AI芯片初創企業，生存還是退場？

Jon Peddie Research預測，未來一兩年內獨立AI芯片供應商數量將縮減40%，實際情況可能更嚴峻。

英偉達的爆發式增長及其GPU的旺盛需求，推動了全球AI處理器市場的迅猛發展。然而，專注于研發專用AI芯片的初創企業浪潮已達頂峰，或已無限接近頂峰。

自2016年以來，全球AI處理器初創企業數量增長逾一倍，截至2025年底，該領域獨立企業數量激增至14 家，這一規模已難以為繼。受AI處理器市場前景吸引，投資者迄今已向這些企業投入高達280億美元資金。據預測，受推理（云端與本地）、邊緣端部署（從可穿戴設備到個人電腦）的出貨量驅動，以及訓練業務與超大規模云服務商的營收貢獻，2026年該市場規模將突破4940億美元。

盡管英偉達的技術擁有深厚、廣泛且幾乎堅不可摧的軟件堆棧，以及面向數據中心的完整硬件基礎設施，但投資者似乎對此視而不見，幾乎愿意為任何宣稱能研發出更快、更智能、更具成本效益的AI處理器的企業注資。

不出所料，大多數企業均聚焦于數據中心或邊緣端的AI推理業務。模型訓練業務資本密集度極高，多數初創企業已將該領域拱手讓給英偉達。

Jon Peddie Research指出：“未來一兩年內，獨立AI處理器供應商數量將縮減 40%，實際情況可能更嚴峻。”

然而，多數此類初創企業的成功窗口期或將關閉。行業初創企業成立高峰期為2018年，彼時75%的初創企業已成立）。值得關注的是，初創企業數量增長始于英偉達業務爆發、震驚科技行業之前。人們或許認為，英偉達的成功是吸引眾多企業入局的 “蜜糖”，但實際上58%的初創企業在此之前便已啟動。2022年以來，該行業年均完成7起收購；2020年至今，已有17家初創企業實現首次公開募股（IPO）。

AI芯片初創企業的復雜格局

從本質上講，AI處理器是一種經過優化的芯片，通過執行海量張量運算并最大限度減少數據遷移，實現神經網絡工作負載的高效快速運行。其產品類型涵蓋GPU、NPU、CIM/PIM、神經形態處理器及矩陣 / 張量引擎。

盡管CPU和FPGA也用于運行AI工作負載，但因其通用性無法按功能區分，通常被排除在850億美元規模的AI芯片市場之外進行單獨評估。不過，搭載矢量擴展或單指令多數據流（SIMD）引擎的 CPU，同樣屬于AI處理器范疇。CPU、SoC與ASIC之間的重疊關系令人困惑。

從基礎層面看，AI處理器包含多個核心構建模塊：

• 計算模塊：寬位單指令多數據流 / 單指令多線程（SIMD/SIMT）核心（GPU 架構）、張量或矩陣引擎（NPU）、矢量單元、激活單元。
• 存儲層級：靠近計算單元的小型高速片上SRAM；處理器外部或同封裝內的大容量HBM/ DDR；緩存或暫存器；預取器 / DMA（存內計算芯片大致歸為此類）。
• 互聯模塊：片上網絡（NOC）及片外鏈路，包括但不限于PCIe、CXL、NVLink及以太網。
• 控制模塊：命令處理器、調度器，以及用于內核/集合操作的微碼。

AI處理器應用場景覆蓋云服務、數據中心芯片、嵌入式IP及神經形態硬件。創始團隊與工程師致力于彌補 CPU 與 GPU 的性能短板：優化存儲管理、在小批量數據處理中維持高利用率、在嚴格功耗限制下滿足延遲指標，以及實現規模化場景下的穩定吞吐量。

企業主要從兩大維度開發產品：工作負載類型（訓練、推理或傳感器級信號處理），以及部署層級（從超大規模數據中心到電池供電的可穿戴設備）。

多數技術研發聚焦于存儲與執行控制。存內計算與模擬技術通過在存儲陣列內完成運算并保留局部中間結果，減少數據傳輸，進而推動數據流架構設計。晶圓級芯片將激活值存儲于本地 SRAM，實現長序列權重的流式處理。

可重構架構在編譯階段調整數據流與數據分塊策略，優化多層網絡的資源利用率。訓練芯片側重互聯帶寬與集合通信性能，推理芯片則優先優化單批次延遲、Transformer模型的鍵值緩存、邊緣端能效，以及降低對云端依賴以減少延遲（這對智能體機器人尤為關鍵）。

技術落地取決于市場推廣策略與生態系統支持。云服務商將加速器集成至托管服務與模型服務框架；IP供應商與手機、汽車及工業級片上系統團隊合作，提供工具鏈、模型與性能密度路線圖。

此外，邊緣端技術企業推出軟件開發工具包（SDK），實現模型壓縮、INT8 及更低精度量化，將算子映射至稀疏或模擬單元，同時滿足精度要求。神經形態技術團隊則推出脈沖神經網絡編譯器，側重事件流處理的能效與延遲優化。編譯器、內核集與可觀測性工具的優化，其實際價值往往超越峰值每秒萬億次運算（TOPS）指標。

市場競爭格局因部署層級而異。訓練芯片聚焦單模型訓練成本，綜合考量網絡、存儲與編譯器限制；推理芯片以延遲約束下的單令牌/單幀成本為核心目標，運用緩存管理與量化技術；邊緣設備比拼單推理毫瓦功耗與工具鏈可移植性；IP供應商則在流片周期、PPA指標及驗證支持方面展開競爭；科研項目則在市場落地速度與可能顛覆存儲、計算、通信權衡關系的實驗之間尋求平衡。

在此過程中，研發團隊針對注意力機制深度、參數規模、激活值大小、稀疏性及精度策略等特定需求定制芯片設計。當企業實現芯片、編譯器與部署工具的協同優化時，可降低集成成本，加速從模型訓練到高吞吐量部署的轉化。

客戶因此擁有多元選擇：拓展云端算力、采用晶圓級系統實現規模化部署、在片上系統中集成神經網絡處理器，或通過模擬與神經形態芯片將計算能力部署至傳感器近端。280 億美元的投資正流向這些海量的研發工作，也使初創企業成為極具吸引力的收購標的。

AI芯片初創企業爆發式增長的終結

然而，AI芯片初創企業的 “大爆發” 或將落幕。2025年末，投資者已開始對超大規模云服務商、政府及私營企業的巨額資本設備支出感到擔憂，這一情緒在由AI熱潮主導的股市中引發波動，媒體充斥著市場泡沫及破裂時間預測的討論。

AI芯片供應商領域的泡沫破裂已暗流涌動。畢竟，任何行業都無法支撐146家供應商共存。截至2025年底，行業已出現多起收購與企業倒閉案例（共計 21 起），未來此類事件將持續增加。但風險投資機構仍在博弈概率：獲得超10億美元融資的6家企業大概率成為幸存者，其余逾百家初創企業將尋求被37家處于收購階段的上市公司并購。Jon Peddie Research預測，未來一兩年內獨立AI芯片供應商數量將縮減40%，實際情況可能更嚴峻。

盡管多數初創企業將被收購或倒閉，但被收購的企業將為收購方帶來由樂觀風險投資機構買單的免費IP資產。280億美元足以支撐大量研發工作，尤其這些初創企業平均員工規模不足10人。相較之下，英偉達當前員工約3.6萬人，二者競爭并不對等。

這些收購案背后，是無數未能實現的商業愿景。若企業的核心愿景僅是 “研發出更優處理器，市場便會趨之若鶩”，那么最終的失落便在所難免。英偉達的主導地位不僅源于其AI GPU的性能優勢與深厚軟件堆棧，其面向數據中心打造的完整硬件基礎設施布局，更是其持續領先的關鍵所在。

*聲明：本文系原作者創作。文章內容系其個人觀點，我方轉載僅為分享與討論，不代表我方贊成或認同，如有異議，請聯系后臺。