硅谷的芯片獨角獸公司Astera Labs在納斯達克申請上市，有望成為美國“AI獨角獸第一股”。

Astera Labs被媒體成為“小英偉達”，其IPO備受關注。據監管文件，Astera Labs此次IPO計劃以27美元至30美元的價格發行1780萬股股票，籌資至多5.34億美元。據此計算，Astera Labs市值有望超過45億美元（322億人民幣）。

大模型的迅猛發展催生了對AI硬件的巨大需求，受益于這股浪潮，Astera Labs的發展非常迅猛。上市前，Astera Labs已經獲得了英特爾、老牌硅谷VC Sutter Hill以及知名投資公司富達的投資。在2022年的D輪融資中，其估值超過32億美元。

風口上的“小英偉達”

Astera Labs的核心產品是數據和內存連接半導體，這是一個過去非常邊緣，但隨著AI尤其是Transformer模型的發展而被突然推向前臺的產品。

過去十多年里，AI對算力的需求增長一直都遠遠快于硬件的發展。芯片的性能增長遵循摩爾定律下，每18到24個月提升一倍。而CV、NLP和語音模型的運算量平均每兩年可以翻15倍，讓摩爾定律的速度宛如烏龜在爬。隨著大模型而火起來的Transformer模型，模型運算量更是平均每兩年翻750倍。

模型的規模爆炸式增長，除了造成巨大的算力短缺之外，還帶來了所謂“內存墻”的問題。芯片的計算離不開與內存之間的數據傳輸，在過去這通常不會是一個問題。但現在的大模型實在太大，已經觸及了內存數據傳輸帶寬的上限。要應付大模型的算力需求，最簡單的方式是加卡。但如果帶寬不提高，加再多的卡也會無濟于事。

這就是Astera Labs的產品所要解決的問題。2017年的一天，Astera Labs的三位創始人在Jitendra Mohan、Sanjay Gajendra和Casey Morrison在德州儀器的總部碰面，當時他們都還在德州儀器工作。Sanjay Gajendra稱那是他們的“頓悟”時刻，三人一致認為，人工智能和機器學習發展的太快了，數據連接會是一個大問題。

沒有過多猶豫，三人選擇了一道辭職創業，雖然他們在此之前都毫無創業經驗。2017年11月，Astera Labs正式在加州圣克拉拉創立。

事實證明他們的確頗有遠見。招股書顯示，Astera Labs的收入增長曲線與英偉達頗為相似。英偉達的營收在2024財年（截至1月31日）增長了126%，突破600億美元。而Astera Labs 2021年-2023年的收入分別是3480萬美元、7990萬美元、1.2億美元，預計2024年將達到2.5億至3億美元。并且Astera Labs接近70%的毛利率也與英偉達相當。

創始人Jitendra Mohan在IPO公開信中表示，當今的AI模型參數數量超過1萬億，一個AI運算集群可以包含數千顆GPU，而這些GPU有一半的時間在等待數據傳輸的過程中空轉。如何提高這些AI硬件的利用率是一個巨大的挑戰，也是Astera Labs的機會所在。

現在，Astera Labs的客戶包括英偉達、AMD、英特爾等各大芯片廠商，也包括亞馬遜、微軟等互聯網大廠。理論上，每一顆英偉達的H100芯片都會需要Astera Labs的產品。

以色列富豪拿下150倍回報

創業七年估值45億美元，Astera Labs寫下了又一個硅谷神話。不過，Astera Labs并不是從一開始就這么火。某種程度上，這也是一個曾被硅谷主流VC忽視的項目。

據Sanjay Gajendra的回憶，創業之初Astera Labs的故事并不性感，大家覺得他們做的東西并不重要。這并不奇怪，時間回到2017年，在美國VC市場上半導體還是一個邊緣化的賽道。在大模型的發展使得“內存墻”的問題變得不可調和之前，連接半導體的確只是個市場空間很有限的“小玩意兒”而已。

幸運的是，Astera Labs得到了以色列富豪Avigdor Willenz的認可。Avigdor Willenz是一位以色列企業家，早在2001年，他以27億美元賣掉了自己創立的公司，是當時以色列賣價最高的創業公司。此后，Avigdor Willenz長期從事科技投資，投了不少云計算初創公司。

作為一位個人天使投資者，Avigdor Willenz沒有VC機構那么多條條框框。Sanjay Gajendra回憶，Avigdor Willenz只花了不到五分鐘就在一張紙上寫下了投資的基本條款，包括投前估值、投后估值等等。Astera Labs的三位創始人當時都是完全的融資小白，臨時在谷歌上搜索了這些術語都是什么意思，然后很快速的敲定了融資。

專業VC機構的入場就要慢得多了，Astera Labs在2020年才完成第二輪融資，領投方是Sutter Hill Ventures（一家比紅杉還老牌的硅谷VC，也是成為資本最早的投資人）。這一輪Astera Labs還引入了關鍵的產業資本英特爾，另外前博通高管Ron Jankov也以個人身份跟投，Avigdor Willenz也繼續追投。根據媒體報道，Astera Labs此時估值在一億美元左右。

Astera Labs真正開始起飛是2021年9月的C輪，由富達領投，融資額5000萬美元，估值增長了近10倍，達9.5億美元。2022年11月，Astera Labs完成D輪融資，融資額1.5億美元，估值繼續增長至32億美元。

作為天使投資人的Avigdor Willenz將成為Astera Labs上市的最大贏家。假如Astera Labs上市后市值能達到45億美元，Avigdor Willenz那筆天使投資的回報將超過150倍。不過，Avigdor Willenz此前表示他并不著急退出Astera Labs，他認為Astera Labs的增長潛力才剛剛開始釋放。


云端ASIC芯片迎來新機遇

隨著AI技術的爆發，不同類型的芯片在AI計算、訓練和推理等方面發揮著關鍵作用。每種芯片類型都有其獨特的優勢，從而滿足不同應用場景和需求。

這些AI芯片的發展勢頭迅猛，預示著芯片行業將在AI時代迎來更大的挑戰和機遇。

比如，在海外，大型云端服務業者已開始擴大自研ASIC芯片的趨勢越演越烈，Google自2023年下半加速自研TPU導入AI服務器，年成長將逾7成，2024年AWS亦將擴大采用自研ASIC，出貨量有望實現翻倍成長，其他如Microsoft、Meta等亦規劃擴展自研ASIC計劃。

所以，接下來，我們將重點來關注國內廠商在AI芯片上具有潛力的領域，把更多目光落在了ASIC上面。

首先，ASIC芯片市場的競爭格局與其他類型的芯片市場有著明顯的區別和差異：傳統通用型的CPU領域早已有Intel、高通，GPU領域有英偉達等領導者，而FPGA中有被AMD收購的Xilinx（賽靈思）和被英特爾收購的Altera（阿爾特拉），前兩者市占率約90%，國內FPGA領域龍頭企業為安路科技，該公司于2021年11月12日科創板上市，但其在全球市場所占份額不大。

只有與AI計算最為契合的專用定制ASIC領域，尚未形成以某一或某幾家頭部廠商壟斷的局面，龐大且分散的市場格局，垂直且碎片化的市場需求特征，正為國內企業提供了不少的機會。

此外，ASIC在滿足小型智能設備需求方面的卓越性能，也為未來的技術創新和市場應用提供了有力的支持。

ASIC往往跟據客戶的具體需求將CPU、GPU、存儲器乃至藍牙、WIFI等數十個小規模IC模塊集成在一塊芯片上，實現系統級設計需要，這樣的做法也被稱為SoC（片上系統）。

由于其低功耗高效率的特點，特別適用于功耗較低、空間較小的智能終端，這使的ASIC芯片的獨特性和優勢，使其成為各智能終端或流量入口的首選解決方案，并有望率先在這些領域實現規模化應用。

ASIC應用領域包括但不限于智能手機、可穿戴設備、安防前端攝像頭、智能家居設備以及無人機等。

其中，ASIC在智能手機中有兩種主要的芯片，一個是AP（Application Processor，應用處理器），另一個就是BP（Baseband Processor，基帶處理器），目前手機中還有第三種ASIC芯片稱之為CP（CoProcessor，協處理器），每個廠商對CP都有不同的名字，比如蘋果把它叫做協處理器，高通820叫做“低功率島”，CP的性能已經可以很高了，其開始處理的東西越來越多，現在的CP已經可以處理虛擬現實，增強現實，圖像處理，HIFI，HDR，傳感器等等。

大家所熟知的麒麟芯片便屬于ASIC中的AP，而在國內做BP較為知名的芯片公司則為在科創板上市的翱捷科技。

根據KBVResearch報告數據顯示，2019-2025年，全球ASIC芯片市場規模預計將達到247億美元，在預測期內以8.2%的復合年增長率增長。

當前國內ASIC廠商的迅速崛起，某程度上可反映出這些芯片企業在技術研發和生產制造方面的實力和優勢。

未來，隨著技術不斷創新和行業競爭的深入，國產ASIC芯片有望成為全球市場的重要參與者，并在AI芯片領域取得更大的突破。