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半导体三大特性都是围绕一个词:烧钱,不少创企倒在第一站
2024-03-06 来源:贤集网
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关键词:半导体ARM人工智能

曾经备受资本追捧、可谓“遍地黄金”的半导体赛道,几经波折之后,迎来资本市场寒冬。

“看不清、不敢投、没钱了”一度成为贯穿行业的基调,半导体“盲投也能挣钱”的时代宣告结束。

资本市场的风向,变了!

众所周知,半导体是一个前期投资巨大、回笼资金漫长的行业,资本对其发展异常重要。而如今资本市场的转向,对于芯片初创企业,尤其是那些不断靠融资输血,自我造血能力不足的企业来讲,或将是一场“厄运”。



芯片企业淘汰赛,加速!

资本寒冬,往往意味着行业洗牌,芯片企业接连倒闭。

2023年,前有哲库3000多人团队就地解散、时代芯存资不抵债放弃挣扎,后续摩星半导体、复睿微电子等国内芯片创业公司相继曝出倒闭传闻。

此前,曾立志成为“中国高通”的诺领科技、Arm CPU初创企业启灵芯等芯片企业也早已相继消失。

究其原因,除了技术路线偏差、战略失误或核心人员变动等因素外,融资难+亏损大+盈利差,成为压到公司的最大一根稻草。

半导体具有三大特性:大投资、长周期、高风险。

真正的研发需要高投入长周期和相当大的风险,企业要想保持长期持续稳定发展,除了先进的技术和成熟的产品外,还必须要有稳定的收入、利润和现金流。否则,一旦没有大量资金输血的话,很难有半导体企业可以走到最后。

因此,在当前资本市场遇冷的现状下,芯片淘汰赛加速上演。

根据企查查的数据,2022年中国吊销、注销芯片相关企业超过5700家,同比增长了近70%。而在2023年,破产及注销的企业数量更是超过了10000家,增幅达到90%,增长趋势明显。

除了数量激增之外,这次芯片淘汰赛波及的范围也更加广泛,不仅包括国内初创企业,也有具备一定技术研发实力的国际初创明星企业。

其中,AI新星Wave Computing破产关闭的消息还历历在目;前不久,美国GaN初创新星NexGen Power Systems也突然宣布倒闭;前脚刚退出中国市场的英国AI芯片独角兽Graphcore,近日又传出出售的传闻...



资金流动性的减少、创新步伐的放缓,以及消费者信心的衰退,都在很大程度上制约了这些初创公司的成长。

尤其是在下行周期下,由于供需平衡被打破,此前的卖方市场转变成买方市场,为了回收现金流,保持和抢占更多市场份额,很多厂家不得不选择降价促销。但即便如此,在需求疲软下,很多公司销量依然不见起色,并且在收入端出现了量价齐跌的情况。

而在支出端,集成电路属于典型的资金密集型、技术密集型和人才密集型行业,一家芯片厂商想要在市场上拥有一定的竞争力,往往需要投入大量的研发和生产资金。而且,芯片行业的技术更新换代非常快,需要不断地进行技术研发和产品升级。因此,芯片行业的投资成本非常高,导致很多企业无法承受这些成本压力。

长期入不敷出的结果,体现在经营数据上就是业绩大幅下降甚至亏损。

以往,在资本市场火热时,其实这些都不是问题。因为只要故事讲得好,有一定的技术和产品落地能力,总有大把资金愿意为此买单。而如今,在行业下行情况下,资本热度也在同步降温。大家不约而同收紧了口袋,资金不再像以前那么充裕,缺乏生命力的公司逐渐融不到下一轮。

因此,在内部自我造血能力不足,外部融资热度下降的大环境下,使得一些初创企业很有可能面临被淘汰出局的局面。

Atomic管理合伙人兼首席执行官杰克·亚伯拉罕发出警告:“有三分之二的初创企业最多还能生存不到一年时间,我们即将进入一个初创企业大规模消亡的时代。”


留下来的都是劲敌?

Cerebras是一家“一鸣惊人”的公司,该公司因为芯片大,而捕获了行业的眼球。英伟达的A100 GPU已经相当大了,差不多826平方毫米。但Cerebras的新型芯片WSE-2 芯片,面积为 45,225平方毫米,几乎覆盖了8英寸硅晶圆的整个表面。自2016年成立以来它已筹集了7.3亿美元。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。目前,Cerebras已经与阿布扎比G42合作建造了九台人工智能超级计算机中的第一台,这台超级计算机的造价超过1亿美元。Cerebras也正在朝着生成式AI领域奋进,虽然它已经证明了其CS-2在GPT模型中训练的速度,但是其仍没有获得大型厂商的采用。

Cerebras研究人员在AI硬件公司中首次在Andromeda AI 超级计算机上训练了一系列七个 GPT 模型,参数分别为 111M、256M、590M、1.3B、2.7B、6.7B 和 13B

Tenstorrent也是业界很看好的一家初创公司,由顶级芯片设计师Jim Keller于2016年所创立。截止目前,该公司已经融资了近3.35亿美元,最近的一次投资者中包括三星和现代,目前估值约为10亿美元。Tenstorrent将利用RISC-V和Chiplet技术打造AI CPU,以此来挑战英伟达的AI主导地位。最近,Tenstorrent刚与三星达成生产合作的协议,计划使用三星的4nm工艺来生产芯片。

该公司拥有全面的路线图(如下图所示),其中包括基于 RISC-V 的高性能 CPU 小芯片以及先进的 AI 加速器小芯片,有望为机器学习提供强大的解决方案。目前,Tenstorrent有两款产品:一种名为Grayskull的机器学习处理器,可提供约315 INT8 TOPS的性能,可插入PCIe Gen4插槽;另一种是联网Wormhole ML处理器,可提供约350 INT8 TOPS的性能并使用GDDR6内存子系统,一个 PCIe Gen4 x16 接口,并具有与其他机器的 400GbE 连接。今年他们将推出其 Black Hole独立ML计算机芯片。该公司的重头戏"Grendel "将于2024年推出,这是一种高配置、高性能的ML芯片设计,将CPU芯片与专用的 ML/AI 芯片相结合,与英伟达的GH200和 Grace/Hopper超级芯片的实现方式类似。



成立于2017年的SambaNova已成为AI芯片创业领域中资金最雄厚的公司之一。截至目前,该公司已成功筹集了高达10亿美元的融资,投资方包括如软银和英特尔等知名机构。这使SambaNova不仅成为融资额最高的AI芯片初创公司,也被视为英伟达最有力的新兴竞争者之一,公司估值达到了50亿美元。

SambaNova最近推出了其最新的第四代SN40L处理器。这款处理器拥有超过1,020亿个晶体管,采用了台积电的5nm工艺,其计算速度高达638 teraflops。独特的三层内存系统(包括片上内存、高带宽内存和高容量内存)旨在处理与AI工作负载相关的庞大数据流。SambaNova宣称,一个只有8个此类芯片组成的节点就能够支持多达50万亿参数的模型,这几乎是OpenAI的GPT-4 LLM报告规模的三倍。该公司的首席执行官Rodrigo Liang表示,使用标准的GPU来执行相同任务将需要数百个芯片,这意味着总成本只有使用标准方法的1/25。然而,SambaNova并不直接将芯片销售给其他公司。相反,它提供对其定制技术栈的访问权限,其中包含了为运行最大型AI模型而专门设计的专有硬件和软件。


避免与之正面竞争,会否是AI芯片初创公司的新出路?

尽管英伟达在人工智能计算领域占据主导地位,但该公司并没有牢牢锁定该领域,市场机会仍然有很多。如果按照英伟达的冯·诺依曼架构+HBM+先进工艺+互联这样的路线,可能将无人能敌英伟达,而且GPU价格和功耗一直在上涨,这对于人工智能行业本身来说是不可持续的。所以一些AI芯片公司选择不与英伟达正面竞争,另辟蹊径,走出一些差异化的路线,试图在市场中分一杯羹。


d-Matrix:存内计算芯片

d-Matrix公司也是一家AI芯片初创公司,该公司认为,随着生成式人工智能的爆发,当前的基础设施无法维持成本和需求,生成式人工智能需要变革性的计算范式。所以d-Matrix

设计的芯片具有数字“内存计算”功能,使人工智能计算机代码能够更有效地运行。d-Matrix 宣称可以将TCO降低十倍,并在性能和延迟方面具有二十倍的优势。

据The Register的报道,这家初创公司的最新芯片名为Jayhawk II,将采用通过高速结构连接的八个小芯片,总共 2GB 的 SRAM,而且只需要350瓦就能提供大约 2,000 TFLOPs 的 FP8 性能和多达 9,600 TOPs 的 Int4 或块浮点数学性能。

该芯片可帮助ChatGPT等生成型AI应用提供支持。不过该公司所针对的仅是人工智能的推理部分,训练部分则不涉猎。也就是说他们讲不与英伟达正面竞争,而是发力在3-600亿参数模型领域。对于这种尺寸的模型,在人工智能推理方面,英伟达的H100不一定是最经济的选择。运行这些模型的大部分成本都归结于快速高带宽内存的使用。相比之下,d-Matrix 加速器中使用的SRAM更快、更便宜,但容量也有限。

d-Matrix已经在微软的支持下融资1.1亿美元,微软已承诺在明年推出该芯片时对其自用进行评估。d-Matrix预计两年内年收入将超过 7000 万至 7500 万美元,并实现收支平衡。


Ceremorphic:模拟计算AI芯片

Ceremorphic正在设计一款采用台积电5nm工艺的超低功耗超级计算芯片,利用其自己的专利技术和多线程处理架构ThreadArch®。该公司的创始人兼首席执行官Venkat Mattela,此前他所创立的Redpine Signals于2020年3月以3.14亿美元的价格出售给了Silicon Labs。Ceremorphic所研发的芯片的核心在于数字电路之下的模拟电路,在芯片功能的层次结构的最低层进行模拟计算,更高层次上则不做模拟计算。该公司的创始人兼首席执行官Venkat Mattela认为,模拟乘法将比数字乘法更有效地利用电压,更好的实现低功耗。

该公司的主要技术包括可靠、低能耗和安全的机器学习、图形神经处理器、抗量子和硅高效安全处理器、高性能模拟电路、可靠的时序电路和系统级互连,使产品能够针对不同的细分市场进行扩展。右图描绘了 Ceremorphic的技术组合,涵盖当前和未来的计算需求。



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