下一个1万亿美元芯片公司

1.下一家1万亿美元芯片公司可能来自后GPT时代推理加速器，但前提是必须率先量产机架级系统并拿下前沿锚定客户。当前窗口期正在收窄，Tenstorrent、Etched和SambaNova预计在2026年出货量产机架，暂时领先。

2.Groq和Cerebras证明，即使架构存在缺陷，只要在正确时点拥有量产芯片，并在交互性等关键指标上击败GPU，就能实现100亿美元级成果。如今，token需求远超供给，低延迟前沿token尤为稀缺，这为后GPT加速器提供了类似机会。但晚1年代价极高，2027年及之后出货的公司将面临更大挑战。

下一家1万亿美元芯片公司可能来自后GPT时代推理加速器，但前提是必须率先量产机架级系统并拿下前沿锚定客户。当前窗口期正在收窄，Tenstorrent、Etched和SambaNova预计在2026年出货量产机架，暂时领先。

一、下一家1万亿美元芯片公司

答案可能比你想象的更简单。Etched、Fractile、MatX、Positron、Rebellions、SambaNova、Tensordyne、Tenstorrent，等等。

过去1年，两家AI芯片初创公司取得了巨大的财务成果。Groq以200亿美元被收购，Cerebras上市后的市值超过400亿美元。规模很大，但还没到1万亿美元级别。在当前环境下，如果一套以推理为先、能够运行前沿模型并扩展至吉瓦级算力的系统可以实现规模化、持续增长并上市，它确实有机会达到1万亿美元市值。

但Groq和Cerebras采用的架构并非无懈可击。两者都是在大语言模型成为主流之前设计的，其早期设计选择并不适合如今的模型。我把它们称为“前GPT时代”加速器。

最著名的例子，这已经被广泛讨论，是它们只使用SRAM。即使只服务一个较小的模型，也需要许多Groq机架；而即便是Cerebras的晶圆级奇迹，在一块硅片上集成900,000个核心，也无法在单片晶圆中容纳前沿模型的全部权重，因此必须扩展到多个晶圆级系统。经济性不佳，KV缓存也难以平滑扩展，诸如此类。

坦白说，我研究过这些工程细节后，曾认为这些公司在大语言模型领域毫无希望。当然，公平地说，10年前谁能预料到模型会膨胀到如此规模？但没有高带宽内存来支持长上下文……它们要如何生存？上下文越长越好……难以发展壮大？

关键在于，两家公司当时都有可用于生产的芯片。无论纯SRAM架构存在什么缺陷，它们在某项关键绩效指标，交互性，上都胜过了GPU。正如Jensen为我们清楚展示的那样，用SRAM芯片执行解码，为2026年的帕累托前沿开启了新的可能性：

这就是它们取得100亿美元级成果的原因。数100亿美元，确实有点疯狂，对吧！

我曾经大错特错，以为架构上的缺陷会阻碍它们取得成功。

回头看，最重要的是什么？时机。

英伟达找上门时，Groq恰好已经进入量产；OpenAI找上门时，Cerebras也是如此。忘掉那些架构缺陷吧。如果你能交付产品，并开辟新的帕累托前沿，好事自然会发生。事实上，我曾认为Groq和Cerebras的根本问题是起步太早，在Transformer兴起之前就作出了设计决策。过早与错误并无区别……

没错，过早起步险些让它们倒下；两家公司都曾接近耗尽现金。但早早起步也是它们的全部优势，因为当那波始料未及的推理浪潮到来时，它们已有芯片投入生产。不过，在Meta发布Llama之前，两家公司仍然处于默认死亡状态。Llama是首个实用的开放权重大语言模型，它让Groq得以向全世界展示超高速聊天机器人的体验有多么出色。

再强调一次，真正重要的只有两点：在正确时点拥有量产芯片，以及达到GPU无法企及的帕累托前沿。随后，英伟达的Dynamo更是锦上添花，它将工作负载解耦，使受内存限制的解码任务能够在SRAM芯片上运行。

二、后GPT时代

如果说推理的第1个时代属于GPU，那么Groq和英伟达通过GPU+LPU推理开启了下一个时代。但又一个时代即将到来：后GPT时代加速器。从矩阵乘法、互连到内存层级，这些机架级系统从第1天起就是专门为大语言模型推理设计的。

这一领域有许多初创公司，更不用说定制芯片XPU了，例如Maia、MTIA、Trainium等。那么，其中谁能成为下一个Groq或Cerebras，获得巨头客户并实现收购或上市？

三、成为下一家1万亿美元芯片公司需要什么

如果说我们到目前为止学到了什么，那就是不应过度关注工程架构。当然，长期来看架构很重要，但在当前的需求环境下，竞争者只需满足以下4项标准：

1. 能够运行1T+参数的前沿模型
2. 能够交付机架级系统
3. 在某一项关键绩效指标上击败现有龙头
4. 获得前沿锚定客户

能够运行1T+参数的前沿模型。前沿模型是价值实现和规模扩张的所在，因此，前沿客户最有意愿、也最有动力大规模部署后GPT时代加速器。无法运行1T参数模型的系统，只能参与次前沿市场的竞争。我看好次前沿模型的实用性，尤其是在企业领域，但其潜在市场规模较小。它们无法造就下一个Groq或Cerebras。

能够交付机架级系统。吉瓦级推理的竞争以机架为基础。要想胜出，就必须能够快速、可靠地设计并部署由加速器组成的机架。

在某一项关键绩效指标上明确击败现有龙头。挑战者不必在所有方面都做到最好，但必须在某一方面强出一个数量级。

获得前沿锚定客户。挑战者需要找到一个认真投入吉瓦级规模、认可其路线图并愿意建立长期关系的客户。模型实验室或超大规模云服务商是最佳选择，也可能是一家大型新云厂商，但大概不会是主权客户。

当然，软件支持只是基本门槛。

除此之外，我认为事情就是这么简单。

没错，技术细节很重要，包括量化、内存层级、纵向扩展域规模等。但说实话，就目前而言，它们的重要性仅在于能否带来差异化性能，也就是“在某一项关键绩效指标上击败现有龙头”。每个竞争者背后的架构都可以在拆解分析中查看；在这里，只需根据这种架构所换来的关键绩效指标表现来评判它们。

这是一个独特的时期。Token需求远远超过供给，而低延迟前沿Token的短缺最为严重，因为GPU无法跟上需求，或者只能以缺乏经济性的吞吐量勉强跟上。这种高交互性Token的稀缺，让“已量产且架构足够好”成为Groq和Cerebras手中的制胜牌。

但这个机会有时间限制；窗口期曾经出现，而 Groq/Cerebras 抓住了它。率先入场至关重要。

这就引出了下一个问题：下一个窗口期是什么，谁能最先抵达？

挑出下一个赢家，或许只需问一句：谁能最先部署 1 吉瓦的后 GPT 推理加速器？

为了回答这个问题，以下是本文的其余内容。

1. 前沿竞赛：按前沿级机架出货时间对全部 11 家公司进行排名，并以排行榜和时间线呈现
2. Tenstorrent 全面拆解：目前唯一提供前沿级机架的公司，也是尽调内容的免费样本
3. 其余 10 家公司拆解：逐一评分并注明来源，涵盖前沿级竞争者、解码扩展卡和次前沿级产品
4. 证据：8 个前沿级公司中，只有 2 个拥有可靠的第三方数据
5. 谁真正有望成为下一家1万亿美元芯片公司，以及一个重新定义整份榜单的论点

四、前沿竞赛：谁能最先实现机架级规模

那么，“哪些初创公司能够跨过这 4 道门槛？按最早出货日期排序又是怎样？”让我们来看一看。我按照各家公司声称其前沿级产品实现机架级规模的时间进行了排序。对此需要谨慎看待，并且请记住，这里还没有讨论性能，只是在比较它们所宣称的芯片部署时间。

还要注意，其中许多公司已经推出过产品，但早期产品属于次前沿级，它们随后逐步转向面向现代前沿大语言模型的机架级规模。因此，我只关注按照其路线图，具备前沿能力的产品何时出货。

如果我们搜遍所有公开来源，包括新闻稿、博客和播客，就会得到以下结果：

可视化如下：

不过需要说明的是，上述每一项都是首个机架或首批样品的里程碑，而非吉瓦级数据。在我看来，首个机架很重要，但实现首个吉瓦所需的时间最重要。

首个机架证明整套系统能够运行，而吉瓦级规模则证明这家公司能够运转。

谁能在 2026 年出货，谁不能？

Tenstorrent、Etched 和 SambaNova 将在 2026 年出货量产机架。

Positron、Tensordyne 和 Rebellions 落后 1 年。Rebellions 声称会在 2026 年出货，但其前沿级 REBEL 目前仍仅处于送样阶段，因此真正的机架产品更可能要到 2027 年。

Fractile 和 MatX 落后 2 年。两家公司的路线图都列有 2027 年的里程碑，但这些只是样品和初步落地，而非规模化量产出货。客户实际获得量产机架，更现实地说要到 2028 年。

在这种供应短缺的环境下，晚 1 年的代价十分高昂。这并不是说 2027 年及以后出货的公司在技术上缺乏竞争力，也不意味着从长期来看，它们无法赢得可观的客户份额。毕竟，只需获得少数大型客户中的 1 家，就能实现规模化。但只有上场，才能参与竞争！无论你的架构在技术上多么可靠，如果没有上场，就不算真正参与竞争。

谁会最先上场？

Tenstorrent 声称其“目前正在出货量产芯片”。这很有希望！但客户呢？Tenstorrent 已拥有新云服务商和主权客户；但尚未公布任何前沿实验室或超大规模云服务商客户。这些早期客户能否推动 Tenstorrent 达到吉瓦级规模？我们将在下文对它的拆解中深入探讨。

被收购可能有助于 Tenstorrent 加快产品上市，因为大型传统芯片厂商已经与超大规模云服务商建立了关系。据报道，高通在 6 月中旬曾考虑一笔约 80亿至100亿美元的交易。但据称 Keller 最近否认了与高通进行任何谈判，因此这条路径目前看来已经遇冷。

Etched 的竞争力比几个月前看起来更强。该公司声称将在今年夏季实现机架级产品出货，远早于 MatX 和 Fractile 等其他热门公司。我认为 Etched 一度被视为已经出局，但事实证明它们仍然活跃，并声称自己正处于第一梯队。

值得注意的是，Etched 正在谈论吉瓦级规模。该公司声称“已有一条在 2027 年达到吉瓦级规模的路径”，并表示正在建设实现这一目标所需的公司基础设施，包括一座台湾工厂，以及位于圣何塞总部的数据中心、测试厂和新产品导入原型实验室。联合创始人 Rob Wachen 在新闻稿中表示：“我们从一开始采取的方式，就是为吉瓦级规模而建设……量产就是产品。”

Etched 尚未披露具体客户，但提到已签订超过 10亿美元的合同。Etched 所说的“通往吉瓦级规模的路径”和“为吉瓦级规模而建设”，似乎意味着其目标客户是能够支撑这一规模的公司。

Etched 能否真正在 2027 年达到吉瓦级规模仍有待观察，但如果它们希望参与1万亿美元级竞赛，至少已经瞄准了正确的目标。

SambaNova 也声称，其前沿级 SN50 将于 2026 年下半年落地部署。如果 SambaNova、Etched 和 Tenstorrent 都能推出有竞争力的机架，2026 年下半年和 2027 年初将会非常精彩！

到目前为止，SambaNova 已公布的客户包括企业客户摩根大通和软银，而且这些明确不是吉瓦级部署。

SambaNova 已与摩根大通签订多年期协议。Liang 表示：“这是一个突破，因为大多数供应商还没弄清楚如何进入企业市场。企业市场将非常重要；它不会占到100%，但会成为整个市场中一股不可忽视的力量，而我们已经开始看到这一趋势。”Liang 表示，企业客户希望在自己的环境中托管私有模型和私有数据，而这种环境不太可能是吉瓦级数据中心。