下一個1萬億美元晶片公司

1.下一家1萬億美元晶片公司可能來自後GPT時代推理加速器，但前提是必須率先量產機架級系統並拿下前沿錨定客戶。當前窗口期正在收窄，Tenstorrent、Etched和SambaNova預計在2026年出貨量產機架，暫時領先。

2.Groq和Cerebras證明，即使架構存在缺陷，只要在正確時點擁有量產晶片，並在互動性等關鍵指標上擊敗GPU，就能實現100億美元級成果。如今，token需求遠超供給，低延遲前沿token尤為稀缺，這為後GPT加速器提供了類似機會。但晚1年代價極高，2027年及之後出貨的公司將面臨更大挑戰。

下一家1萬億美元晶片公司可能來自後GPT時代推理加速器，但前提是必須率先量產機架級系統並拿下前沿錨定客戶。當前窗口期正在收窄，Tenstorrent、Etched和SambaNova預計在2026年出貨量產機架，暫時領先。

一、下一家1萬億美元晶片公司

答案可能比你想像的更簡單。Etched、Fractile、MatX、Positron、Rebellions、SambaNova、Tensordyne、Tenstorrent，等等。

過去1年，兩家AI晶片初創公司取得了巨大的財務成果。Groq以200億美元被收購，Cerebras上市後的市值超過400億美元。規模很大，但還沒到1萬億美元級別。在當前環境下，如果一套以推理為先、能夠運行前沿模型並擴展至吉瓦級算力的系統可以實現規模化、持續增長並上市，它確實有機會達到1萬億美元市值。

但Groq和Cerebras採用的架構並非無懈可擊。兩者都是在大語言模型成為主流之前設計的，其早期設計選擇並不適合如今的模型。我把它們稱為「前GPT時代」加速器。

最著名的例子，這已經被廣泛討論，是它們只使用SRAM。即使只服務一個較小的模型，也需要許多Groq機架；而即便是Cerebras的晶圓級奇蹟，在一塊矽片上整合900,000個核心，也無法在單片晶圓中容納前沿模型的全部權重，因此必須擴展到多個晶圓級系統。經濟性不佳，KV快取也難以平滑擴展，諸如此類。

坦白說，我研究過這些工程細節後，曾認為這些公司在大語言模型領域毫無希望。當然，公平地說，10年前誰能預料到模型會膨脹到如此規模？但沒有高頻寬記憶體來支援長上下文……它們要如何生存？上下文越長越好……難以發展壯大？

關鍵在於，兩家公司當時都有可用於生產的晶片。無論純SRAM架構存在什麼缺陷，它們在某項關鍵績效指標——互動性——上都勝過了GPU。正如Jensen為我們清楚展示的那樣，用SRAM晶片執行解碼，為2026年的帕累托前沿開啟了新的可能性：

這就是它們取得100億美元級成果的原因。數100億美元，確實有點瘋狂，對吧！

我曾經大錯特錯，以為架構上的缺陷會阻礙它們取得成功。

回頭看，最重要的是什麼？時機。

Nvidia找上門時，Groq恰好已經進入量產；OpenAI找上門時，Cerebras也是如此。忘掉那些架構缺陷吧。如果你能交付產品，並開闢新的帕累托前沿，好事自然會發生。事實上，我曾認為Groq和Cerebras的根本問題是起步太早，在Transformer興起之前就作出了設計決策。過早與錯誤並無區別……

沒錯，過早起步險些讓它們倒下；兩家公司都曾接近耗盡現金。但早早起步也是它們的全部優勢，因為當那波始料未及的推理浪潮到來時，它們已有晶片投入生產。不過，在Meta發布Llama之前，兩家公司仍然處於預設死亡狀態。Llama是首個實用的開放權重大語言模型，它讓Groq得以向全世界展示超高速聊天機器人的體驗有多麼出色。

再強調一次，真正重要的只有兩點：在正確時點擁有量產晶片，以及達到GPU無法企及的帕累托前沿。隨後，Nvidia 的Dynamo更是錦上添花，它將工作負載解耦，使受記憶體限制的解碼任務能夠在SRAM晶片上運行。

二、後GPT時代

如果說推理的第1個時代屬於GPU，那麼Groq和Nvidia通過GPU+LPU推理開啟了下一個時代。但又一個時代即將到來：後GPT時代加速器。從矩陣乘法、互連到記憶體層級，這些機架級系統從第一天起就是專門為大語言模型推理設計的。

這一領域有許多初創公司，更不用說定制晶片XPU了，例如Maia、MTIA、Trainium等。那麼，其中誰能成為下一個Groq或Cerebras，獲得巨頭客戶並實現收購或上市？

三、成為下一家1萬億美元晶片公司需要什麼

如果說我們到目前為止學到了什麼，那就是不應過度關注工程架構。當然，長期來看架構很重要，但在當前的需求環境下，競爭者只需滿足以下4項標準：

1. 能夠運行1T+參數的前沿模型
2. 能夠交付機架級系統
3. 在某一項關鍵績效指標上擊敗現有龍頭
4. 獲得前沿錨定客戶

能夠運行1T+參數的前沿模型。前沿模型是價值實現和規模擴張的所在，因此，前沿客戶最有意願、也最有動力大規模部署後GPT時代加速器。無法運行1T參數模型的系統，只能參與次前沿市場的競爭。我看好次前沿模型的實用性，尤其是在企業領域，但其潛在市場規模較小。它們無法造就下一個Groq或Cerebras。

能夠交付機架級系統。吉瓦級推理的競爭以機架為基礎。要想勝出，就必須能夠快速、可靠地設計並部署由加速器組成的機架。

在某一項關鍵績效指標上明確擊敗現有龍頭。挑戰者不必在所有方面都做到最好，但必須在某一方面強出一個數量級。

獲得前沿錨定客戶。挑戰者需要找到一個認真投入吉瓦級規模、認可其路線圖並願意建立長期關係的客戶。模型實驗室或超大規模雲服務商是最佳選擇，也可能是一家大型新雲廠商，但大概不會是主權客戶。

當然，軟體支援只是基本門檻。

除此之外，我認為事情就是這麼簡單。

沒錯，技術細節很重要，包括量化、記憶體層級、縱向擴展域規模等。但說實話，就目前而言，它們的重要性僅在於能否帶來差異化效能，也就是「在某一項關鍵績效指標上擊敗現有龍頭」。每個競爭者背後的架構都可以在拆解分析中查看；在這裡，只需根據這種架構所換來的關鍵績效指標表現來評判它們。

這是一個獨特的時期。Token需求遠遠超過供給，而低延遲前沿Token的短缺最為嚴重，因為GPU無法跟上需求，或者只能以缺乏經濟性的吞吐量勉強跟上。這種高互動性Token的稀缺，讓「已量產且架構足夠好」成為Groq和Cerebras手中的制勝牌。

但這個機會有時間限制；窗口期曾經出現，而 Groq/Cerebras 抓住了它。率先入場至關重要。

這就引出了下一個問題：下一個窗口期是什麼，誰能最先抵達？

挑出下一個贏家，也許只需問一句：誰能最先部署 1 吉瓦的後 GPT 推理加速器？

為了回答這個問題，以下是本文的其餘內容。

1. 前沿競賽：按前沿級機架出貨時間對全部 11 家公司進行排名，並以排行榜和時間線呈現
2. Tenstorrent 全面拆解：目前唯一提供前沿級機架的公司，也是盡調內容的免費樣本
3. 其餘 10 家公司拆解：逐一評分並註明來源，涵蓋前沿級競爭者、解碼擴充卡和次前沿級產品
4. 證據：8 個前沿級公司中，只有 2 個擁有可靠的第三方數據
5. 誰真正有望成為下一家1萬億美元晶片公司，以及一個重新定義整份榜單的論點

四、前沿競賽：誰能最先實現機架級規模

那麼，「哪些初創公司能夠跨過這 4 道門檻？按最早出貨日期排序又是怎樣？」讓我們來看一看。我按照各家公司聲稱其前沿級產品實現機架級規模的時間進行了排序。對此需要謹慎看待，並且請記住，這裡還沒有討論效能，只是在比較它們所宣稱的晶片部署時間。

還要注意，其中許多公司已經推出過產品，但早期產品屬於次前沿級，它們隨後逐步轉向面向現代前沿大語言模型的機架級規模。因此，我只關注按照其路線圖，具備前沿能力的產品何時出貨。

如果我們搜遍所有公開來源，包括新聞稿、部落格和播客，就會得到以下結果：

可視化如下：

不過需要說明的是，上述每一項都是首個機架或首批樣品的里程碑，而非吉瓦級數據。在我看來，首個機架很重要，但實現首個吉瓦所需的時間最重要。

首個機架證明整套系統能夠運行，而吉瓦級規模則證明這家公司能夠運轉。

誰能在 2026 年出貨，誰不能？

Tenstorrent、Etched 和 SambaNova 將在 2026 年出貨量產機架。

Positron、Tensordyne 和 Rebellions 落後 1 年。Rebellions 聲稱會在 2026 年出貨，但其前沿級 REBEL 目前仍僅處於送樣階段，因此真正的機架產品更可能要到 2027 年。

Fractile 和 MatX 落後 2 年。兩家公司的路線圖都列有 2027 年的里程碑，但這些只是樣品和初步落地，而非規模化量產出貨。客戶實際獲得量產機架，更現實地說要到 2028 年。

在這種供應短缺的環境下，晚 1 年的代價十分高昂。這並不是說 2027 年及以後出貨的公司在技術上缺乏競爭力，也不意味著從長期來看，它們無法贏得可觀的客戶份額。畢竟，只需獲得少數大型客戶中的 1 家，就能實現規模化。但只有上場，才能參與競爭！無論你的架構在技術上多麼可靠，如果沒有上場，就不算真正參與競爭。

誰會最先上場？

Tenstorrent 聲稱其「目前正在出貨量產晶片」。這很有希望！但客戶呢？Tenstorrent 已擁有新雲服務商和主權客戶；但尚未公布任何前沿實驗室或超大規模雲服務商客戶。這些早期客戶能否推動 Tenstorrent 達到吉瓦級規模？我們將在下文對它的拆解中深入探討。

被收購可能有助於 Tenstorrent 加快產品上市，因為大型傳統晶片廠商已經與超大規模雲服務商建立了關係。據報導，Qualcomm在6月中旬曾考慮一筆約80億至100億美元的交易。但據稱Keller最近否認了與Qualcomm進行任何談判，因此這條路徑目前看來已經遇冷。

Etched 的競爭力比幾個月前看起來更強。該公司聲稱將在今年夏季實現機架級產品出貨，遠早於 MatX 和 Fractile 等其他熱門公司。我認為 Etched 一度被視為已經出局，但事實證明它們仍然活躍，並聲稱自己正處於第一梯隊。

值得注意的是，Etched 正在談論吉瓦級規模。該公司聲稱「已有一條在2027年達到吉瓦級規模的路徑」，並表示正在建設實現這一目標所需的公司基礎設施，包括一座台灣工廠，以及位於聖荷西總部的資料中心、測試廠和新產品導入原型實驗室。聯合創辦人 Rob Wachen 在新聞稿中表示：「我們從一開始採取的方式，就是為吉瓦級規模而建設……量產就是產品。」

Etched 尚未披露具體客戶，但提到已簽訂超過10億美元的合同。Etched 所說的「通往吉瓦級規模的路徑」和「為吉瓦級規模而建設」，似乎意味著其目標客戶是能夠支撐這一規模的公司。

Etched 能否真正在2027年達到吉瓦級規模仍有待觀察，但如果它們希望參與1萬億美元級競賽，至少已經瞄準了正確的目標。

SambaNova 也聲稱，其前沿級 SN50 將於2026年下半年落地部署。如果 SambaNova、Etched 和 Tenstorrent 都能推出有競爭力的機架，2026年下半年和2027年初將會非常精彩！

到目前為止，SambaNova 已公佈的客戶包括企業客戶摩根大通和軟銀，而且這些明確不是吉瓦級部署。

SambaNova 已與摩根大通簽訂多年期協議。Liang表示：「這是一個突破，因為大多數供應商還沒弄清楚如何進入企業市場。企業市場將非常重要；它不會佔到100%，但會成為整個市場中一股不可忽視的力量，而我們已經開始看到這一趨勢。」Liang表示，企業客戶希望在自己的環境中託管私有模型和私有數據，而這種環境不太可能是吉瓦級數據中心。