标签: AI Chip

  • Anthropic正与三星商讨定制AI芯片,不想只靠英伟达了

    四月那会儿,路透社曾经报过一条消息,说Anthropic在认真考虑自研AI芯片,原因很简单——芯片不够用。当时听起来更像是行业内幕人士的放风,没多少人当真。但这几天,这件事看起来是真的了。

    周四,The Information 报道称Anthropic正在和三星接触,商讨围绕一款待定芯片展开合作。不过按照报道的说法,Anthropic自己也没完全想清楚这块芯片到底用来干什么、怎么塞进服务器、性能要做到什么程度。说白了,双方还在谈,没到拍板的阶段。

    Anthropic与三星商讨定制AI芯片
    AI公司纷纷开始布局自研芯片,Anthropic和三星的合作正在洽谈中(配图由AI生成)

    TechCrunch去求证的时候,Anthropic的回复很标准——包含谷歌、亚马逊和英伟达芯片的多元化硬件堆栈,仍将是其计算战略的核心。至于和三星有没有可能合作,官方说法是没有更多信息可以披露。

    这话翻成人话就是:我们确实在聊,但别问太多,说出来就不好谈了。

    OpenAI上周刚亮底牌

    Anthropic这个动作,怎么看都像是对上周OpenAI那步棋的回应。就在6月24日,OpenAI联手博通(Broadcom)发布了它们的首款自研推理处理器,代号”Jalapeño”。OpenAI的说法是,这块芯片效率更高,性能功耗比优于竞品。

    除了OpenAI和Anthropic,亚马逊和谷歌也早就在做自己的定制芯片了——亚马逊有Trainium,谷歌有TPU,都是云服务里的标配。所以归根到底,这场”造芯”运动的核心逻辑只有一个:英伟达太强势了,强势到所有人都想绕开它。

    英伟达在AI芯片领域的地位不用多说,训练、推理两头吃,市面上基本没有能打的对手。但这种一家独大的局面,让所有AI公司都睡不踏实——供货要看脸色,价格也没多少议价空间。自己掌握芯片,意味着至少不用把命门捏在别人手里。

    三星为什么是那个合适的人选

    三星在AI产业链里的位置很特殊。它既是英伟达的合作伙伴,帮英伟达生产训练AI模型所需的芯片,同时又用英伟达的软件来制造自己的芯片。两边下注,和谁都熟。

    更有意思的是,三星和英伟达正在韩国合建一座AI芯片工厂。也就是说,如果Anthropic最终选择和三星合作,这条供应链上会出现一个微妙的三角关系:英伟达帮三星建厂,三星帮Anthropic做芯片,而Anthropic本来就是英伟达的大客户。大家都在同一张牌桌上,只是出的牌不一样。

    三星也不是第一次和AI公司谈芯片合作了。此前有报道说,三星还在和谷歌讨论下一代AI芯片的制造。看起来,三星想在AI芯片代工这块吃到更多份额,和台积电掰一掰手腕。


    这块芯片最终能不能做出来,现在下结论还太早。Anthropic连”用来干什么”都没想清楚,说明项目还在非常早期的阶段。但方向已经明确了:AI公司不想永远当英伟达的客户,它们想自己掌握硬件的主动权。

    接下来值得看的是,OpenAI的Jalapeño芯片什么时候能量产落地,以及Anthropic和三星的谈判会不会在年内有实质性突破。芯片这件事,宣布容易,做出来难,业内翻车的例子也不是没有。

  • Nvidia 迎来真正对手?这家 AI 芯片创业公司估值冲到 50 亿美元

    如果你最近关注 AI 芯片赛道,可能听说过 Etched 这个名字。这家 2022年成立的创业公司,昨天(6月30日)发了一则进展更新,数字相当夸张:TSMC 今年早些时候成功量产了他们的芯片,而现在,他们已经拿到了 10 亿美元的合同订单。

    Etched AI芯片概念图
    Etched 的 AI 推理芯片直接对标 Nvidia

    估值方面,Etched 最新一轮(去年12月)融了 5 亿美元,投后估值 50 亿美元。加上更早的融资,到现在总共拿了 8 亿美元。

    30 页 memo,换来一堆拒绝

    芯片行业的门槛高到离谱,一般人听到”我们要做 AI 芯片挑战 Nvidia”这种话,第一反应大概是”又来一个”。但 Etched 的故事有一点不太一样:他们的创始人当年给投资人写了一封 30 页的 memo,论证 AI 未来一定需要专用芯片(而不是通用 GPU),结果被每一个见过的投资人拒了。

    那是 2023 年。公司每个月都在担心现金流断掉。

    现在的环境简直像另一个星球。AI 相关的东西,投资人追着跑,尤其是能加速推理(inference)的芯片技术。推理是用户提交 prompt 之后发生的事——这是目前最大的瓶颈,也是 AI 公司服务用户时最大的成本中心,所以谁能解决这个问题,资本就往谁那里涌。

    Etched 把这第一波产品叫做”frontier inference clusters”——说白了就是搭载他们芯片的完整系统,连带定制机架和软件一起卖。他们的说法是,这套东西跑推理比竞争对手更快、更便宜、更省电。

    投资人名单像一份 AI 名人录

    Etched 的投资人名单读起来像一份 AI 圈名人录:Andrej Karpathy、Geoffrey Hinton、Fei-Fei Li、Arthur Mensch、Scott Wu 都投了个人天使轮。机构方面,Jane Street、Two Sigma、Hudson River Trading 这些量化巨头都在列,领投最新一轮的是 Ribbit Capital。

    两个创始人——CEO Gavin Uberti 和总裁 Robert Wachen——都是从哈佛辍学出来的 Thiel Fellow。Uberti 2024 年的时候跟 TechCrunch 聊过他们的芯片计划,那时候公司还在”隐形模式”里苦苦支撑。


    整个行业都在做同一件事

    现在”隐形”的状态算是正式结束了。竞争对手们也都没闲着:Cerebras 今年5月完成了 55 亿美元的 IPO,是 2026 年第一个重磅 IPO;AI 芯片公司 Groq 刚融了 6.5 亿美元;Amazon、Google、Microsoft 都在自研 AI 芯片;甚至连 OpenAI 都宣布了第一颗定制芯片,由 Broadcom 代工。

    换句话说,整个行业都在做同一件事:摆脱对 Nvidia 的依赖

    Etched 的差异化点在哪里?他们的芯片是专门为推理设计的,而不是像 GPU 那样既管训练又管推理。这种”专芯专用”的思路,在 AI 圈其实有不少支持者——Karpathy 早就说过,未来的 AI 基础设施一定是异构的,不同类型的工作负载跑在不同的芯片上。

    现在下结论还为时过早

    现在下结论说 Etched 能不能真正威胁到 Nvidia 还为时过早。10 亿美元的订单听起来很多,但跟 Nvidia 一个季度的营收比,还是小意思。

    真正值得看的是:这些 specialized inference chip 公司,能不能在接下来两年里把产品稳定交付给客户,并且真的在成本和能耗上打赢 GPU。

    如果做到了,AI 芯片市场的格局可能真的会变。如果做不到,那就是又一堆漂亮的 PPT 和一堆打水漂的投资。

    Etched 的产品现在还在客户测试阶段,大规模交付的时间表还没有公开。但至少从资本的温度来看,这次投资人是认真的了。

  • 英伟达多了个真对手,Etched 芯片拿到 10 亿美元订单

    英伟达在 AI 推理芯片领域多了一个值得认真对待的对手。一家叫 Etched 的创业公司今天披露了最新进展:台积电今年早些时候已经成功造出了他们的芯片,而现在这款产品的合同订单已经堆到了 10 亿美元。

    Etched 给这套东西起了个名字叫”前沿推理集群”(frontier inference clusters),本质上是把自研芯片、定制机架和配套软件打包在一起卖。说法很直白:帮大模型公司跑推理,速度更快、成本更低、功耗更省。推理听起来不如训练那么性感,但它现在是 AI 公司最大的成本中心和瓶颈——这也是为什么投资人愿意为任何声称能解决这个问题的团队买单。

    从月月熬到估值 50 亿,两年走了完全不同的路

    Etched 成立于 2022 年,累计融资到现在是 8 亿美元。最近的一笔是去年 12 月关账的 5 亿美元,投后估值 50 亿美元。这轮由 VentureTech Alliance、Stripes 领投,跟投的名单读起来像量化交易圈的名人录:Jane Street、Hudson River Trading、Two Sigma、Ribbit Capital。

    天使轮更夸张。Andrej Karpathy、Geoffrey Hinton、Fei-Fei Li、Arthur Mensch、Scott Wu 都在里面,还有亿万富翁 Stanley Druckenmiller 和 Peter Thiel。一个做 AI 芯片的创业公司,天使投资人里既有图灵奖得主也有对冲基金大佬,这个组合不太常见。

    Etched AI 芯片概念图
    Etched AI 推理芯片,专为大模型推理设计的 ASIC

    2023 年差点死掉,现在满地都是钱

    创始人 Gavin Uberti(CEO)和 Robert Wachen(总裁)都是从哈佛辍学后入选 Thiel Fellowship 的。他们在 2024 年就已经在跟 TechCrunch 聊他们的芯片计划了,但回头看,真正的转折点在 2023 年。

    Uberti 后来在 Patrick O’Shaughnessy 的播客里说,2023 年他们到处见投资人,试图讲清楚”AI 最终会需要专用芯片,而不只是通用 GPU”这个故事,结果每一个大机构都 pass 了。公司当时按月烧钱,随时可能断粮。

    从”每个月都在担心能不能发工资”到”估值 50 亿美元、订单 10 亿美元”,中间隔了不到三年。AI 基础设施的投资热度把这家曾经无人问津的创业公司推到了一个完全不同的轨道上。

    对手不止英伟达,大家都想做自己的芯片

    Etched 现在面对的竞争格局相当拥挤。Cerebras 今年打了 AI 芯片赛道第一个 IPO,Groq 刚融了 6.5 亿美元。 hyperscaler 们也在自己搞:亚马逊的 Trainium、Google 的 TPU、微软的 Maia 都在路上。就连 OpenAI 也刚刚发布了和博通联合定制的第一款芯片。

    Etched 的赌注是:通用 GPU(也就是英伟达的 H100/B200 这些)在推理工作负载上不够高效,专用 ASIC 才是未来。这个论点不是只有他们在讲,但对于一家曾经连融资都困难的创业公司来说,现在能拿到 10 亿美元订单,说明至少有一些大客户认同这个判断。


    Etched 还没有公布具体是哪些客户下了这 10 亿美元的订单。如果后续有披露,这件事的可信度会更高一些。眼下,这家公司从”没人要”到”估值 50 亿”,本身就是这轮 AI 基础设施热潮里一个挺极端的样本。

  • 这家被所有投资人拒绝的AI芯片公司,现在估值50亿美元

    一家叫 Etched 的创业公司,这两天把融资成绩单拍在了桌面上。TSMC 今年早些时候成功量产了他们的芯片,紧接着订单就涌了进来——还没正式交付,合约订单已经堆到了 10 亿美元。

    Etched AI推理芯片
    Etched 的 AI 推理芯片瞄准 Nvidia 腹地

    从被所有人拒绝到估值 50 亿

    这个故事的开头并不光鲜。2023 年,两个哈佛辍学生带着一份 30 页的备忘录到处见投资人,核心论点是:AI 未来一定需要专用芯片,而不是通用 GPU。结果每一个他们见过的重磅投资人,全部 pass。

    公司当时每个月都在烧钱,账面上的钱只够撑一个月。联合创始人兼 CEO Gavin Uberti 和总裁 Robert Wachen 都是 Thiel 奖学金得主,从哈佛辍学创办 Etched,没想到第一步就差点被市场掐灭。

    两年前还在为下个月的工资发愁,现在合约订单已经 10 亿美元,估值 50 亿美元。AI 芯片的窗口期,比大多数人想象的更窄,也更疯狂。

    转折发生在 2024 年。AI 热潮全面爆发,投资人的态度从”这东西不可能”变成了”给我一个位置”。到 2024 年,Etched 已经募了超过 1.25 亿美元。去年 12 月,又悄悄完成了一轮 5 亿美元的融资,投后估值 50 亿美元。

    目前为止,Etched 累计融资 8 亿美元。投资人名单读起来像科技圈名人录:VentureTech Alliance、Jane Street、Hudson River Trading、Two Sigma、Ribbit Capital 都在其中。个人天使里更有 Andrej Karpathy、Geoffrey Hinton、李飞飞、Arthur Mensch、Scott Wu,还有亿万富翁 Stanley Druckenmiller 和 Peter Thiel。

    专攻推理,不跟 Nvidia 正面硬刚训练

    Etched 的产品叫”前沿推理集群”(frontier inference clusters),不是单独卖芯片,而是卖整套系统——芯片、定制机架、软件打包在一起。瞄准的是 AI 推理环节,也就是用户提交 prompt 之后模型生成回答的过程。

    为什么是推理?因为对于 OpenAI、Anthropic 这些公司来说,推理是目前最大的瓶颈和最烧钱的地方。用户每发一条消息,背后都是一次推理计算。模型越大,推理成本越高。谁能把这个环节做得更快、更便宜、更省电,谁就掐住了 AI 公司的命脉。

    Etched 声称他们的系统在推理速度、成本和功耗上都能压倒竞争对手的方案。目前产品正在和客户做测试验证,10 亿美元的合约订单说明至少有一些大客户已经买单了。

    大家都想摆脱 Nvidia

    Etched 赶上了最好的时候。AI 芯片赛道现在已经挤满了玩家,大家都想减少对 Nvidia 的依赖。今年已经有不少大动作:

    • Cerebras 打了 2026 年 IPO 第一枪,估值 55 亿美元
    • Groq 刚刚确认完成 6.5 亿美元融资
    • 亚马逊、谷歌、微软都在自研 AI 芯片
    • OpenAI 也宣布了第一颗定制芯片,由 Broadcom 代工

    这么多钱和人才涌进来,说明一个问题确实存在,而且足够大。Etched 的赌注是:推理专用的 ASIC 芯片,长期来看会比通用 GPU 更有效率。这个判断如果对,他们就是下一个 Nvidia 级别的赢家。如果不对,8 亿美元烧完也就是一阵烟。


  • OpenAI掏出了自己的AI芯片,9个月干完别人两年的活

    上周,OpenAI和博通站到一起,揭开了代号「Jalapeño」的AI推理芯片。这块芯片从设计到流片只用了9个月,而行业常规节奏是18到24个月。OpenAI用自己的模型辅助架构探索、功耗仿真和布局优化,等于「AI设计AI芯片」从概念走成了实物。

    OpenAI Jalapero AI推理芯片概念图
    OpenAI首款自研AI推理芯片Jalapeño概念图 | 图:AI生成

    为什么是推理芯片,不是训练芯片

    Jalapeño定位很清晰——它专门跑推理,也就是用户发请求、模型输出回答这个环节。训练那边暂时还是英伟达GPU的天下,但推理成本占了OpenAI运营开支的大头,每天数亿次API调用和ChatGPT请求,每省一分钱都是真金白银。

    据彭博社援引内部测试数据,Jalapeño相比当前主流AI GPU,推理成本能降约50%。这个数字如果属实,对OpenAI的盈利模型意味着什么,不难想象。

    「我们利用服务于用户的前沿模型,来优化运行未来模型的基础设施。」——OpenAI总裁Greg Brockman

    全栈竞赛,不只是模型能力的比拼

    这件事更大的信号在于,AI公司的竞争维度正在切换。谷歌有TPU,亚马逊有Trainium,微软有Maia,现在OpenAI也正式入局自研芯片。大家都在做同一件事:把「模型+芯片+系统+网络」打包成自己的全栈能力,而不是只租英伟达的卡。

    但OpenAI并没有打算彻底甩开英伟达。Brockman自己说得很直白:「我们根本无法足够快地获得算力。」Jalapeño是对爆炸式算力需求的结构性补充,不是替代。OpenAI同时在向英伟达、AMD、Cerebras多方采购,Jalapeño只是其中一块拼图。

    千兆瓦部署,多代路线图

    博通CEO陈福阳透露,Jalapeño将于今年开始在千兆瓦级数据中心部署,合作伙伴包括微软。他强调这只是「多代路线图的起点」,OpenAI和博通的目标是共建吉瓦级算力集群。

    芯片细节方面,Jalapeño被归类为ASIC(专用集成电路),架构围绕大语言模型推理负载从零设计,核心思路是降低数据移动开销、平衡计算-内存-网络的资源分配。OpenAI表示,工程样品已以目标频率成功运行GPT-5.3-Codex-Spark等复杂强化学习任务,早期测试显示每瓦性能「显著优于当前最先进的AI加速器」。


    详细的性能技术白皮书将在未来数月内发布。对于盯着AI基础设施赛道的人来说,Jalapeño的实测数据值得等。

  • 韩国押注AI未来:三星SK海力士豪砸5500亿美元,要向RAMageddon宣战

    这段时间AI圈里有个词出现的频率越来越高——”RAMageddon”。说的是AI建设狂潮把内存芯片消耗光了,全球陷入内存短缺。受益的是三星、SK海力士这些内存巨头,但它们自己的产能也快到顶了。

    5500亿美元,韩国押上全部筹码

    6月29日,韩国总统李在明在总统简报会上抛出一颗重磅炸弹:三星和SK海力士计划投入5180亿美元(约800万亿韩元),在韩国西南部新建四座内存芯片工厂。同时还有520亿美元用于在中部地区建设HBM(高带宽内存)封装中心。再加上韩国科技和能源巨头(SK、GS、Naver等)承诺到2035年投入3560亿美元建设AI数据中心。

    加起来,韩国科技公司已经承诺在AI及其所需芯片上投入超过9000亿美元。这不是一笔小数目——作为对比,美国科技巨头(Alphabet、亚马逊、Meta、微软)今年在AI基础设施上的总开支”只有”6500亿美元。

    韩国AI半导体投资概念图
    韩国AI半导体投资计划概念图 | 图片来源:AI生成

    “三轴”战略,西南崛起

    李在明在电视讲话中把2026年定义为韩国必须确立自己”不可替代”工业强国地位的一年。他的原话是:”半导体、实体AI和AI数据中心是韩国下一个工业时代的三轴。”

    这句话的潜台词很直接:现有芯片设施——龙仁和平泽(首尔以南的韩国半导体带核心)——已经到达极限。他敦促企业加速向西南部投资,把AI财富扩散到首都以外。光州(距首尔约300公里)和海南(半岛最南端)成了新的幸运城市。

    “我们必须提前确保压倒性的产能。”李在明说。他还否认了媒体关于政府向企业施压的报道,说自己只是给企业创造”能投资且不亏损、前景更好的环境”。

    三星和SK的具体账单

    三星单独发布新闻稿,宣布未来十年投资26.55万亿韩元(约1.7万亿美元)。其中425万亿韩元指定用于湖南地区(朝鲜半岛西南角)。电力、水资源、劳动力和生活条件的预期激励措施,是在光州选新芯片厂、在海南建AI数据中心的关键原因。

    SK集团公布了2100万亿韩元(约1.4万亿美元)的中长期投资路线图。1100万亿韩元用于扩大半导体产能,1000万亿韩元用于全国AI数据中心。SK海力士是集团核心半导体子公司,处于芯片扩张push的中心;SK电讯将领导全国15GW AI数据中心容量的建设。


    野心能不能落地,得打个问号

    半导体和AI这类深科技产业不会按照政治甚至客户需求的节奏走。晶圆厂需要数年才能建成,风险在于等它们建好时,引发需求的那股热潮已经退去,留下企业面对产能过剩和价格崩盘。

    2000年代初的内存芯片周期就是前车之鉴——产能扩张到位时,需求已经降温,价格崩盘,三星等公司亏得一塌糊涂。当然,那一轮洗牌之后,活下来的三星反而把市场份额吃掉了更多。

    眼下,全球AI芯片供应链——尤其是那些渴求HBM内存的公司(Nvidia、AMD、Google TPU团队)——会密切关注韩国能不能把这个计划真正兑现。这笔赌注太大,韩国输不起。

  • OpenAI拿出第一块自研芯片,9个月干完同行两年的活

    OpenAI与博通联合发布首款自研AI推理芯片Jalapeño
    OpenAI与博通联合发布首款自研AI推理芯片Jalapeño(图片来源:OpenAI官网)

    美东时间2026年6月24日,OpenAI和博通站在一起,揭开了业界等待已久的第一款自研AI推理芯片——Jalapeño(哈拉贝诺辣椒)。这块芯片不只是OpenAI从”纯模型公司”向”全栈AI基础设施提供商”转型的里程碑,更意味着AI芯片市场的格局要被重写一次。

    9个月流片,AI公司造芯片的新速度

    设计一块ASIC芯片,行业常规操作是花1.5到2年。Jalapeño从初始设计到制造流片,只用了9个月。OpenAI硬件主管Richard Ho说,关键是深度软硬件协同开发——OpenAI拿自己的前沿模型去辅助架构探索、功耗仿真和强化学习优化,博通则提供了硅实现的能力。

    OpenAI总裁Greg Brockman的说法更直白:”我们利用服务于用户的前沿模型,来优化运行未来模型的基础设施。”在实验室里,Jalapeño的工程样品已经以目标频率和功耗成功跑起了GPT-5.3-Codex-Spark这类复杂的强化学习任务。早期测试下来,每瓦性能”明显好于当前最先进的AI加速器”。

    Jalapeño不是通用GPU,它是一块ASIC——围绕OpenAI对大语言模型推理工作负载的深度理解,从零开始架构建出来的。架构的核心思路是减少数据移动,平衡计算、内存和网络的资源分配,让实际利用率尽量接近理论峰值。

    推理成本砍半,千兆瓦部署计划

    OpenAI官方的新闻稿在成本这件事上措辞谨慎,只说了”每瓦性能大幅优于当前最先进水平”,没给具体数字。但彭博社引述博通CEO陈福阳的说法是:相较当前主流AI GPU,Jalapeño能省大约50%的推理成本。

    每天处理数亿次API调用和ChatGPT请求,推理成本每降一点,对OpenAI的盈利模型都是实打实的影响。按这个逻辑,50%的降幅不是小事。

    陈福阳还透露,Jalapeño今年就开始跟微软和其他合作伙伴一起,部署到千兆瓦级的数据中心。他特别提到,这只是”多代路线图的起点”,OpenAI和博通的目标是一起建设吉瓦(gigawatt)级的算力集群。换句话说,如果供货跟得上,OpenAI有可能把这套硬件卖给第三方。

    “去英伟达化”加速,全栈竞争白热化

    这件事最直观的信号是:科技巨头集体挑战英伟达的步伐又加快了。谷歌的TPU已经商用多代,微软的Maia在推进,亚马逊的Trainium在迭代,现在OpenAI正式入局——定制AI加速器的阵营前所未有地壮大。

    但OpenAI并不是要彻底甩掉英伟达。Brockman自己说过,”我们根本无法足够快地获得算力”。现在OpenAI同时在向英伟达、AWS、AMD和Cerebras多方采购芯片,Jalapeño是对爆炸性算力需求的结构性补充,不是替代方案。

    • Jalapeño是一个多代计算平台的第一步,初始部署计划在2026年底前完成
    • 平台将OpenAI设计的加速器、博通的芯片实现和网络技术、Celestream的电路板/机架技术整合在一起
    • AI辅助设计AI芯片,从概念走向量产,这个循环一旦跑通,芯片研发的速度基准会被重新定义

    Jalapeño的亮相,标志着AI产业的竞争维度发生了根本性跃迁——从单一的模型能力比拼,升级为”模型+芯片+系统+网络”的全栈基础设施竞赛。当OpenAI从GPT的开发者变成Jalapeño的设计者,这场芯片战争才刚刚拉开序幕。

  • 百度把AI芯片业务拆分上市,昆仑芯赴港IPO喊价500亿美元

    周一(6月29日),百度港股跳涨7%。拉动股价的消息很简单:据The Information报道,百度的AI芯片业务昆仑芯(Kunlunxinin)计划赴香港IPO,目标估值500亿美元。这个数字什么概念?比英伟达当前市值的零头还少,但已经是中国AI芯片公司能喊出的高价了。

    昆仑芯是谁?

    昆仑芯的前身是百度2011年成立的芯片部门,2018年独立成子公司。过去这些年,它的主要客户就是百度自己——为百度的搜索、广告、云计算和AI业务提供算力支持。但最近两年,昆仑芯开始往外面走了。

    据路透社早前的报道,字节跳动(TikTok母公司)已经是昆仑芯的客户。这个信号很关键:如果连字节这种体量的公司都愿意用昆仑芯,说明它的芯片至少在推理任务上已经够用了。

    百度昆仑芯IPO概念图
    昆仑芯赴港IPO,目标估值500亿美元(图:AI生成)

    投资者得先买芯片,再买股票

    这次IPO有个很不一样的地方。据The Information报道,昆仑芯在推介时要求 prospective investors(潜在投资者)购买价值相当于其拟投资额3-7倍的昆仑芯半导体产品。换句话说:你想入股,先帮它消化产能。

    这个做法在中国半导体行业并不罕见——在地缘政治压力下,绑定客户和投资者是生存策略的一部分。昆仑芯的现有投资者包括IDG Capital、中国诚通控股等。

    昆仑芯已向香港交易所保密提交上市申请,但具体的发行规模、时间表和结构尚未确定。百度保留控股权,但昆仑芯独立运营。

    500亿美元估值,站得住吗?

    500亿美元是个什么水位?拿它和已上市公司比一比:美光科技(Micron)市值约1200亿美元,ARM约1500亿美元,英伟达是4万亿美元。昆仑芯的估值更接近”期货”——赌的是中国AI芯片市场的爆发,以及美国芯片出口管制带来的国产替代空间。

    布鲁盖尔研究所(Bruegel)最近的一份报告说得很直白:美国在AI硬件栈(半导体等算力资源)的竞争中目前仍然领先,但”中国追赶的迹象是真实的”——开源工具链有国家背书的支持管道,国内市场规模足够大,可以撑过生态不成熟的前期阶段。

    百度的算盘

    拆分昆仑芯上市,对百度来说是一箭三雕:第一,把芯片业务的亏损从合并报表里隔离出来;第二,给昆仑芯独立的估值锚,方便它去市场上融更多钱;第三,在美国限制英伟达对华销售的大背景下,昆仑芯是百度”AI全栈”故事里最关键的一块拼图。

    百度自己也在用昆仑芯的芯片跑文心大模型。如果IPO成功,昆仑芯会有更多资金去迭代下一代产品——目前昆仑芯已推出第三代训练芯片K200和推理芯片R300,下一代产品正在路上。


    昆仑芯的IPO,不只是一家公司的资本化,更是中国AI芯片产业走向公开市场的一个信号。500亿美元的估值能不能站住,要看它能不能拿出比”国产替代”更有说服力的东西——比如能效比、软件生态、和大模型公司的深度绑定。这些,市场会慢慢检验。

  • 美光被华尔街当成下一个英伟达:一个月股价涨236%,AI内存短缺让它飞起来了

    美光科技的股票在过去一个月里涨了236%,收盘价1132美元。这家总部位于爱达荷州博伊西的内存芯片制造商,市值一度在周四短暂超过了Meta和特斯拉,虽然周五又跌回去了,但也差不多和它们持平了。

    从存储卡厂商到AI豪赌赢家

    大多数普通消费者提到美光,想到的还是那种给电脑、手机扩容用的小内存卡。但这家公司现在赚的钱,跟那个产品线已经没太大关系了。

    AI数据中心的扩建潮造成内存芯片严重短缺,无论是系统内存DRAM还是闪存NAND,美光都生产,尤其是高带宽内存(HBM),一块AI服务器需要的内存量是笔记本电脑的好几个数量级。英伟达这样的AI系统制造商,还有微软、亚马逊AWS、谷歌、Meta、甲骨文这些超大规模云厂商,都在疯狂采购内存。

    Micron AI内存芯片与股市上涨概念图
    美光科技搭乘AI内存热潮,股价一路飙升(图:AI生成概念图)

    财报数字确实吓人

    上周美光发布的第三财季财报,用”爆炸”来形容都不为过:营收414.5亿美元,是去年同期的4倍;利润从18.8亿美元直接跳到282亿美元。第四财季的营收指引更是给到490亿到510亿美元之间。

    华尔街一直在找下一家能像英伟达那样长期赚钱的AI概念公司,美光看起来符合这个想象。

    美光当前的市值约1.27万亿美元,Meta是1.39万亿,特斯拉是1.42万亿。几个月前,美光的的股价还在100美元以下徘徊了好几年。

    长期协议能不能扛过周期?

    内存芯片行业有个老问题:扩建生产线又慢又贵,等产能上来,需求往往已经掉了,然后就是供过于求、价格暴跌。美光这次能不能不一样?

    美光自己在财报电话会上强调,已经签了一堆长期供应协议,包括和英伟达以及AI实验室Anthropic的协议。公司说在数据中枢、消费和汽车市场段签了16个战略客户协议,这会”从根本上改变商业模式”。

    William Blair的分析师Sebastien Naji在一份研究报告中写道,需求增长继续超过新洁净室空间的上线速度,”考虑到未来几个季度ASP(平均售价)持续上涨的可能性很大,加上与关键客户的长期协议(SCA)迅速增加带来了更好的营收能见度,我们认为盈利增长有潜力变得更持久。”


    内存短缺的局面(有人叫它”RAMageddon”)预计会持续到2027年,已经在推高苹果产品和Xbox主机等消费电子的价格。美光能不能真正成为”下一个英伟达”,还是会在下一轮内存周期里被打回原形,接下来几个季度见分晓。

  • 美光成AI内存危机最大赢家:股价一年涨12倍,还投资了Anthropic

    美光AI内存芯片业务概念图
    美光科技从AI内存危机中获益,业绩爆发式增长

    AI热潮带火了一堆创业公司,也催生了一批新的亿万富翁。但它还造成了一个严重的后果:内存芯片严重短缺。这个问题预计会一直持续到2027年。而现在,有一家美国公司正在从这场”RAMageddon”里大把赚钱。

    美光股价一年涨了12倍

    美光(Micron)是美国最大的计算机内存芯片制造商,目前市值1.2万亿美元。但它的股价并不是一直都这么高——2024年初,美光的股价还在83美元左右(当时市值约910亿美元),而本周三收盘时,股价已经冲到了1048.51美元。

    这个涨幅有多夸张?如果你在2024年初买了1万美元的美光股票,现在值12万美元。

    背后的财务数据更夸张。美光周三收盘后发布了第三财季财报,结果让股价当天暴涨超过13%。营收同比翻了4倍,达到414.5亿美元。利润更是从去年同期的18.8亿美元飙到了282亿美元——这个数字已经接近一些中型国家的GDP了。

    美光给第四财季的营收指引是490亿到510亿美元之间——这个数字比很多科技公司的全年营收都高。

    不只是卖芯片,还在投资AI公司

    美光这波业绩爆发,核心驱动力就是AI数据中心对内存芯片的疯狂需求。训练大模型需要海量内存,而这些内存目前只有少数几家供应商能做——美光就是其中之一。

    但美光不只是被动地卖芯片。本周,美光宣布跟AI实验室Anthropic签了一份战略协议,将向Anthropic供应内存和存储芯片。更有意思的是,美光还透露自己参与了Anthropic的H轮融资——虽然没披露具体投了多少钱。

    这个动作很值得玩味。美光不只是把自己定位成”芯片供应商”,而是在往”AI生态合伙人”的方向走。你既要买我的芯片,我还要投你的股票——这种打法,英伟达和AMD估计都在看。

    消费者在为AI买单

    但”RAMageddon”不只是企业的问题。随着需求激增、供应紧张,内存芯片的价格在上涨,而这个成本正在向消费者传导。苹果CEO Tim Cook一周前刚警告说,苹果产品涨价”不可避免”——背后的重要原因之一就是内存芯片涨价。

    换句话说,科技公司在AI上砸的钱,最后有一部分是消费者在买单。你买的新款MacBook Pro贵了300美元,有一部分就是为AI数据中心的内存埋单。


    内存芯片短缺的问题预计会持续到2027年。这意味着美光的好日子可能还会持续一段时间。但反过来想,如果有一天AI内存需求降温,或者新的竞争对手杀进来,美光的股价能不能守住现在的位置,就是个很大的问号了。

    毕竟,从83美元到1048美元只用了一年多,这种涨幅背后积累的风险,可能跟它带来的收益一样大。