AI芯片初创企业趋于平稳，行业重心转向自研方案

科技界虽庆祝AI复兴，但AI芯片初创企业涌入势头已趋平稳。Google、Amazon、Meta等成熟超大规模企业正构建满足特定负载的专有处理器，提高数据中心市场新进入者门槛。

机器学习（ML）技术持续快速演进，新神经网络架构涌现于各电子系统。

Arteris首席运营官Laurent Moll预测"每个人的SoC都将集成某种形式的AI。"此趋势利好Arteris，其核心业务提供片上网络（NoC）IP和开发工具，助各规模企业无缝嵌入AI。

对AI芯片初创企业而言，竞争加剧，更难在利基市场立足。

EE Times下月将发布"Silicon 100"（2021版），年度新兴电子半导体初创企业榜。跟踪行业二十年的作者Peter Clarke报告称，专用AI芯片初创企业数量较去年趋平。他警告行业可能已达"峰值AI"阶段。

简而言之，AI芯片初创企业黄金时代可能结束。

Tirias Research首席分析师Kevin Krewell预见持续并购活动。"初创融资激增追随Intel收购Nervana，向投资者发出清晰退出信号，"他指出。"市场当前容纳AI企业超可持续负载。预期唯有最创新——尤其探索模拟或光学方案者——生存。最终AI/ML负载将集成进更大SoC或小芯片架构。"

Arteris近期采访新任COO、前高通工程副总裁兼长期Arteris CTO。请他解读当前AI芯片格局与初创未来方向。

Moll将AI繁荣比作"见过最大淘金热之一"。淘金者既含资深硅开发者也含无晶圆厂经验新手，争夺同一块蛋糕。

扩大开发者基础和多元应用虽利好Arteris，但对AI芯片初创企业构建不同现实。它们不仅面对同行竞争，还面对超大规模企业和汽车OEM，后者开发定制硅支持专有系统。

AI芯片市场仍处扩张期，全板块持续探索。但数据中心细分现现"一点秩序"，超大规模企业通过设计内部加速器掌控局面，针对自有数据集定制。

Moll解释超大规模企业拥有独家数据集和专有软件栈，能针对特定负载优化硅。相比之下，小型初创企业开拓新颖SoC架构、SRAM/DRAM用法、堆叠、光互联以相对现成方案提供卓越AI性能。

超大规模企业却常选验证架构。Google TPU即非革命性设计，却为其目标负载交付卓越性能。

问新兴初创能否切入超大规模数据中心，Moll持怀疑。"除非技术证明不可或缺，小企业不太可能在该环境立足——或被超大规模企业收购。"

他总结超大规模心态："他们知晓数据集和期望架构。初创提供引人注目的高性能方案时，他们将收购IP和团队强化自有产品。"

Krewell同意，指出唯有"惊艳"成就如Cerebras晶圆级芯片的初创才获超大规模青睐。NVIDIA凭无处不在的软件生态和可扩展性仍是默认AI平台。

边缘AI呈现不同机遇组合。市场仍宽广，许多参与者仍在确定如何应用AI并高效实现。

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2025年半导体TAM 19%将关联AI/ML。（来源：Bernstein；Cisco；Gartner；IC Insights；IHS Markit；Machina Research；McKinsey Analysis — Arteris汇编）

Krewell强调边缘仍大多未开发。向传感器和边缘设备添加ML，尤其低功耗模拟和存内计算方案显露希望。他预见边缘处理器INT4和INT2推理有巨大潜力，在极小功耗和内存占用下平衡精度。

但应用多样性也可能引发"边缘AI"炒作周期，因术语缺乏精确定义常被初创泛用。

Moll视角见两边缘趋势：(1)嵌入多功能芯片的AI——驱动最快增长，尤其智能手机AI加速器赋能语音视觉功能；(2)大型专用AI芯片，仍属演进利基。

车载AI采用跨越高级驾驶辅助系统（ADAS）至全自动驾驶。Moll设想解决方案谱系——从轻量计算机视觉芯片至处理高吞吐推理的大型AI处理器。

专有芯片现存厂商主导ADAS，自动驾驶市场为生产大型AI硅初创提供沃土。但汽车OEM也转向垂直整合，如特斯拉"全自动驾驶"计算机和大众宣布设计高功率芯片计划。

Arteris接获OEM询盘，寻求理解全栈并保持对将重塑车辆架构硅的控制。

Recogni、Blaize、Mythic等初创瞄准汽车作为边缘AI细分，但具体部署路径仍不确定。

Krewell指出汽车平台仍在演进。分布式架构提供模块化和风险缓解但成本复杂度更高。他强调平衡边缘智能以减少数据流量、延迟和功耗分配的重要性。

Moll和Krewell一致认为焦点从硅转向软件。部署ML需强健软件生态和低代码工具，赋能嵌入式设计师为特定应用创建定制模型。

问为何重返Arteris，Moll引两因：一、Arteris占关键利基通过NoC IP组装大型复杂SoC；二、收购Magillem增添强大软件层补充硬件供给。

总之，AI格局在演进。初创面临超大规模内研方案激烈竞争，但边缘和汽车市场仍存机遇——前提是硅与软件集成创新。

>> 本文最初发表于姊妹网站EE Times。