谁是下一个英伟达？

由于投资者本周将注意力集中在芯片设计公司英伟达公司及其为数据中心人工智能应用提供动力的芯片相关的销售额和盈利预期激增的情况下，一些人可能会寻找其他芯片公司来押注。

现在，Nvidia是用作人工智能加速器的图形单元处理器（GPU）的最大供应商，周三的第二财季业绩预计将证明这一点。竞争对手芯片制造商 Advanced Micro Devices 和英特尔公司两家公司都在努力开发新产品，以抢占这块利润丰厚的蛋糕，但他们的芯片尚未上市，而英伟达目前无法满足需求。

因此，从事人工智能领域的半导体初创公司的机会再好不过了。但在为人工智能热潮提供镐和铲子的竞赛中，硬件，尤其是半导体，拥有最长的开发时间。

“有客户请求与我们合作，希望在明年上半年进行试点，”位于加利福尼亚州圣克拉拉的 d-Matrix 联合创始人兼首席执行官 Sid Sheth 说道，该公司是一家高能效小芯片设计公司。“有很多客户对此感兴趣。英伟达生产不够，太贵了。人们正在寻找能够改变经济的东西。客户告诉我，如果我有产品，他们会立即购买。我们正在尽可能快地运行，以便将其送到客户手中。” Sheth表示，他的目标是在2024年上半年将公司的芯片组交付给客户进行试点测试，并在明年下半年实现量产。

与 Nvidia 一样，d-Matrix将使用台积电来制造其半导体，但它正在使用成本更低且更可用的旧制造节点。这些小芯片名为 Corsair，是高度连接的 SRAM 内存模块，专用于执行人工智能算法中的数十亿次操作。它们将与英特尔主导的 x86 架构兼容，并可以加速运行生成式 AI 应用程序（如 ChatGPT）的瓶颈。

在过去的十年里，许多半导体初创公司纷纷成立，寻求取代或加入英伟达，专注于数据中心或郊区人工智能加速的某些方面。Cambrian AI Research 创始人兼首席分析师 Karl Freund 表示，大多数专注于 AI 的芯片初创公司分为两类。一是专注于训练，这需要数千个 GPU，来回传递更多数据到系统中以继续训练它们，这是 Nvidia 所擅长的。第二个重点是推理，这涉及根据可用数据做出决策——他看到更多的公司，并且这可能发生在所谓的边缘，或者更接近网络边缘的用户，而不是云端更远的地方。

“我真的认为，我们称之为未来三年，Nvidia 将在数据中心占据主导地位，”弗罗因德告诉 MarketWatch。“也许在未来三年左右的时间里，所有初创公司加起来最多只能获得 5%、10% 到 15% 的市场份额。” 他表示，越来越多的初创公司专注于边缘人工智能，这种技术更节能，而且计算密集程度较低。

“边缘是大多数初创公司所涉足的领域，大多数获得风险投资的初创公司都专注于边缘，随着时间的推移，这是一个更大的市场。” 但他表示，目前已经有一家大型芯片公司高通公司占据了优势。

由于过去几个季度风险投资行业的融资水平较低且IPO数量较少，专注于人工智能机会的半导体初创公司提供了一个亮点。软银集团公司的arm首次公开募股（可能是下个月）的前景，可能会成为 IPO 市场急需的推动力，并引起其他同样专注于人工智能的芯片制造商的关注。

但随着 2022 年风险投资总额下降，对专注于芯片的人工智能初创公司的投资也大幅下降。根据 PitchBook 的数据，对专注于人工智能的芯片制造商的风险投资从 2021 年的 90 亿美元降至 40 亿美元，当时专注于人工智能的芯片制造商占半导体融资的一半以上。

2023 年迄今为止，投资者已在 97 笔融资交易中为人工智能和机器学习相关芯片制造商投入了 10.6 亿美元。有几家公司更为成熟，已经存在了几年，估值超过 10 亿美元，例如由Andrew Feldman联合创立的 Cerebras Systems。

Cerebras 围绕自己的飞盘大小的芯片晶圆开发了一个系统，该晶圆几乎是 Nvidia 最大 GPU 的 60 倍，拥有 2.6 万亿个晶体管。该公司最近获得了一份最初价值 1 亿美元的合同，为阿拉伯联合酋长国的科技集团 G42 建造第一台人工智能超级计算机。G42 计划向能源和医疗保健公司出售由超级计算机支持的人工智能计算服务。

“在训练领域，我认为除了 Cerebras 之外，没有任何初创公司能够在数据中心训练方面与 Nvidia 竞争，”Freund 说。Cerebras 成立于 2015 年，总部位于加利福尼亚州桑尼维尔，2017 年首次引起华尔街一些人士的关注，当时该公司处于隐秘模式，私人估值为 10 亿美元。根据 CB Insights 全球独角兽俱乐部的数据，该公司目前估值为 40 亿美元。

另一家备受关注的人工智能硬件公司是Tenstorrent，该公司刚刚又获得了1亿美元的融资，投资者包括三星(Samsung)、LG电子(LG Electronics)和现代(Hyundai)，融资总额为3.5亿美元。Tenstorrent开发了一个基于RISC- V架构的系统，RISC是RISC(精简指令集计算机)架构的开源版本，是Arm的RISC专有版本的竞争对手。Tenstorrent的用于机器学习的Grayskull双芯片卡现已上市，其机器学习系统Blackhole预计将于2024年上市。根据CB Insights的数据，这家总部位于多伦多的公司也是一家估值达10亿美元的独角兽。

“人们想要解决方案，他们不想将 40 个东西组合在一起才能发挥作用，”Tenstorrent 首席运营官 Keith Witek 说。“我们正在将软件和硬件结合在一起。” Jim Keller 是一位著名的处理器设计师，曾在 DEC、AMD 和 Apple 从事主要处理器的设计工作，目前担任该公司的首席执行官。

“就人工智能的颠覆性技术而言，Cerebras 和 Tenstorrent 处于领先地位，”Freund 说。

Playground Global 合伙人 Sasha Ostojic 在 Nvidia 工作了近十年，她表示，最有可能成功的公司将提供软件或整个生态系统。从 2015 年开始，他和他的合作伙伴考察了该领域几乎所有的 AI 芯片公司，然后决定投资 d-Matrix。自那以后，有些公司失败了，有些公司正在努力获得更多的风险投资。

“我在英伟达学到的一件事是，英伟达首先是一家软件公司，”奥斯托吉奇说。“我们发现这些早期公司没有取得成功，因为他们的软件还没有准备好，没有达到所需的企业质量……这对 Nvidia 来说是一条非常强大的护城河，”指的是该公司的 CUDA 软件生态系统。

芯片初创公司的风险甚至比典型的软件初创公司更高，因为它们需要更多的资金来开发复杂的半导体设计和软件，再加上制造物理产品的成本。几年后，很可能会出现更多的失败，但总有希望成为下一个 Nvidia。