雖然半導體行業今年的收入預計會下降10.9%，但2024年將捲土重來，全球銷售額預計增長16.8%。
研究公司Gartner本月早些時候預測，雖然2023年全球半導體收入為5340億美元，但明年將達到6240億美元，足以彌補這一差距。
這對於英特爾、台積電和Nvidia等全球最大的半導體公司來說是個好消息，但也表明，半導體行業的一些初創公司可能有更好的機會贏得客戶訂單來裝備最先進的系統。
在過去的一年裡，由於ChatGPT和其他需要強大且昂貴的晶片才能運行的應用在2022年末推出，業界的注意力也越來越多地集中在啟用和加速生成式AI工作負載上。
Nvidia可能會主導AI計算領域，由於AI晶片需求旺盛，僅在過去一個季度，Nvidia的收入就增加了兩倍，但這並不能阻止Cerebras Systems、d-Matrix、Lightmatter和Tenstorrent等眾多半導體初創公司通過其新穎的晶片架構、處理技術和商業模式爭奪自己的市場份額。
AI淘金熱還催生了市場對Astera Labs、Ayar Labs和Celestial AI等不同類型半導體初創公司的需求，以幫助行業內的企業克服內存和數據傳輸瓶頸，這些瓶頸阻礙了應用以更快的速度運行。
半導體初創公司也在其他領域看到了機遇，其中包括AmpereComputing，該公司基於Arm的雲原生處理器正在贏得OEM廠商和雲服務提供商的青睞；以及EdgeQ，憑藉自己「片上基站」在電信領域快速發展起來；還有Sim.ai，該公司的邊緣AI晶片正在進入批量生產階段，並被部署在Supermicro的系統中。
下面就讓我們來看看2023年最熱門的這10家半導體初創公司，其中包括今年因多種原因引起轟動的公司，例如獲得大筆融資資金、有產品發布、在客戶和合作夥伴取得重大進展等里程碑事件。
Ampere Computing
創始人、首席執行官：Renee James
雖然微軟Azure和AWS為雲計算構建了自己基於Arm的CPU，但Ampere Computing正在做的是確保業界其他公司能夠獲得x86晶片架構主要替代方案帶來的高密度和能效優勢。
這家總部位於美國加利福尼亞州聖克拉拉的晶片設計初創公司在一年前秘密申請首次公開募股，目前正在開發第三代「雲原生」伺服器晶片，代號Ampere One，可提供多達192個核心、8通道DDR5內存和128通道PCIe Gen5連接，採用定製的Arm兼容設計。這個核心數量也使Ampere超過了當今市場上任何基於Arm或x86伺服器晶片的最大核心數量。
Ampere的主要支持者包括：Google Cloud，後者幾個月前推出了基於Ampere One的實例；Supermicro，銷售各種基於Ampere的伺服器；Oracle是該公司的主要股東，計劃在Ampere晶片上投入大量資金；此外Ampere還與HPE、微軟Azure以及其他幾家OEM廠商和雲服務提供商（例如技嘉和阿里雲）合作。
Astera Labs
聯合創始人、首席執行官：Jitendra Mohan
Astera Labs正在為伺服器供應商和雲服務提供商提供自己基於晶片的產品，這些產品利用了一種名為Compute Express Link的新連接標準，可以實現更快速、更高效的伺服器，同時具有更大的靈活性和更低的成本。
據報道，這家總部位於美國加利福尼亞州聖克拉拉的初創公司在一年多前在D輪融資中獲得了1.5億美元之後，聘請了摩根史坦利和摩根大通作為可能於2024年進行的首次公開募股的主承銷商。與此同時，Astera擴大了領導團隊，引入了包括前Meta硬體資深人士Chris Peterson，擔任技術和生態系統研究員，以「推動企業發展、戰略發展和產品創新」。
Astera的連接產品組合包括Memory Connectivity Platform，據稱這是「業界首款」支持內存擴展、內存池和內存共享功能的內存控制器，可提高伺服器性能並降低成本。
Ayar Labs
聯合創始人、首席執行官：Mark Wade
Ayar Labs認為，它可以利用矽光子技術開創高性能晶片的新時代，該技術使用光而不是電通過晶片傳輸數據。
這家總部位於美國加利福尼亞州克拉拉聖塔的初創公司在去年12月表示，已任命聯合創始人、首席技術官Mark Wade為新任首席執行官，據投資人Will Graves稱，因為該公司正準備「專注我們通過封裝內光學I/O看到在高容量傳輸方面的機會」。
Ayar在今年5月表示已經在C輪融資中獲得2500萬美元，總融資金額達到1.55億美元，之後任命了Wade。Ayar公司的投資方包括Nvidia、Intel Capital、HPE的風險投資部門和GlobalFoundries。
Ayar在實現了多個裡程碑之後，這筆額外投資隨之而來，其中包括演示業界首款可提供4 Tbps連接速度的光學解決方案、與美國國防部合作使用其光學I/O小晶片和雷射器製作的軍事應用原型，以及與Nvidia合作利用光纖I/O開發AI晶片。
Celestial AI
創始人、首席執行官：Dave Lazovsky
Celestial AI認為，自己比競爭對手更有能力通過Photonic Fabric光學互連技術實現矽光子對AI和高性能計算的承諾。
這家總部位於美國加利福尼亞州聖克拉拉的初創公司在今年6月表示，在由IAG Capital Partners、Koch Disruptive Technologies和淡馬錫Xora創新基金領投的B輪融資中獲得1億美元，其他投資方包括Samsung Catalyst、Smart Global Holdings和Porsche Automobil Holding。
與其他矽光子設計公司一樣，Celestial AI將光學互連視為加速計算的未來，這種技術使系統能夠以比目前常見的電氣互連以更低功耗、更快速度、更大量的方式發送數據。
Celestial AI表示，Photonic Fabric可以將數據傳輸到處理器計算晶片上的任何位置，與任何光學互連替代方案相比，帶寬提高了25倍，延遲和功耗降低了10倍多。
Cerebras Systems
聯合創始人、首席執行官：Andrew Feldman
Cerebras Systems表示，它的巨型晶圓級AI晶片深受客戶青睞，這種晶片比Nvidia等廠商的傳統GPU更適合大規模AI模型。
這家總部位於美國加利福尼亞州桑尼維爾的初創公司在今年10月份表示，該公司今年的收入翻了一番，其中一個重要的推動因素是公司和阿拉伯聯合大公國的投資企業G42達成了一項大交易，其中涉及構建9台互連的超級電腦，Cerebras Systems將以雲服務的方式管理該系統。
這標誌著Cerebras Systems原始業務模式的演變，其中涉及銷售配備Cerebras 2.6萬億電晶體Wafer-Scale Engine處理器的系統。
Cerebras Systems的其他客戶包括葛蘭素史克、阿斯利康、Jasper和TotalEnergies。
D-Matrix
聯合創始人、首席執行官：Sid Sheth
D-Matrix致力於通過所謂的「同類首款」計算平台讓生成式AI應用在商業上可行，而且該平台依賴於具有數字內存計算功能的、依賴小晶片的處理器。
這家總部位於美國加利福尼亞州聖克拉拉的初創公司在今年9月表示，在由新加坡投資公司淡馬錫領投的B輪融資中獲得1.1億美元，其他投資方包括微軟的M12風險基金、SK海力士和Marvell Technology。
D-Matrix希望在快速增長的AI推理市場上挑戰Nvidia，推出基於晶片的解決方案，據稱該解決方案將比基於GPU的解決方案總擁有成本更低。而且，D-Matrix的晶片利用數字內存計算電路技術，將計算核心嵌入到內存中，顯著減少傳統處理器中常見的內存瓶頸。
EdgeQ
創始人、首席執行官：Vinay Ravuri
EdgeQ正在通過針對一系列蜂窩網路應用的「晶片基站」產品，與英特爾等半導體巨頭以及具有晶片製造能力的愛立信等電信巨頭展開競爭。
這家總部位於加利福尼亞州聖克拉拉的初創公司在今年4月透露，已經在B輪融資中獲得7500萬美元，用於投資下一代晶片技術的開發，這項技術可作為公有和私人5G和4G蜂窩網路的基礎。
今年，網路和電信供應商開始推出使用EdgeQ晶片的新產品，其中包括Wistron已經使用了EdgeQ的晶片開發出「首款軟體定義的多模4G/5G小型基站」。EdgeQ公司還公布了MaxLinear的4G/5G小型蜂窩參考設計，以及Actiontec的4G/5G小型蜂窩架構平台。
其他支持EdgeQ的廠商還包括沃達豐，後者計劃將EdgeQ晶片用於下一代軟體可編程5G ORAN平台；以及網路軟體廠商Mavenir，計劃使用EdgeQ的晶片開發4G/5G小型基站產品。
Lightmatter
創始人、首席執行官：Nicholas Harris
Lightmatter表示，計劃利用其基於光子晶片的技術「為最先進的人工智慧和高性能計算工作負載帶來更高水平的性能和節能能力」。
這家總部位于波士頓的初創公司在12月表示，在由Alphabet風險投資部門GV和全球投資公司Viking Global Investors領投的C-2輪融資中獲得了1.55億美元，使得總融資資金超過4.2億美元，估值超過12億美元，其他投資方包括Intel Capital和HPE的風險投資部門等。
Lightmatter的產品組合包括Envise 4S，一款4U伺服器，其中包含16個Lightmatter Envise晶片，功率僅為3千瓦。Lightmatter表示，機架級Envise推理系統可以運行BERT-Base SQuAD大型語言模型，每秒推理次數是Nvidia DGX A100系統的3倍，每秒每瓦的推理次數是Nvidia DGX A100系統的8倍。
Sima.ai
創始人、首席執行官：Krishna Rangasayee
SiMa.ai表示，該公司的邊緣AI晶片技術結合了「令人驚嘆的性能」和「令人難以置信的能效」與「美麗簡單的按鈕式軟體體驗」。
今年6月，這家總部位於加利福尼亞州聖何塞的初創公司表示，在兩個基於PCIe的生產板和用於低代碼ML開發的Palette軟體的支持下，Sima.ai面向嵌入式邊緣市場的片上機器學習系統晶片已經進入批量生產。該公司還額外籌集了1300萬美元資金，使總融資達到2億美元。
11月，Sima.ai公司表示，已經與Supermicro建立了戰略合作夥伴關係以提供邊緣機器學習伺服器，該伺服器將Sima.ai的MLSoC晶片用於各種用例，包括員工安全、防盜管理和訪問控制等智能視覺應用。
SiMa.ai表示，根據提交給MLPerf訓練和推理機器學習基準測試結果顯示，Sima.ai的MLSoC在功耗和延遲方面擊敗了Nvidia Jetson AGX Orin片上系統，運行推理工作負載的每瓦每秒幀數更高。
Tenstorrent
首席執行官：Jim Keller
Tenstorrent正在撼動AI計算晶片設計界，其商業模式包括銷售專用處理器和許可晶片技術供其他公司使用。
這家總部位於多倫多的初創公司在今年8月份表示，在由Hyundai Motor Group和Samsung Catalyst Fun領投、其他廠商參與的融資中獲得了1億美元資金。
在宣布這個消息的三個月前，Tenstorrent與韓國電子巨頭LG建立了合作夥伴關係，LG可能會將Tenstorrent的AI和RISC-V小晶片設計用於未來的高端電視和汽車產品中，此外兩家公司還合作把LG的影片編解碼技術集成到Tenstorrent未來的數據中心產品中。
今年早些時候，Tenstorrent任命了公司領導團隊的關鍵角色，其中包括擔任首席運營官的前Google和SiFive高管Keith Witek，擔任作業系統和基礎設施軟體副總裁的前Meta基礎設施硬體負責人Olof Johansson，以及擔任董事會成員的前Intel GPU負責人Raja Koduri。
