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      美國邊緣AI芯片初創SiMa.ai正洽談超6.8億元新融資,投后估值95億元

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      智東西
      編譯 陳佳
      編輯 漠影

      智東西5月19日消息,據外媒The Information昨日援引兩位知情人士報道,美國邊緣AI芯片初創SiMa.ai正在與投資人洽談一輪超1億美元(約合人民幣6.8億元)的新融資,投后估值約為14億美元(約合人民幣95.2億元)。

      據私募市場數據機構PitchBook,SiMa.ai這一估值較2025年8月時的9.6億美元(約合人民幣65.3億元)估值上漲超45%。

      此前該公司已累計融資3.55億美元(約合人民幣24.1億元),投資方包括對沖基金Maverick Capital、Fidelity Management & Research,以及Dell Technologies Capital。

      SiMa.ai由CEO克里希納·蘭加薩耶(Krishna Rangasayee)于2018年創立,總部位于加利福尼亞州圣何塞。


      ▲SiMa.ai創始人兼CEO克里希納·蘭加薩耶(Krishna Rangasayee)(圖源:SiMa.ai )

      在創辦SiMa.ai前,蘭加薩耶在FPGA芯片廠商賽靈思(Xilinx,已被AMD收購)工作近18年,曾擔任全球銷售執行副總裁,并將公司業務做到25億美元(約合人民幣170億元)規模。離開賽靈思后,他于2017年至2018年間出任AI推理芯片公司Groq的COO,隨后離開自立門戶。


      ▲SiMa.ai創始人兼CEO克里希納·蘭加薩耶(Krishna Rangasayee)的工作經歷(圖源:領英)

      蘭加薩耶曾在多個公開訪談中談到,未來的AI應用并不都需要數據中心級別的算力。他在接受Unite.AI采訪時稱,過去20年云端機器學習創新不斷,但邊緣端進展有限,而機器人、無人機、無人零售、智慧城市、工業自動化等場景的實時決策需求恰恰最不適合“數據先上云、再返回”的處理路徑。

      當下多家初創企業正憑借定制化專用芯片搶占AI芯片市場份額,SiMa.ai 便是其中之一。SiMa.ai將其產品定位為面向“物理AI”和邊緣推理的專用芯片,應用場景集中在無人機、工業機器人、攝像頭、車載系統等無法長時間接入數據中心的設備上。


      ▲SiMa.ai展示了其邊緣AI芯片在工業、無人機、汽車等領域的應用方向(圖源:SiMa.ai )

      根據SiMa.ai官網信息,該公司的核心硬件產品是一款名為MLSoC(機器學習片上系統)的邊緣AI芯片,目前已演進至第二代Modalix系列,采用臺積電N6工藝。該系列有25 TOPS、50 TOPS、100 TOPS和200 TOPS四檔算力配置,主要面向5瓦到25瓦功耗區間的應用場景,能夠支持卷積神經網絡、Transformer、大語言模型(LLM)和多模態大模型(LMM)等多種AI模型。SiMa.ai稱該芯片每瓦性能是同類方案的10倍以上。


      ▲SiMa.ai的兩代硬件產品MLSoC(圖源:SiMa.ai )

      除芯片外,SiMa.ai還提供配套的Palette軟件套件,讓開發者無需深入掌握底層架構即可在SiMa.ai芯片上部署AI應用。今年3月,SiMa.ai與瑞士FPGA開發商Enclustra合作推出了基于Modalix 50 TOPS的系統模組(SoM)產品,對標邊緣AI計算市場上以英偉達Jetson為代表的GPU模組方案。

      SiMa.ai目前已將其邊緣AI芯片平臺拓展至車載AI、航空航天與工業制造等場景。其中車規級AI語音方向的代表合作方是Cerence AI,這家公司從語音技術老牌廠商Nuance分拆而來,車載語音技術已搭載于全球超過5億輛汽車。

      SiMa.ai航空航天與國防方向的合作方包括美國航空航天與國防科技公司ARC Aerospace,工業制造方向則包括德國激光與機床巨頭TRUMPF SE + Co. KG。SiMa.ai的芯片還被用于零售門店的防盜攝像頭和工廠內的機器人系統。

      結語:邊緣推理芯片賽道正吸引投資人押注

      在英偉達憑借AI數據中心GPU持續擴張的背景下,部分投資人開始將目光投向另一類AI芯片,即面向終端設備、強調低功耗與本地化推理的邊緣AI芯片。隨著機器人、智能攝像頭、車載系統等設備對實時AI能力的需求增加,越來越多AI應用開始嘗試減少對云端數據中心的依賴。

      不過,SiMa.ai所在的邊緣AI芯片賽道并不缺競爭對手。以色列AI芯片公司Hailo、美國邊緣AI芯片公司Ambiq,以及英偉達Jetson等平臺,都在爭奪這一市場。與高度集中于英偉達的AI訓練GPU市場不同,邊緣AI市場尚未形成統一贏家。不同行業和應用場景對功耗、成本、延遲和算力的需求差異較大,因此整體競爭格局仍較為分散。

      如果未來越來越多AI應用轉向本地運行,而非依賴云端數據中心,那么SiMa.ai這類專注邊緣AI芯片的公司,可能會吸引更多投資人繼續下注。

      來源:The Information、SiMa.ai


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