韩国边缘 AI 芯片公司 DEEPX 的第二代芯片 DX-M2 已完成流片，设计定稿、交给代工厂生产。EE Times 在 11 月 9 日报道了这一进展；11 月 10 日，DEEPX 又宣布 DX-M2 拿下 CES 2027 创新奖（AI 类别）。这颗芯片用三星 2 纳米 GAA 工艺制造，目标是在 5W 功耗内，让机器人、无人机这类设备本地跑起大模型。
按 DEEPX 的说法，DX-M2 可以在设备端推理 200 亿到 1000 亿参数的模型（实际激活约 30 亿到 200 亿参数），速度 10 到 30 tokens/秒，算力 80 TOPS。相比上一代 DX-M1，内存带宽从 50 GB/s 提到 150 GB/s，NPU 能效翻倍、再叠加 2nm 工艺又翻倍。芯片支持混合专家（MoE）大模型、推测解码与 TurboQuant 等新技术，瞄准的是机器人、AI PC、车载智能体与物联网设备。
更激进的一步在内存上。DEEPX 与三星内存部门合作了 18 个月，把 DX-M2 接上三星的 LPDDR5x-PIM（存内计算）：把矩阵向量乘法这类访存密集型运算直接放在内存芯片里做。仿真显示，跑 Llama 3.1 8B 时生成速度最高可达 DX-M2 单独跑的 6.7 倍；代价是整体功耗涨到 2.7 倍，同一功耗包线内大约能换到 2 倍提升。需要提醒的是，这只是仿真数字，实测硬件还没出来，配套编译器也还在做。
时间表上，DX-M2 预计 2027 年 3 月拿到首批硅片、二季度开始客户送样，2027 年第四季度小批量量产、2028 年全面量产。下一代 DX-M3 定在 2028 年，改用 chiplet 架构、支持 LPDDR6 PIM，目标 1 ePOPS（INT8），主攻车厂与人形机器人。DEEPX 的上一代 DX-M1 已在量产，截至 10 月拿下 88 张商业订单、约 1330 万美元，现代汽车集团机器人实验室已在自家机器人平台上用它。
放在更大的图景里看，这颗芯片和谷歌刚发布的第八代 TPU 走的是两条路：谷歌一天加两款 TPU，拼的是数据中心的算力密度与保密推理；DX-M2 赌的是另一端——当数据中心扩建受电力掣肘，AI 算力会向设备端扩散。DEEPX 创始人兼 CEO Lokwon Kim 对 EE Times 的说法是，如果 1000 亿参数的模型能装进设备，数据中心流量能减少 80% 以上。当然，这仍是厂商的愿景，首批硅片要到明年 3 月才能见分晓。
来源：EE Times，原文
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