亚洲芯片制造商挑战Nvidia，瓶颈何在？

NVIDIA从视频游戏行业的巨头，一跃成为全球市值最高的上市公司，这带来了一些意想不到的后果。其中之一是，如今的半导体行业似乎在创造收入的同时，也催生了几乎同样多的错失恐惧症（FOMO）。

波士顿咨询公司（BCG）董事总经理、合伙人兼印度半导体业务负责人Ankush Wadhera表示：“这个行业现在备受关注，人人都想分一杯羹。”

这一转变催生了亚洲数千家人工智能芯片初创公司的诞生，其中许多公司的创始人都是来自Intel和AMD等前人工智能时代老牌公司的资深人士。

与Nvidia一样，所有这些初创公司都采用无晶圆厂（fabless）模式，即它们只负责设计芯片，而将制造环节外包给专业的晶圆代工厂。

然而，尽管有数千家初创公司都希望在人工智能领域打造出下一款突破性芯片，但全球主要的芯片制造工厂却屈指可数，例如台积电（TSMC）和三星电子旗下的芯片制造部门三星晶圆代工（Samsung Foundry）。

对于一家试图在前沿领域发展的初创公司而言，与这些晶圆代工厂之一建立合作关系，其重要性不亚于其芯片本身。如今，这些公司正竭力证明自己有实力获得这些晶圆厂的青睐。

超越Nvidia之路

风险投资公司祥峰投资（Vertex Ventures）执行董事Chan Yip Pang表示，对于那些寻求采用更先进节点（一个描述芯片制造技术代际的术语）的晶圆厂的公司来说，台积电在该领域基本仍是市场领导者。他补充说，想在台积电获得产能分配通常也并非易事。

为了让读者对节点有一个概念，3纳米节点被认为比15纳米节点更先进，因为前者的晶体管排列更紧密，这通常会使芯片速度更快、能效更高。

这也使得它们的制造成本更高，难度也更大。

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尽管缺乏晶圆代工厂导致了瓶颈，但投资者仍在支持人工智能芯片初创公司。例如，Pang就投资了东南亚的三家半导体初创公司。

成立于2017年的韩国公司FuriosaAI，是亚洲少数几家已成功确保其先进人工智能芯片产能的初创企业之一。

Furiosa产品与业务高级副总裁Alex Liu向《亚洲科技》承认，整个过程“非常复杂”，要求初创公司同时获得台积电的产能、高带宽内存的供应、封装合作伙伴的支持以及客户的验证。

到目前为止，该公司已融资2.46亿美元，并已向包括三星和LG在内的客户与合作伙伴交付产品。

Furiosa的旗舰人工智能推理芯片名为RNGD，于2026年1月进入量产。该芯片采用台积电的5纳米工艺制造，首批4000颗芯片由其组装合作伙伴、现已转型为人工智能硬件制造商的台湾厂商华硕（Asus）交付。

Furiosa计划今年再生产16000颗，使其2026年的总产量达到20000颗芯片。单颗RNGD芯片的成本估计为10000美元。

立于前沿

总部位于班加罗尔的Agrani Labs由前Intel和AMD高管领导，是印度和东南亚少数几家像Furiosa一样试图打造尖端人工智能芯片的初创公司之一。

该公司已从Peak XV Partners筹集了800万美元。据报道，Agrani的首席执行官Dheemanth Nagaraj正在洽谈超过1亿美元的融资。对于多次置评请求，Nagaraj未予回应。

投资者告诉《亚洲科技》，该公司的首席执行官及其团队是班加罗尔最顶尖的芯片设计人才之一。据估计，班加罗尔约有15万名工程师为Intel和AMD等美国半导体公司工作。

但即使拥有1亿美元和强大的芯片设计能力，也可能不足以让该公司获得台积电的产能。

投资了芯片设计公司Morphing Machines的硬科技风险投资公司Speciale Invest的普通合伙人Arjun Rao表示：“在最前沿的节点上，即便是小规模的流片和经过验证的初始产量，成本也相当高昂。鉴于全球人工智能计算基础设施的大规模建设，产能获取对于年轻的初创公司来说是一个障碍。”

流片（Tape-out）是指将完成的芯片设计发送到工厂进行制造的阶段。

台积电在一份声明中告诉《亚洲科技》，公司已“投入专门资源与新兴客户合作”，帮助初创公司将其芯片设计转化为可量产的产品。公司还提供技术和商业指导，包括生产计划和技术路线图。

需要强大的盟友

尽管如此，晶圆代工厂的准入只是初创公司面临的制约之一。人工智能芯片需要高带宽内存（HBM），以便数据能足够快地在芯片中传输，以运行大型人工智能模型。

同样由于制造设施短缺，高带宽内存芯片的瓶颈已导致内存芯片价格飙升。

初创公司无法单独解决内存限制问题，许多公司一直在寻求与内存供应商建立合作伙伴关系。

对于人工智能芯片初创公司而言，与高带宽内存（HBM）供应商建立关系至关重要。SK Hynix、三星和Micron主导着用于人工智能芯片的高带宽内存市场。

Furiosa的Liu表示：“获得高带宽内存的供应非常重要。这些是获胜所必需的条件。”不过他表示，这与资金多少无关。例如，SK Hynix就明确表示，他们不会随随便便支持任何一家初创公司。

这是一个问题，特别是因为获得这种支持是公司将芯片交付给客户或部署到云端的许多后续步骤的先决条件。

台积电的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）是一种先进封装技术，它将人工智能芯片和高带宽内存整合到一个芯片封装中，是此类先进封装中最知名的例子。它将Nvidia的芯片与高带宽内存配对。

但台积电一次只能生产有限数量的CoWoS封装，这对于试图构建高端人工智能系统的公司来说是另一个瓶颈。

总部位于新加坡的Silicon Box旨在缓解这一障碍。该公司采用先进的面板级封装技术，将人工智能处理器、高带宽内存和其他组件连接成一个单一的芯片封装。

但Silicon Box的首席营收官Mike Han表示，在与人工智能芯片初创公司合作之前，这些公司需要满足几个标准。

据Han称，Silicon Box会评估初创公司的技术团队、创始人的过往业绩、是否获得晶圆代工厂、内存及其他供应链合作伙伴的支持，以及是否存在可靠的客户需求。

他指出：“我们首先评估他们团队的技术能力，然后是创始团队的过往业绩。他们过去能否取得成功是一个关键因素。”

对Furiosa而言，争取客户并非始于工程设计完成之后，而是与该过程同步进行。

高级副总裁Liu说：“当你开始设计芯片时，就需要开始与潜在客户交谈，以了解市场趋势。”他表示，随着公司迈向生产，这些对话经历了多轮沟通。

打造国家冠军企业

在评估需求时，初创公司还需要解决一个棘手的商业问题：人工智能实验室或云服务提供商为什么会购买一家初创公司的芯片，而不是Nvidia的？Liu表示，成本和主权问题是其中最重要的因素。

他说：“作为Furiosa，我们是非美国、非中国的技术，因此我们对所有人都保持中立。这也减少了很多政治风险。”

Speciale Invest的Rao表示，由于芯片已成为地缘政治竞争的核心，各国政府正日益寻求替代美国和中国供应商的自主选择。

他说：“印度应该拥有几个战略性的人工智能芯片替代方案，而不仅仅是一个。我们正在建设数据中心，我们需要计算能力，因此从中长期来看，拥有本土替代方案是个好主意。”

祥峰投资的Pang表示，在韩国，政府的支持与成熟的内存和半导体生态系统相辅相成，帮助催生了像Furiosa和Rebellions这样的公司。

印度和东南亚的人工智能芯片初创公司正在采取一种资本密集度较低的路线，其中许多公司在与政府支持实体的竞争中已被排挤出局。

由于难以获得高端晶圆厂的产能，许多公司正专注于为边缘人工智能或特定工作负载设计专用集成电路（ASIC）。

边缘人工智能芯片可以为无人机、机器人、闭路电视摄像头、工业机器、电动汽车和自动驾驶汽车的实时任务提供动力，而无需将数据发送到远端的数据中心。

这类芯片可能不需要最先进的制造能力，也不需要像前沿人工智能数据中心芯片那样大量的稀缺高带宽内存。设计此类芯片所需的人才更为普遍且成本较低。与拥挤的数据中心推理芯片市场不同，初创公司通过为特定用途进行构建，有更多的方式实现差异化。

从边缘到尖端

总部位于新加坡的OptoML正在为闭路电视摄像头、无人机和机器人制造此类芯片。它们部署在设备上、本地或网络网关处，可以为企业降低延迟和计算成本。

OptoML的首席执行官兼联合创始人Saravana Maruthamuthu表示，公司目前正在与制造商试用其芯片，包括总部位于钦奈的Murugappa Group和Wheels India。

OptoML目前的芯片采用12纳米工艺节点，这是一种已大规模使用多年的较旧制造技术。与Furiosa使用的5纳米工艺相比，它通常更便宜且更容易获得。

采用较旧芯片技术的初创公司拥有更多的制造选择。祥峰投资的Pang说：“如果你谈论的是更成熟的节点，实际上在马来西亚有一家名为Silterra的晶圆代工厂。他们能够制造这些更成熟的节点。”

到2029年，东南亚预计将有六家采用这类较旧技术的新晶圆代工厂投入运营。

印度也正在建设其半导体供应链的各个部分，包括制造、组装和测试。

例如，政府的“印度半导体任务”已支持了多个项目，而Tata Electronics正在古吉拉特邦的多莱拉开发一个晶圆厂，预计将生产28至110纳米节点的芯片。

Pang表示，考虑到该地区的资金限制，东南亚在短期内不太可能产生像Groq或Cerebras那样的公司。他指出：“我预计东南亚的芯片初创公司会更多地聚集在规模更小、成本更低、更小众的类别，而这些类别仍然可以具有相当大的市场规模。”

对一些公司来说，小众市场只是一个起点。OptoML正在朝着5纳米数据中心推理芯片的目标努力。

首席执行官Maruthamuthu说：“超大规模云服务提供商是我们希望进入的最终目标。但我们正从我们能够部署、建立商业吸引力的地方开始，然后逐步迈向并实现这一目标。” TECH IN ASIA