雖然半導體行業今年的收入下降 10.9%，但將在 2024 年卷土重來，全球銷售額預計將增長 16.8%。研究公司 Gartner 本月早些時候預測，雖然 2023 年全球半導體收入將達到 5,340 億美元，但明年將達到 6,240 億美元，足以彌補這一差距。雖然這對于英特爾、臺積電和英偉達等全球最大的半導體公司來說主要是個好消息，但這表明該行業的一些初創公司可能有更好的機會贏得客戶訂單來裝備最先進的系統。

在過去的一年里，由于 ChatGPT 和其他需要強大而昂貴的芯片才能運行的應用程序于 2022 年末推出，業界的注意力越來越集中在啟用和加速生成式 AI 工作負載上。

英偉達可能會主導人工智能計算領域，由于人工智能芯片需求旺盛，僅在過去一個季度，其收入就增加了兩倍。但這并不能阻止 Cerebras Systems、d-Matrix、Lightmatter 和 Tenstorrent 等眾多半導體初創公司通過新穎的芯片架構、處理技術和商業模式爭奪自己的市場份額。

人工智能淘金熱還催生了對 Astera Labs、Ayar Labs 和 Celestial AI 等不同類型半導體初創公司的需求，以幫助行業內的公司克服內存和數據傳輸瓶頸，這些瓶頸阻礙應用程序運行得比當前系統更快允許。

半導體初創公司也在其他領域看到了機遇。其中包括 AmpereComputing（其基于 Arm 的云原生處理器正在贏得 OEM 廠商和云服務提供商的青睞），以及 EdgeQ（憑借其「片上基站」在電信領域獲得發展勢頭）。還有 Sim.ai，其邊緣人工智能芯片正在進入批量生產并進入 Supermicro 的系統。

以下是 2023 年最熱門的 10 家半導體初創公司，其中包括今年因多種原因引起轟動的公司，包括大筆融資、產品發布以及與客戶和合作伙伴的合作勢頭等里程碑事件。

安培計算（AmpereComputing）

最高執行官：Renee James

雖然 Microsoft Azure 和 Amazon Web Services 為云計算構建了自己的基于 Arm 的 CPU，但 AmpereComputing 正在確保業界其他公司能夠抓住 x86 芯片架構主要替代方案的高密度和能效優勢。

這家芯片設計初創公司一年前秘密申請首次公開募股，目前正在開發第三代「云原生」服務器芯片，名為 Ampere One，可提供多達 192 個內核、8 通道 DDR5 內存和 128 通道 PCIe Gen5 連接，采用定制的 Arm 兼容設計。這一核心數量使 Ampere 超過了當今市場上任何基于 Arm 或 x86 的服務器芯片的最大核心數量。

Ampere 的主要支持者包括 Google Cloud，該公司幾個月前推出了基于 AmpereOne 的實例；Supermicro，銷售各種基于 Ampere 的服務器；甲骨文是其主要股東，計劃在安培芯片上投入大量資金。該公司還與惠普企業、微軟 Azure 以及其他幾家原始設備制造商和云服務提供商（例如技嘉和阿里云）合作。

Astera Labs

最高執行官：Jitendra Mohan

Astera Labs 正在為服務器供應商和云服務提供商提供基于芯片的產品，這些產品利用了 Compute Express Link，這是一種新的連接標準，可實現更快、更高效的服務器，同時具有更大的靈活性和更低的成本。

在一年多前從投資者那里籌集了 1.5 億美元的 D 輪融資后，這家初創公司聘請摩根士丹利和摩根大通作為可能于 2024 年進行的首次公開募股的主承銷商。與此同時，Astera 擴大了其領導團隊，其中包括前 Meta 硬件資深人士 Chris Peterson，擔任技術和生態系統研究員，以「推動企業發展、戰略發展和產品創新」。

Astera 的連接產品組合包括 Leo 內存連接平臺，據稱這是「業界首款」內存控制器，支持內存擴展、內存池和內存共享功能，有助于提高服務器性能并降低成本。

阿亞爾實驗室（Ayar Labs）

最高執行官：Mark Wade，聯合創始人、首席執行官

Ayar Labs 相信，它可以利用硅光子技術開創高性能芯片的新時代，該技術使用光而不是電通過芯片傳輸數據。這家初創公司去年 12 月表示，已任命聯合創始人兼首席技術官 Mark Wade 為新任首席執行官，因為該公司正準備「迎接封裝內光學 I/ O」。

Wade 的任命是在 Ayar 今年 5 月表示已為其 C 輪融資額外籌集 2500 萬美元后做出的，這使得該輪融資總額達到 1.55 億美元。該初創公司的投資者包括英偉達、英特爾投資、惠普企業的風險投資部門和 GlobalFoundries。

在 Ayar 實現了多個里程碑之后，這筆額外投資隨之而來。其中包括演示業界首款可提供 4 Tbps 連接速度的光學解決方案、與美國國防部合作使用其光學 I/O 小芯片和激光器制作軍事應用原型，以及與 Nvidia 合作開發 AI 芯片帶光纖 I/O。

Celestial AI

最高執行官：Dave Lazovsky

Celestial AI 認為，它比競爭對手更有能力通過其 Photonic Fabric 光學互連技術兌現硅光子對人工智能和高性能計算的承諾。

這家初創公司今年 6 月表示，已籌集了由 IAG Capital Partners、Koch Disruptive Technologies 和淡馬錫 Xora 創新基金領投的 1 億美元 B 輪融資。其他投資者包括三星 Catalyst、Smart Global Holdings 和保時捷汽車控股公司。

與其他硅光子設計人員一樣，Celestial AI 將光學互連視為加速計算的未來，使系統能夠以比目前常見的電氣互連更低的功耗更快、更大量地發送數據。但該公司表示，其 Photonic Fabric 可以將數據傳輸到處理器計算芯片上的任何位置，與任何光學互連替代方案相比，其帶寬提高了 25 倍，延遲和功耗降低了 10 倍以上。

Cerebras Systems

最高執行官：安德魯·費爾德曼（Andrew Feldman）

Cerebras Systems 表示，它的巨型晶圓級 AI 芯片深受客戶青睞，這些芯片比 Nvidia 等公司的傳統 GPU 更適合大規模 AI 模型。

這家初創公司 10 月份表示，今年的收入翻了一番。一個重要的推動因素是它與阿拉伯聯合酋長國的投資公司 G42 達成的一項大交易，其中涉及構建九臺互連的超級計算機，該初創公司將作為云服務進行管理。

這標志著該公司原始業務模式的演變，該模式涉及銷售配備 Cerebras 2.6 萬億晶體管晶圓級引擎處理器的系統。該初創公司的其他客戶包括葛蘭素史克、阿斯利康、Jasper 和 TotalEnergies。

D-Matrix

最高執行官：Sid Sheth

D-Matrix 尋求通過所謂的「同類首個」計算平臺使生成式人工智能應用程序在商業上可行，該平臺依賴于具有數字內存計算功能的基于小芯片的處理器。

這家初創公司于 9 月份表示，已籌集了 1.1 億美元的 B 輪融資，由新加坡投資公司淡馬錫牽頭，其他投資者也參與其中，包括微軟的 M12 風險基金、SK 海力士和 Marvell Technology。

D-Matrix 尋求在快速增長的人工智能推理市場上挑戰 Nvidia，推出基于芯片的解決方案，據稱該解決方案將比基于 GPU 的替代方案降低總擁有成本。該初創公司的芯片利用數字內存計算電路技術，將計算核心嵌入到內存中，以顯著減少傳統處理器中常見的內存瓶頸。

EdgeQ

最高執行官：Vinay Ravuri

EdgeQ 正在通過其針對一系列蜂窩網絡應用的「芯片基站」產品，與英特爾等半導體巨頭和愛立信等電信巨頭的芯片制造能力展開競爭。這家初創公司于 4 月透露，已籌集 7500 萬美元的 B 輪融資，用于投資其下一代芯片技術的開發，該技術可作為公共和私人 5G 和 4G 的基礎蜂窩網絡。

今年，網絡和電信供應商開始推出將使用 EdgeQ 芯片的新產品。其中包括臺灣緯創資通 (Wistron)，該公司表示已使用 EdgeQ 的芯片開發出「首款軟件定義的多模 4G/5G 小型基站」。該初創公司還推出了 MaxLinear 的 4G/5G 小型蜂窩參考設計以及 Actiontec 的 4G/5G 小型蜂窩架構平臺。

支持 EdgeQ 的其他供應商包括沃達豐，該公司計劃將其芯片用于下一代軟件可編程 5G ORAN 平臺。網絡軟件供應商 Mavenir 還計劃使用 EdgeQ 的芯片開發 4G/5G 小型基站產品。

Lightmatter

最高執行官：尼古拉斯·哈里斯

Lightmatter 表示，計劃利用其基于光子芯片的技術「為最先進的人工智能和 HPC 工作負載帶來新的性能和節能水平」。

這家初創公司去年 12 月表示，它已籌集了 1.55 億美元，作為其 5 月份宣布的 C 輪融資 1.54 億美元的延期。據 Lightmatter 稱，最新一輪融資使該公司的總資金超過 4.2 億美元，私人估值超過 12 億美元。

C-2 輪融資由 Alphabet 的風險投資部門 GV 和全球投資公司 Viking Global Investors 領投。該公司的其他投資者包括英特爾投資公司和惠普企業的風險投資部門等。

Lightmatter 的產品組合包括 Envise 4S，這是一款 4U 服務器，包含 16 個該公司的 Envise 芯片，并且僅使用 3 千瓦的功率。該公司表示，機架級 Envise 推理系統可以運行 BERT-Base SQuAD 大型語言模型，每秒推理次數是 Nvidia 的 DGX A100 系統的三倍，每秒每瓦推理次數是 8 倍。

SiMa.ai

最高執行官：Krishna Rangasayee

SiMa.ai 表示，其邊緣人工智能芯片技術將「令人驚嘆的性能」和「令人難以置信的能效」與「美麗簡單的按鈕式軟件體驗」結合在一起。

今年 6 月，這家初創公司表示，在兩個基于 PCIe 的生產板和用于低代碼 ML 開發的 Palette 軟件的支持下，其面向嵌入式邊緣市場的片上機器學習系統芯片已進入批量生產。該公司還額外籌集了 1300 萬美元資金，使總投資達到 2 億美元。

去年 11 月，這家初創公司表示，它與 Supermicro 建立了戰略合作伙伴關系，提供邊緣機器學習服務器，該服務器將其 MLSoC 芯片用于各種用例，包括員工安全、防盜管理和訪問控制等智能視覺應用。

SiMa.ai 表示，根據提交給 MLPerf（一套用于訓練和推理的機器學習基準測試）的結果，其 MLSoC 在功耗和延遲方面擊敗了 Nvidia 的 Jetson AGX Orin 片上系統，推理每瓦每秒幀數更高。

Tenstorrent

最高執行官：吉姆·凱勒

Tenstorrent 正在撼動人工智能計算的芯片設計界，其商業模式包括銷售專用處理器和許可芯片技術供其他公司使用。這家初創公司在 8 月份表示，已籌集了 1 億美元的融資，由現代汽車集團和三星 Catalyst 基金領投，其他幾家供應商也參與其中。

這一投資消息是在 Tenstorrent 宣布與韓國電子巨頭 LG 建立合作伙伴關系大約三個月后發布的，LG 可能會使用這家初創公司的 AI 和 RISC-V 小芯片設計來為未來的高端電視和汽車產品提供動力。兩家公司還將合作將 LG 的視頻編解碼器技術集成到 Tenstorrent 未來的數據中心產品中。

今年早些時候，Tenstorrent 任命了公司領導團隊的關鍵角色。其中包括擔任首席運營官的前 Google 和 SiFive 高管 Keith Witek，擔任操作系統和基礎設施軟件副總裁的前 Meta 基礎設施硬件負責人 Olof Johansson，以及擔任董事會成員的前 Intel GPU 負責人 Raja Koduri。