来源新智元编辑桃子【新智元导读】太疯狂了英伟达、AMD和英特尔罕见同桌把1亿美金砸向了同一个团队。SGLang背后的天才大神们手握1亿美金要彻底重写AI算力的分配法则。模型层的竞争日趋白热化而硅谷最核心的半导体掌门人正在用真金白银押注一个更底层的答案。1 亿美元种子轮4 亿美元估值英伟达、AMD、英特尔三家芯片巨头罕见同框。2026 年 AI Infra 赛道最重的一笔早期下注落在一支从开源社区长出来的团队身上——RadixArk以及它背后的推理引擎 SGLang 与强化学习框架 Miles。1 亿美金从算力堆叠中突围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。本轮由 Accel 领投Spark Capital 联合领投。机构投资人这一栏值得逐行读一遍。芯片侧NVIDIA 旗下 NVentures、AMD、联发科同时入场数据与平台侧Databricks 出现在名单中财务投资人则包括 Salience Capital、HOF Capital、Walden Catalyst、AE Investment、LDVP、WTT Fubon Family 等一线机构。芯片厂商之间互为竞争对手却共同站在同一张 Cap Table 上。天使投资人名单同样重磅陈立武Intel CEOHock TanBroadcom CEOIgor BabuschkinxAI 前联合创始人John SchulmanOpenAI 前联合创始人、Thinking Machines Lab 联合创始人Soumith ChintalaPyTorch 联合创始人Lilian WengThinking Machines Lab 联合创始人。英特尔CEO陈立武为RadixArk送上了祝贺如此多巨头的豪华组合在 AI Infra 赛道绝无先例。SGLang一全球巨头默认选择的推理引擎要理解 RadixArk 的估值逻辑首先要理解 SGLang。自 2023 年诞生以来这个开源推理引擎用两年时间成长为事实上的行业标准。GitHub 27K stars部署规模超过 40 万张 GPU。每天有数万亿 token 的生产流量跑在 SGLang 上用户包括 Google、Microsoft、NVIDIA、Oracle、AMD、LinkedIn、xAI、Thinking Machines Lab——全球对推理性能要求最苛刻的一批团队不约而同将生产负载交给了它。一位参与过多个 AI Infra 领域评估的投资人坦言「SGLang 的迭代速度与工程纪律在开源项目中属于第一梯队」。过去两年模型架构经历了 MoE、长上下文、推理模型、多模态融合、Agent 爆发等一系列剧变。每一次架构重塑SGLang 都做到了 Day-0 兼容——新模型发布即支持性能逼近硬件物理极限。这种能力背后是一支在系统与算法两端都有深厚积累的团队。CEO 盛颖是 LMSYS Org 发起者、SGLang 主要创始人先后在 Databricks 和 xAI 领导推理系统是开源大模型推理领域被引用最频繁的研究者之一。CTO 朱邦华师从 Michael I. Jordan 与 Jiantao Jiao曾联合创立 Nexusflow 并被 NVIDIA 收购此后担任 NVIDIA Principal Research Scientist。RadixArk联合创始人朱邦华左与盛颖右这种创始人组合在 AI Infra 创业里并不常见。把开源推理事实标准做出来、并持续维护其工程纪律的研究型创始人从 GPU 厂商最核心研究层走出来的大模型算法专家。前者决定 SGLang 能不能继续保持 Day-0 兼容的迭代节奏后者决定 Miles 在强化学习落地时能否压住稳定性问题。推理与训练这两条主线正好覆盖了 RadixArk 商业化叙事的全部技术底色。Miles DeepSeek-V4强化学习与推理一齐亮剑2026 年 4 月 25 日DeepSeek-V4 发布的当天SGLang 和 Miles 成为全球第一个同时支持其推理和 RL 训练的开源技术栈。Miles 是 RadixArk 在 2025 年 11 月开源的强化学习框架主攻大规模 RL 训练的稳定性与效率目前已被超过 20 支一线团队用于 MoE 模型训练尤其受到硅谷新兴前沿实验室 Neo Labs 的青睐。真正让行业注意到这支团队训练技术沉淀的是 4 月 25 日 DeepSeek-V4 的发布。这个架构极为复杂的模型——混合稀疏注意力、FP4 专家权重...发布的当天SGLang 和 Miles 成为全球第一个同时支持其推理和 RL 训练的开源技术栈。支撑这一切的是 ShadowRadix 前缀缓存、Flash Compressor、Lightning TopK 等一系列在模型发布前就已准备好的系统优化。从推理到训练的全链路覆盖让 RadixArk 的商业想象空间有了更坚实的工程支撑。半导体巨头罕见同台为什么英伟达、AMD、英特尔会同时出现在一张 Cap Table 上让人不免困惑。三家公司互为对手投同一家推理引擎岂不是养虎为患恰恰相反硬件市场存在结构错配。算力仍然昂贵且稀缺堆叠硬件却已经无法持续其上的软件生态成为了不可或缺的关键入口。对 NVIDIA 而言SGLang 能最大化 H100/B200/GB300 的利用率这意味着更多客户愿意为高端 GPU 买单——生态护城河不是靠封锁建起来的是靠让自家硬件跑得比谁都好建起来的。对 AMD 而言需要一个与 CUDA 解耦、能公平发挥 MI300 系列性能的推理栈否则硬件再强也找不到用户入口。对 Intel 而言Gaudi 系列需要在现有 CUDA 主导的生态之外生长出一套开源标准才能突破生态封锁。对联发科和 Broadcom 而言边缘与网络芯片同样需要统一的上层接口而开源基础设施是最不会偏心的一层。产业链合纵连横通过 RadixArk硬件厂商们合力构建一个不被任何单一云厂商或芯片巨头锁定的 AI 电力基础设施。天使投资人的逻辑同样清晰John Schulman 和 Lilian Weng 看的是训练-推理一体化基础设施对模型迭代的加速效应Soumith Chintala 看的是 PyTorch 生态与下一代推理引擎的深度协同Igor Babuschkin 和 Hock Tan 看的是从芯片到系统的完整技术栈整合。xAI 联合创始人 Igor Babuschkin 称赞道SGLang 是市面上最棒的推理框架。RadixArk 的成立就是为了让它更上一层楼并让更多前沿的 AI 技术栈实现普惠。前 OpenAI 后训练副总、Periodic 实验室创始人 Liam Fedus 表示——构建可靠、高效且准确无误的 AI 基础设施一直是打造 Periodic 时面临的最大挑战之一。正因如此看到 RadixArk 给 SGLang 这样的开源基础设施注入巨资我感到非常兴奋。当开源基建这一层变得越来越强大时像 Periodic 这样的公司就能跑得更快同时新一波的初创公司也能放手去挑战那些宏大的项目了——换作以前这可是从头一天起就需要一整支庞大的基建团队才能搞定的事。这些声名显赫的领军人物集体出现在同一张 Cap Table 上向市场释放出强大的信号。让 AI 的建设权不再被少数人垄断RadixArk 官网提到「下一代 AI 不应该被对私有基础设施的访问权所限制。更多团队应该能够拥有自己的模型、自己的系统、自己的未来」。把这句话翻译成工程师的语言是这般场景一个新模型在凌晨发布几个小时后社区里就有人用 SGLang 跑起了高效推理一支只有十几个人的初创团队借助 Miles 在自己的领域数据上完成 RL 训练不需要再去敲响任何一家云厂商的私有基础设施的大门硅谷 Neo Labs 与行业巨头都能在同一套开源内核之上按自己的节奏构造各自的 AI 产品。过去两年模型层激烈交锋基础设施层第一次出现握住推理与训练双端入口并且将内核完全分享给社区的顶尖团队。1 亿美元的投入将 AI 的建设话语权重新分配。阅读最新前沿科技趋势报告请访问21世纪关键技术研究院的“未来知识库”未来知识库是“21世纪关键技术研究院”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。截止到2月28日 ”未来知识库”精选的百部前沿科技趋势报告加入未来知识库全部资料免费阅读和下载牛津未来研究院 《将人工智能安全视为全球公共产品的影响、挑战与研究重点》麦肯锡超级智能机构赋能人们释放人工智能的全部潜力AAAI 2025 关于人工智能研究未来研究报告斯坦福2025 斯坦福新兴技术评论十项关键技术及其政策影响分析报告191 页壳牌2025 能源安全远景报告能源与人工智能57 页盖洛普 牛津幸福研究中心2025 年世界幸福报告260 页Schwab 2025 未来共生以集体社会创新破解重大社会挑战研究报告36 页IMD2024 年全球数字竞争力排名报告跨越数字鸿沟人才培养与数字法治是关键214 页DS 系列专题DeepSeek 技术溯源及前沿探索50 页 ppt联合国人居署2024 全球城市负责任人工智能评估报告利用 AI 构建以人为本的智慧城市86 页TechUK2025 全球复杂多变背景下的英国科技产业战略韧性与增长路径研究报告52 页NAVEX Global2024 年十大风险与合规趋势报告42 页《具身物理交互在机器人 - 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