，而英伟达DGX B300系统仅有2.3TB HBM3e显存加上最多4TB DDR5系统内存。Majestic表示其快速内存容量是竞品的50倍以上，每个处理器可用内存最高是传统方案的1000倍，一个Majestic机架相当于25个英伟达NVL72 Vera Rubin机架的内存总量。
Q2：Prometheus服务器的价格大概是多少？什么时候能买到？
A：Majestic Labs预计Prometheus服务器将于2026年正式出货，价格方面，该公司称其成本将比同等性能的GPU系统低10至50倍，同时每机架功耗也更低。不过目前尚无具体定价公布，且所有数据均为公司自行预测，尚未经过独立第三方验证。
Q3：Prometheus服务器支持现有的AI软件框架吗？
A：支持。Prometheus服务器符合OCP开放计算规范，并将兼容PyTorch、vLLM以及OpenAI的Triton框架，现有AI模型无需任何修改即可直接运行，这大大降低了企业迁移的技术门槛。
