亚洲芯片制造商挑战Nvidia，面临哪些阻碍？
晶圆代工厂的准入只是初创公司面临的其中一个限制
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本文由AI辅助翻译
NVIDIA从视频游戏行业的巨头崛起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。其一，如今半导体行业所产生的“错失恐惧症”（Fomo）似乎与其产生的收入一样多。
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，每个人都想分一杯羹。”
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，而将生产制造环节交由专业的晶圆代工厂。
尽管有成千上万的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厂只有少数几家，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来说，与这些晶圆代工厂之一建立关系，其重要性不亚于其芯片本身。如今，这些公司正奋力证明自己有资格进入这些晶圆厂的生产线。
超越Nvidia之路
风险投资公司祥峰投资（Vertex Ventures）的执行董事Chan Yip Pang表示，对于那些寻求采用更先进制程节点（该术语用于描述一代芯片制造技术）的晶圆厂的公司来说，台积电在该领域仍是当之无愧的市场领导者。Pang补充说，要在台积电获得产能分配通常并非易事。
为了更具体地说明制程节点，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。
这也使得它们的生产制造难度更大、成本更高。
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尽管缺乏晶圆代工厂造成了瓶颈，但投资者仍在支持人工智能芯片初创公司。Pang本人就已在东南亚投资了三家半导体初创公司。
成立于2017年的韩国公司FuriosaAI，是亚洲少数几家为其先进人工智能芯片确保了生产的初创企业之一。
Furiosa产品与业务高级副总裁Alex Liu向Tech in Asia承认，整个过程“非常复杂”，需要初创公司同时获得台积电的产能、高带宽内存（high-bandwidth memory, HBM）的供应、封装合作伙伴的支持以及客户的验证。
迄今为止，该公司已筹集2.46亿美元，并已向三星和LG等客户及合作伙伴出货。
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颗芯片由组装合作伙伴华硕（Asus）交付。华硕是一家台湾制造商，目前也生产人工智能硬件。
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。
走在前沿
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试图打造像Furiosa那样尖端人工智能芯片的初创公司之一。
该公司已从Peak XV Partners处筹集了800万美元。据报道，Agrani的首席执行官Dheemanth Nagaraj正在洽谈筹集超过1亿美元的资金。Nagaraj未回应多次置评请求。
投资者告诉Tech in Asia，该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，在班加罗尔约有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1亿美元资金和强大的芯片设计能力，该公司也可能不足以获得台积电的产能。
深度科技风投公司Speciale Invest的普通合伙人Arjun Rao表示：“在最先进的制程节点上，即使是小规模的流片和经过验证的初始产量，成本也十分高昂。”Speciale Invest投资了芯片设计公司Morphing Machines。Rao补充道：“鉴于全球人工智能计算能力的大规模建设，产能的获取是年轻初创公司面临的一大障碍。”
流片（Tape-out）是指将完成的芯片设计送往工厂进行制造的过程。
台积电在一份声明中告诉Tech in Asia，该公司已“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批量生产的产品。台积电还提供技术和商业指导，包括生产计划和技术路线图方面的建议。
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其中一个限制。人工智能芯片需要高带宽内存（HBM），以便数据能够足够快地在芯片中传输，从而运行大型人工智能模型。
HBM芯片的瓶颈——同样是由于生产设施短缺——已导致内存芯片价格飙升。
初创公司无法独自解决内存限制问题，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HBM供应商建立关系至关重要。SK海力士（SK Hynix）、三星和美光（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HBM供应非常重要。这些是取胜的必要条件。”不过他表示，这与你拥有多少资金无关。例如，SK海力士明确表示，他们不会随便支持任何一家初创公司。
这是一个问题，尤其因为获得这种支持是将公司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是一种先进封装技术，它将人工智能芯片和高带宽内存集成到同一个芯片封装中，是此类先进封装技术中最著名的例子。它将Nvidia的芯片与HBM配对在一起。
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。它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。
Han表示，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：“我们首先评估其团队的技术能力，然后是其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，争取客户并非在工程设计完成后才开始，而是在整个过程中同步进行的。
高级副总裁Liu说：“当你开始设计芯片时，就需要与潜在客户沟通，以了解市场趋势。”他表示，随着公司迈向生产阶段，这些对话经历了多轮。
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何要购买初创公司的芯片，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，我们是美国和中国之外的技术，所以我们对所有人都保持中立。这也大大降低了政治风险。”
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方案。
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Furiosa和Rebellions等公司。
在与政府支持的实体的竞争中，许多印度和东南亚的人工智能芯片初创公司已被排挤出局，它们正在采取一种资本密集度较低的路线。
由于难以进入高端晶圆厂，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程数据中心。
这类芯片可能不需要像前沿人工智能数据中心芯片那样最先进的制造能力或同样大量的稀缺高带宽内存。设计此类芯片所需的人才也更普遍且成本更低。与拥挤的数据中心推理芯片市场不同，初创公司可以通过为特定用途进行构建来创造更多差异化。
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。这些芯片部署在设备上、本地服务器或网络网关处，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，其中包括总部位于金奈的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。
使用较旧芯片技术的初创公司有更多的制造选择。祥峰投资的Pang说：“如果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。他们能够制造更成熟节点的产品。”
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建成。
印度也正在建设其半导体供应链的各个环节，包括制造、封装和测试。
例如，政府的“印度半导体任务”已支持了多个项目，而塔塔电子（Tata Electronics）正在古吉拉特邦的Dholera开发一座晶圆厂，预计将生产28纳米至110纳米制程节点的芯片。
Pang表示，鉴于该地区的资金限制，东南亚在短期内不太可能出现像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集中在规模较小、成本较低、更利基的类别，这些市场仍然可以有相当大的规模。”
对一些公司而言，利基市场只是一个起点。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：“超大规模数据中心运营商是我们想要进入的最终目标。但我们正从我们能够部署、建立商业吸引力的地方开始，然后逐步实现这一目标。” TECH IN ASIA
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