2023 年 10 家最热门半导体初创公司

虽然半导体行业今年的收入下降 10.9%，但将在 2024 年卷土重来，全球销售额预计将增长 16.8%。研究公司 Gartner 本月早些时候预测，虽然 2023 年全球半导体收入将达到 5,340 亿美元，但明年将达到 6,240 亿美元，足以弥补这一差距。虽然这对于英特尔、台积电和英伟达等全球最大的半导体公司来说主要是个好消息，但这表明该行业的一些初创公司可能有更好的机会赢得客户订单来装备最先进的系统。

在过去的一年里，由于 ChatGPT 和其他需要强大而昂贵的芯片才能运行的应用程序于 2022 年末推出，业界的注意力越来越集中在启用和加速生成式 AI 工作负载上。

英伟达可能会主导人工智能计算领域，由于人工智能芯片需求旺盛，仅在过去一个季度，其收入就增加了两倍。但这并不能阻止 Cerebras Systems、d-Matrix、Lightmatter 和 Tenstorrent 等众多半导体初创公司通过新颖的芯片架构、处理技术和商业模式争夺自己的市场份额。

人工智能淘金热还催生了对 Astera Labs、Ayar Labs 和 Celestial AI 等不同类型半导体初创公司的需求，以帮助行业内的公司克服内存和数据传输瓶颈，这些瓶颈阻碍应用程序运行得比当前系统更快允许。

半导体初创公司也在其他领域看到了机遇。其中包括 AmpereComputing（其基于 Arm 的云原生处理器正在赢得 OEM 厂商和云服务提供商的青睐），以及 EdgeQ（凭借其「片上基站」在电信领域获得发展势头）。还有 Sim.ai，其边缘人工智能芯片正在进入批量生产并进入 Supermicro 的系统。

以下是 2023 年最热门的 10 家半导体初创公司，其中包括今年因多种原因引起轰动的公司，包括大笔融资、产品发布以及与客户和合作伙伴的合作势头等里程碑事件。

安培计算（AmpereComputing）

最高执行官：Renee James

虽然 Microsoft Azure 和 Amazon Web Services 为云计算构建了自己的基于 Arm 的 CPU，但 AmpereComputing 正在确保业界其他公司能够抓住 x86 芯片架构主要替代方案的高密度和能效优势。

这家芯片设计初创公司一年前秘密申请首次公开募股，目前正在开发第三代「云原生」服务器芯片，名为 Ampere One，可提供多达 192 个内核、8 通道 DDR5 内存和 128 通道 PCIe Gen5 连接，采用定制的 Arm 兼容设计。这一核心数量使 Ampere 超过了当今市场上任何基于 Arm 或 x86 的服务器芯片的最大核心数量。

Ampere 的主要支持者包括 Google Cloud，该公司几个月前推出了基于 AmpereOne 的实例；Supermicro，销售各种基于 Ampere 的服务器；甲骨文是其主要股东，计划在安培芯片上投入大量资金。该公司还与惠普企业、微软 Azure 以及其他几家原始设备制造商和云服务提供商（例如技嘉和阿里云）合作。

Astera Labs

最高执行官：Jitendra Mohan

Astera Labs 正在为服务器供应商和云服务提供商提供基于芯片的产品，这些产品利用了 Compute Express Link，这是一种新的连接标准，可实现更快、更高效的服务器，同时具有更大的灵活性和更低的成本。

在一年多前从投资者那里筹集了 1.5 亿美元的 D 轮融资后，这家初创公司聘请摩根士丹利和摩根大通作为可能于 2024 年进行的首次公开募股的主承销商。与此同时，Astera 扩大了其领导团队，其中包括前 Meta 硬件资深人士 Chris Peterson，担任技术和生态系统研究员，以「推动企业发展、战略发展和产品创新」。

Astera 的连接产品组合包括 Leo 内存连接平台，据称这是「业界首款」内存控制器，支持内存扩展、内存池和内存共享功能，有助于提高服务器性能并降低成本。

阿亚尔实验室（Ayar Labs）

最高执行官：Mark Wade，联合创始人、首席执行官

Ayar Labs 相信，它可以利用硅光子技术开创高性能芯片的新时代，该技术使用光而不是电通过芯片传输数据。这家初创公司去年 12 月表示，已任命联合创始人兼首席技术官 Mark Wade 为新任首席执行官，因为该公司正准备「迎接封装内光学 I/ O」。

Wade 的任命是在 Ayar 今年 5 月表示已为其 C 轮融资额外筹集 2500 万美元后做出的，这使得该轮融资总额达到 1.55 亿美元。该初创公司的投资者包括英伟达、英特尔投资、惠普企业的风险投资部门和 GlobalFoundries。

在 Ayar 实现了多个里程碑之后，这笔额外投资随之而来。其中包括演示业界首款可提供 4 Tbps 连接速度的光学解决方案、与美国国防部合作使用其光学 I/O 小芯片和激光器制作军事应用原型，以及与 Nvidia 合作开发 AI 芯片带光纤 I/O。

Celestial AI

最高执行官：Dave Lazovsky

Celestial AI 认为，它比竞争对手更有能力通过其 Photonic Fabric 光学互连技术兑现硅光子对人工智能和高性能计算的承诺。

这家初创公司今年 6 月表示，已筹集了由 IAG Capital Partners、Koch Disruptive Technologies 和淡马锡 Xora 创新基金领投的 1 亿美元 B 轮融资。其他投资者包括三星 Catalyst、Smart Global Holdings 和保时捷汽车控股公司。

与其他硅光子设计人员一样，Celestial AI 将光学互连视为加速计算的未来，使系统能够以比目前常见的电气互连更低的功耗更快、更大量地发送数据。但该公司表示，其 Photonic Fabric 可以将数据传输到处理器计算芯片上的任何位置，与任何光学互连替代方案相比，其带宽提高了 25 倍，延迟和功耗降低了 10 倍以上。

Cerebras Systems

最高执行官：安德鲁·费尔德曼（Andrew Feldman）

Cerebras Systems 表示，它的巨型晶圆级 AI 芯片深受客户青睐，这些芯片比 Nvidia 等公司的传统 GPU 更适合大规模 AI 模型。

这家初创公司 10 月份表示，今年的收入翻了一番。一个重要的推动因素是它与阿拉伯联合酋长国的投资公司 G42 达成的一项大交易，其中涉及构建九台互连的超级计算机，该初创公司将作为云服务进行管理。

这标志着该公司原始业务模式的演变，该模式涉及销售配备 Cerebras 2.6 万亿晶体管晶圆级引擎处理器的系统。该初创公司的其他客户包括葛兰素史克、阿斯利康、Jasper 和 TotalEnergies。

D-Matrix

最高执行官：Sid Sheth

D-Matrix 寻求通过所谓的「同类首个」计算平台使生成式人工智能应用程序在商业上可行，该平台依赖于具有数字内存计算功能的基于小芯片的处理器。

这家初创公司于 9 月份表示，已筹集了 1.1 亿美元的 B 轮融资，由新加坡投资公司淡马锡牵头，其他投资者也参与其中，包括微软的 M12 风险基金、SK 海力士和 Marvell Technology。

D-Matrix 寻求在快速增长的人工智能推理市场上挑战 Nvidia，推出基于芯片的解决方案，据称该解决方案将比基于 GPU 的替代方案降低总拥有成本。该初创公司的芯片利用数字内存计算电路技术，将计算核心嵌入到内存中，以显著减少传统处理器中常见的内存瓶颈。

EdgeQ

最高执行官：Vinay Ravuri

EdgeQ 正在通过其针对一系列蜂窝网络应用的「芯片基站」产品，与英特尔等半导体巨头和爱立信等电信巨头的芯片制造能力展开竞争。这家初创公司于 4 月透露，已筹集 7500 万美元的 B 轮融资，用于投资其下一代芯片技术的开发，该技术可作为公共和私人 5G 和 4G 的基础蜂窝网络。

今年，网络和电信供应商开始推出将使用 EdgeQ 芯片的新产品。其中包括台湾纬创资通 (Wistron)，该公司表示已使用 EdgeQ 的芯片开发出「首款软件定义的多模 4G/5G 小型基站」。该初创公司还推出了 MaxLinear 的 4G/5G 小型蜂窝参考设计以及 Actiontec 的 4G/5G 小型蜂窝架构平台。

支持 EdgeQ 的其他供应商包括沃达丰，该公司计划将其芯片用于下一代软件可编程 5G ORAN 平台。网络软件供应商 Mavenir 还计划使用 EdgeQ 的芯片开发 4G/5G 小型基站产品。

Lightmatter

最高执行官：尼古拉斯·哈里斯

Lightmatter 表示，计划利用其基于光子芯片的技术「为最先进的人工智能和 HPC 工作负载带来新的性能和节能水平」。

这家初创公司去年 12 月表示，它已筹集了 1.55 亿美元，作为其 5 月份宣布的 C 轮融资 1.54 亿美元的延期。据 Lightmatter 称，最新一轮融资使该公司的总资金超过 4.2 亿美元，私人估值超过 12 亿美元。

C-2 轮融资由 Alphabet 的风险投资部门 GV 和全球投资公司 Viking Global Investors 领投。该公司的其他投资者包括英特尔投资公司和惠普企业的风险投资部门等。

Lightmatter 的产品组合包括 Envise 4S，这是一款 4U 服务器，包含 16 个该公司的 Envise 芯片，并且仅使用 3 千瓦的功率。该公司表示，机架级 Envise 推理系统可以运行 BERT-Base SQuAD 大型语言模型，每秒推理次数是 Nvidia 的 DGX A100 系统的三倍，每秒每瓦推理次数是 8 倍。

SiMa.ai

最高执行官：Krishna Rangasayee

SiMa.ai 表示，其边缘人工智能芯片技术将「令人惊叹的性能」和「令人难以置信的能效」与「美丽简单的按钮式软件体验」结合在一起。

今年 6 月，这家初创公司表示，在两个基于 PCIe 的生产板和用于低代码 ML 开发的 Palette 软件的支持下，其面向嵌入式边缘市场的片上机器学习系统芯片已进入批量生产。该公司还额外筹集了 1300 万美元资金，使总投资达到 2 亿美元。

去年 11 月，这家初创公司表示，它与 Supermicro 建立了战略合作伙伴关系，提供边缘机器学习服务器，该服务器将其 MLSoC 芯片用于各种用例，包括员工安全、防盗管理和访问控制等智能视觉应用。

SiMa.ai 表示，根据提交给 MLPerf（一套用于训练和推理的机器学习基准测试）的结果，其 MLSoC 在功耗和延迟方面击败了 Nvidia 的 Jetson AGX Orin 片上系统，推理每瓦每秒帧数更高。

Tenstorrent

最高执行官：吉姆·凯勒

Tenstorrent 正在撼动人工智能计算的芯片设计界，其商业模式包括销售专用处理器和许可芯片技术供其他公司使用。这家初创公司在 8 月份表示，已筹集了 1 亿美元的融资，由现代汽车集团和三星 Catalyst 基金领投，其他几家供应商也参与其中。

这一投资消息是在 Tenstorrent 宣布与韩国电子巨头 LG 建立合作伙伴关系大约三个月后发布的，LG 可能会使用这家初创公司的 AI 和 RISC-V 小芯片设计来为未来的高端电视和汽车产品提供动力。两家公司还将合作将 LG 的视频编解码器技术集成到 Tenstorrent 未来的数据中心产品中。

今年早些时候，Tenstorrent 任命了公司领导团队的关键角色。其中包括担任首席运营官的前 Google 和 SiFive 高管 Keith Witek，担任操作系统和基础设施软件副总裁的前 Meta 基础设施硬件负责人 Olof Johansson，以及担任董事会成员的前 Intel GPU 负责人 Raja Koduri。