在硅谷剛剛上演的關(guān)于 OpenAI 未來的戲劇中，有一個支線情節(jié)涉及其首席執(zhí)行官 Sam Altman 雄心勃勃的想要成立芯片企業(yè)。

在被趕下臺并重新掌管公司之前，Altman 曾尋求從中東投資者和軟銀創(chuàng)始人孫正義那里籌集高達 1000 億美元的資金，以建立一個與行業(yè)巨頭英偉達和臺積電競爭的競爭對手。這將是一項艱巨的任務。對于 AI 芯片來說，1000 億美元可能也走不了多遠。

鑒于這家英偉達和臺積電對生成人工智能的所有事物都至關(guān)重要，Altman 不太可能是唯一有希望與他們競爭的人。AI 芯片領域的護城河是難以逾越的。

英偉達在圖形處理器（GPU）市場的占有率約為 95%。這些計算機處理器最初是為圖形設計的，但在機器學習等領域變得越來越重要。臺積電擁有全球 90% 的先進芯片市場。這些生意利潤豐厚，臺積電的毛利率接近 60%，英偉達為 74%。臺積電每年的銷售額為 760 億美元。這些令人印象深刻的數(shù)字讓人覺得似乎有足夠的空間來容納更多的競爭者。

英偉達人工智能芯片的全球短缺使得垂直整合的前景變得更具吸引力。隨著開發(fā)和訓練高級 AI 模型所需的 GPU 數(shù)量快速增長，AI 公司盈利的關(guān)鍵在于穩(wěn)定地獲得 GPU。這解釋了為什么全球科技巨頭一直在爭相開發(fā)針對其工作流程進行優(yōu)化的精簡芯片，例如用于訓練和運行人工智能大型語言模型的數(shù)據(jù)中心服務器的芯片。

公司設計定制芯片是一回事。但英偉達的盈利能力并非來自于使芯片具有成本效益，而是來自于為廣泛的任務和行業(yè)提供一站式解決方案。例如，Nvidia 的 HGX H100 系統(tǒng)每個售價約為 30 萬美元，用于加速從金融應用程序到分析的所有工作量。

HGX H100 系統(tǒng)由 35,000 個零件組成，要為該系統(tǒng)找到一個可行的競爭對手，需要的不僅僅是設計一個新芯片。Nvidia 開發(fā) GPU 已經(jīng)有二十多年了。這一領先優(yōu)勢包括硬件和相關(guān)軟件庫，受到數(shù)千項專利的保護。

即使拋開設計新人工智能芯片的挑戰(zhàn)，制造才是真正的挑戰(zhàn)所在。建立晶圓代工廠是第一個障礙。盡管臺積電擁有三十多年建設「晶圓廠」的經(jīng)驗，但預計還需要三年多的時間才能讓其在亞利桑那州建設的美國工廠開始投產(chǎn)。該工廠的總投資預計約為 400 億美元。

運營這些工廠需要一支擁有電氣工程、物理學或材料科學高級學位的高技能工人隊伍。技術(shù)工人短缺已經(jīng)推遲了亞利桑那州工廠的開工日期。

另一個問題是購買進入工廠的芯片制造設備。荷蘭制造商 ASML 壟斷了對生產(chǎn)先進芯片至關(guān)重要的極紫外光刻機。這些機器的等待時間平均約為兩年，每臺機器的成本超過 3 億美元。

但到目前為止，專利仍然是最大的障礙。臺積電是全球最大的專利持有者之一，擁有超過 52,000 項與芯片制造相關(guān)的專利。其中，約 3,000 個采用先進封裝，這是人工智能芯片的一項關(guān)鍵技術(shù)，可提高性能，臺積電在合同制造方面比競爭對手三星具有優(yōu)勢。臺積電在該技術(shù)上八年多的投資進一步提高了進入壁壘。

對于新進入者來說，應對這一切意味著漫長的交貨時間，這在快速發(fā)展的行業(yè)中尤其危險。與此同時，英偉達和臺積電的豐厚利潤意味著更多的現(xiàn)金用于研發(fā)，加快了下一代技術(shù)發(fā)布的步伐，要知道臺積電每年的資本支出超過 300 億美元。過去一年，由于勢頭對英偉達和臺積電有利，它們與競爭對手的差距一直在擴大。目前，即使是他們最大的競爭對手也沒有足夠的能力來縮小這一差距，更不用說新的加入者了。

英偉達在 AI 芯片領域「霸權(quán)地位」，阻礙了初創(chuàng)公司的融資

據(jù)報道，投資者表示，英偉達在人工智能計算機芯片制造方面的霸主地位已經(jīng)冷卻了潛在競爭對手的風險投資，三季度季度美國交易數(shù)量比一年前下降了 80%。

隨著英偉達在 AI 芯片領域發(fā)展壯大，試圖制造與之競爭的芯片的公司也變得越來越難。風險投資家們將這些初創(chuàng)公司視為風險更高的賭注，他們最近開始不愿提供大筆資金注入。將一個芯片設計提升到一個可工作的原型可能要花費超過 5 億美元，所以這種倒退很快就威脅到了創(chuàng)業(yè)公司的前景。

Eclipse Ventures 合伙人格雷格·賴肖 (Greg Reichow) 表示：「英偉達的持續(xù)主導地位充分說明了打入這個市場的難度。這導致對這些公司的投資減少，或者至少對其中許多公司的投資減少?！?/p>

根據(jù) PitchBook 的數(shù)據(jù)，截 8 月底，美國芯片初創(chuàng)公司已籌集 8.814 億美元。相比之下，2022 年前三個季度的交易額為 17.9 億美元。截至 8 月底，交易數(shù)量從 23 筆減少到 4 筆。

據(jù)科技網(wǎng)站 The Register 報道，AI 芯片初創(chuàng)公司 Mythic 總共籌集了約 1.6 億美元資金，去年現(xiàn)金耗盡，幾乎被迫停止運營。但幾個月后的 3 月份，它成功籌集到了相對溫和的 1300 萬美元投資。Mythic 首席執(zhí)行官戴夫·里克 (Dave Rick) 表示，英偉達「間接」加劇了整體 AI 芯片融資困境，因為投資者希望「投資巨額、回報豐厚的全壘打型投資」。里克表示，困難的經(jīng)濟狀況加劇了周期性半導體行業(yè)的低迷。

尋求籌集現(xiàn)金的芯片初創(chuàng)公司面臨著投資者更嚴格的要求。消息人士稱，他們要求公司擁有一款在幾個月內(nèi)推出或已經(jīng)產(chǎn)生銷售的產(chǎn)品。大約兩年前，芯片初創(chuàng)公司的新投資通常為 2 億美元或 3 億美元。PitchBook 分析師布倫丹·伯克 (Brendan Burke) 表示，這一數(shù)字已降至約 1 億美元。

為了在 8 月份籌集 1 億美元資金，Tenstorrent 夸耀了首席執(zhí)行官吉姆·凱勒 (Jim Keller)，他是一位近乎傳奇的芯片架構(gòu)師，曾為蘋果、AMD 和特斯拉設計過芯片。

D-Matrix 預計今年的收入將低于 1000 萬美元，但在微軟的財務支持以及 Windows 制造商承諾在明年推出后測試 d-Matrix 的新型 AI 芯片的支持下，D-Matrix 籌集了 1.1 億美元。

雖然英偉達影子下的這些芯片制造商處境艱難，但人工智能軟件和相關(guān)技術(shù)領域的初創(chuàng)公司卻沒有面臨同樣的限制。根據(jù) PitchBook 的數(shù)據(jù)，截至 8 月份，他們今年籌集了約 240 億美元的資金。