年终盘点：2023年最炙手可热的10家半导体初创公司

虽然半导体行业今年的收入预计会下降10.9%，但2024年将卷土重来，全球销售额预计增长16.8%。

研究公司Gartner本月早些时候预测，虽然2023年全球半导体收入为5340亿美元，但明年将达到6240亿美元，足以弥补这一差距。

这对于英特尔、台积电和Nvidia等全球最大的半导体公司来说是个好消息，但也表明，半导体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和其他需要强大且昂贵的芯片才能运行的应用在2022年末推出，业界的注意力也越来越多地集中在启用和加速生成式AI工作负载上。

Nvidia可能会主导AI计算领域，由于AI芯片需求旺盛，仅在过去一个季度，Nvidia的收入就增加了两倍，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其新颖的芯片架构、处理技术和商业模式争夺自己的市场份额。

AI淘金热还催生了市场对Astera Labs、Ayar Labs和Celestial AI等不同类型半导体初创公司的需求，以帮助行业内的企业克服内存和数据传输瓶颈，这些瓶颈阻碍了应用以更快的速度运行。

半导体初创公司也在其他领域看到了机遇，其中包括AmpereComputing，该公司基于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，凭借自己“片上基站”在电信领域快速发展起来；还有Sim.ai，该公司的边缘AI芯片正在进入批量生产阶段，并被部署在Supermicro的系统中。

下面就让我们来看看2023年最热门的这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，例如获得大笔融资资金、有产品发布、在客户和合作伙伴取得重大进展等里程碑事件。

Ampere Computing

创始人、首席执行官：Renee James

虽然微软Azure和AWS为云计算构建了自己基于Arm的CPU，但Ampere Computing正在做的是确保业界其他公司能够获得x86芯片架构主要替代方案带来的高密度和能效优势。

这家总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉的芯片设计初创公司在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，代号Ampere One，可提供多达192个核心、8通道DDR5内存和128通道PCIe Gen5连接，采用定制的Arm兼容设计。这个核心数量也使Ampere超过了当今市场上任何基于Arm或x86服务器芯片的最大核心数量。

Ampere的主要支持者包括：Google Cloud，后者几个月前推出了基于Ampere One的实例；Supermicro，销售各种基于Ampere的服务器；Oracle是该公司的主要股东，计划在Ampere芯片上投入大量资金；此外Ampere还与HPE、微软Azure以及其他几家OEM厂商和云服务提供商（例如技嘉和阿里云）合作。

Astera Labs

联合创始人、首席执行官：Jitendra Mohan

Astera Labs正在为服务器供应商和云服务提供商提供自己基于芯片的产品，这些产品利用了一种名为Compute Express Link的新连接标准，可以实现更快速、更高效的服务器，同时具有更大的灵活性和更低的成本。

据报道，这家总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉的初创公司在一年多前在D轮融资中获得了1.5亿美元之后，聘请了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扩大了领导团队，引入了包括前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Memory Connectivity Platform，据称这是“业界首款”支持内存扩展、内存池和内存共享功能的内存控制器，可提高服务器性能并降低成本。

Ayar Labs

联合创始人、首席执行官：Mark Wade

Ayar Labs认为，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。

这家总部位于美国加利福尼亚州克拉拉圣塔的初创公司在去年12月表示，已任命联合创始人、首席技术官Mark Wade为新任首席执行官，据投资人Will Graves称，因为该公司正准备“专注我们通过封装内光学I/O看到在高容量传输方面的机会”。

Ayar在今年5月表示已经在C轮融资中获得2500万美元，总融资金额达到1.55亿美元，之后任命了Wade。Ayar公司的投资方包括Nvidia、Intel Capital、HPE的风险投资部门和GlobalFoundries。

Ayar在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的军事应用原型，以及与Nvidia合作利用光纤I/O开发AI芯片。

Celestial AI

创始人、首席执行官：Dave Lazovsky

Celestial AI认为，自己比竞争对手更有能力通过Photonic Fabric光学互连技术实现硅光子对AI和高性能计算的承诺。

这家总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉的初创公司在今年6月表示，在由IAG Capital Partners、Koch Disruptive Technologies和淡马锡Xora创新基金领投的B轮融资中获得1亿美元，其他投资方包括Samsung Catalyst、Smart Global Holdings和Porsche Automobil Holding。

与其他硅光子设计公司一样，Celestial AI将光学互连视为加速计算的未来，这种技术使系统能够以比目前常见的电气互连以更低功耗、更快速度、更大量的方式发送数据。

Celestial AI表示，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，带宽提高了25倍，延迟和功耗降低了10倍多。

Cerebras Systems

联合创始人、首席执行官：Andrew Feldman

Cerebras Systems表示，它的巨型晶圆级AI芯片深受客户青睐，这种芯片比Nvidia等厂商的传统GPU更适合大规模AI模型。

这家总部位于美国加利福尼亚州桑尼维尔的初创公司在今年10月份表示，该公司今年的收入翻了一番，其中一个重要的推动因素是公司和阿拉伯联合酋长国的投资企业G42达成了一项大交易，其中涉及构建9台互连的超级计算机，Cerebras Systems将以云服务的方式管理该系统。

这标志着Cerebras Systems原始业务模式的演变，其中涉及销售配备Cerebras 2.6万亿晶体管Wafer-Scale Engine处理器的系统。

Cerebras Systems的其他客户包括葛兰素史克、阿斯利康、Jasper和TotalEnergies。

D-Matrix

联合创始人、首席执行官：Sid Sheth

D-Matrix致力于通过所谓的“同类首款”计算平台让生成式AI应用在商业上可行，而且该平台依赖于具有数字内存计算功能的、依赖小芯片的处理器。

这家总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉的初创公司在今年9月表示，在由新加坡投资公司淡马锡领投的B轮融资中获得1.1亿美元，其他投资方包括微软的M12风险基金、SK海力士和Marvell Technology。

D-Matrix希望在快速增长的AI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的解决方案总拥有成本更低。而且，D-Matrix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，显着减少传统处理器中常见的内存瓶颈。

EdgeQ

创始人、首席执行官：Vinay Ravuri

EdgeQ正在通过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以及具有芯片制造能力的爱立信等电信巨头展开竞争。

这家总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的初创公司在今年4月透露，已经在B轮融资中获得7500万美元，用于投资下一代芯片技术的开发，这项技术可作为公有和私人5G和4G蜂窝网络的基础。

今年，网络和电信供应商开始推出使用EdgeQ芯片的新产品，其中包括Wistron已经使用了EdgeQ的芯片开发出“首款软件定义的多模4G/5G小型基站”。EdgeQ公司还公布了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。

其他支持EdgeQ的厂商还包括沃达丰，后者计划将EdgeQ芯片用于下一代软件可编程5G ORAN平台；以及网络软件厂商Mavenir，计划使用EdgeQ的芯片开发4G/5G小型基站产品。

Lightmatter

创始人、首席执行官：Nicholas Harris

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高性能计算工作负载带来更高水平的性能和节能能力”。

这家总部位于波士顿的初创公司在12月表示，在由Alphabet风险投资部门GV和全球投资公司Viking Global Investors领投的C-2轮融资中获得了1.55亿美元，使得总融资资金超过4.2亿美元，估值超过12亿美元，其他投资方包括Intel Capital和HPE的风险投资部门等。

Lightmatter的产品组合包括Envise 4S，一款4U服务器，其中包含16个Lightmatter Envise芯片，功率仅为3千瓦。Lightmatter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 DGX A100系统的3倍，每秒每瓦的推理次数是Nvidia DGX A100系统的8倍。

Sima.ai

创始人、首席执行官：Krishna Rangasayee

SiMa.ai表示，该公司的边缘AI芯片技术结合了“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”。

今年6月，这家总部位于加利福尼亚州圣何塞的初创公司表示，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，Sima.ai面向嵌入式边缘市场的片上机器学习系统芯片已经进入批量生产。该公司还额外筹集了1300万美元资金，使总融资达到2亿美元。

11月，Sima.ai公司表示，已经与Supermicro建立了战略合作伙伴关系以提供边缘机器学习服务器，该服务器将Sima.ai的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训练和推理机器学习基准测试结果显示，Sima.ai的MLSoC在功耗和延迟方面击败了Nvidia Jetson AGX Orin片上系统，运行推理工作负载的每瓦每秒帧数更高。

Tenstorrent

首席执行官：Jim Keller

Tenstorrent正在撼动AI计算芯片设计界，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。

这家总部位于多伦多的初创公司在今年8月份表示，在由Hyundai Motor Group和Samsung Catalyst Fun领投、其他厂商参与的融资中获得了1亿美元资金。

在宣布这个消息的三个月前，Tenstorrent与韩国电子巨头LG建立了合作伙伴关系，LG可能会将Tenstorrent的AI和RISC-V小芯片设计用于未来的高端电视和汽车产品中，此外两家公司还合作把LG的视频编解码技术集成到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。