台灣廠商也入榜!外媒評選2020年10間最「酷」AI晶片新創
台灣廠商也入榜!外媒評選2020年10間最「酷」AI晶片新創

當Nvidia、Intel及Google等科技巨頭為端出更好的AI晶片酣戰時,這個新興領域已經成為眾人覬覦的大餅。根據線上資料庫Statista,AI晶片市場將從2019年的75.6億美元,在2027年時成長至832.5億美元,年複合成長率達到30%以上。

如此具潛力的市場,自然成為各路企業家與科技人才挑戰的目標,科技媒體《CRN》也評選出10家在募資金額、產品性能等面向上表現傑出,2020年最「酷」的AI晶片新創公司。

Blaize

成立於2010的Blaize迄今已獲得8,700萬美元融資,去年秋季解除了祕密模式(stealth mode)後,今年8月更實際發表了數款商業化產品,包括用於邊緣運算伺服器的Xplorer X1600E、Xplorer X1600P,以及邊緣裝置的Pathfinder P1600。

Blaize聲稱,他們研發的繪圖串流處理器(Graph Streaming Processor)架構是世上第一個能在單個系統上,同時執行複數AI模型的處理器架構,這項技術已克服了成本、大小等AI晶片的難題,運算效率達現有解決方案的10倍至100倍之間。

Cerebras Systems

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Cerebras致力於打造全球最大AI晶片,2020年推出的第二代晶片就擁有85億個AI核心與2.6兆個電晶體。
圖/ Cerebras

Cerebras Systems今年便借助台積電之力,端出全球最大晶片Wafer Scale Engine(WSE)第二代,擁有85億個AI核心與2.6兆個電晶體。

去年這間新創發表的第一代WSE,也擁有多達40億個AI核心及1.2兆電晶體,聲稱比傳統GPU運算快上1萬倍,目前透過這塊晶片打到的CS-1超級運算系統,已獲得美國國家科學基金會花費500萬美元下單,添購兩台提供美國匹茲堡超級運算中心使用,

Flex Logix Technologies

作為另一間將目光放在邊緣運算上的新創,Flex Logix聲稱他們的InferX X1晶片擁有Nvidia Jetson Xavier的11倍效能,大小卻只有其7分之1,成本也要低上許多。

包括InferX X1在內,Flex Logix今年10月宣佈了多款產品的上市計畫,聲稱其技術能為較低價格的伺服器產品領域,在同樣成本下提供更高的運算力。

Graphcore

於2016年登場的英國AI晶片新創Graphcore,投資者包括微軟、三星、DeepMind創辦人德米斯.哈薩比斯等重量級公司與企業家,估值上看19.5億美元。

這間新創在今年6月發表了第二代IPU Colossus MK2,以及配備4枚Colossus MK2的M2000運算系統。Colossus MK2號稱是全世界最複雜的AI晶片,擁有多達592億個電晶體、1,472個獨立運算核心。

Graphcore聲稱,8台M2000的AI運算能力比Nvidia DGX A100高3倍,然而成本只多出30%,目前已獲得Dell、Atos等多家跨國科技公司合作。

Hailo

今年3月,以色列AI晶片新創Hailo完成了一筆6,000萬美元融資。該公司曾在去年發表了Hailo-8深度學習晶片,聲稱可在邊緣運算場景中提供比肩資料中心等級的性能,同時尺寸、功耗又比其餘邊緣運算AI晶片來得優秀。

Hailo今年5月曾與鴻海合作,為其邊緣運算平台「BOXiedge」提供AI晶片,鴻海運用該平台開發出檢測外觀瑕疵的演算法,大大提昇產線製造的精準度,並降低約3分之1的營運成本。

耐能

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圖/ 賀大新攝影

由台灣旅美創業家劉峻誠成立的耐能智慧,也在今年初獲得由香港首富李嘉誠旗下維港投資領投的4,000萬美元資金,使累計募資達到7,300萬美元。其他投資者還包括紅杉資本、高通、阿里巴巴等。

今年8月,耐能推出了新一代AI晶片KL720,支援4K圖像、1080p影像及自然語言處理,聲稱具備強大性能跟極低功耗,能源效率達到Intel Movidius AI晶片兩倍,且只花一半成本就做到相仿性能。

LeapMind

座落於日本時尚重鎮澀谷的LeapMind,在今年5月發表了Efficiera,這是一種能夠提供FPGA及ASIC加速AI推論的設計架構,用1、2位元的檔案格式即可達到8位元的精準度。

LeapMind的這項設計架構,也在今年10月底正式向企業出售,Efficiera代表不必最尖端的製程或技術,也能良好地運行AI模型。

SambaNova Systems

在今年2月完成由貝萊德領投,並有Intel等企業參與的2.5億美元C輪融資後,SambaNova累積募得的資金達4.65億美元,最新估值更上看25億美元。

SambaNova聲稱其開發的DataScale資料流架構,是新一代AI演算法及應用的核心架構,將能推動自然語言處理、電腦視覺等眾多AI創新,在性能、準確度等多項指標上均締造世界紀錄,超越Nvidia DGC A100表現。

SiMa.ai

SiMa.ai在去年10月發表了機器學習單晶片系統(MLSoC),主要聚焦電腦視覺,針對電動車、機器人及監控等應用所開發,並將每瓦FPS表現提昇至傳統解決方案的10至30倍,為目前業界最高水準。

為了加快MLSoC生產腳步,今年4月SiMa.ai獲得由個人電腦大廠Dell旗下投資公司領投的3,000萬美元A輪募資。

Tenstorrent

位於加拿大的AI晶片新創Tenstorrent,成立5年來已累積募得3,450萬美元資金。今年4月Tenstorrent發表最新推論晶片Grayskull,聲稱能夠動態消除不必要的計算,節省大量耗能與運算時間,且運算力達到去年底高通發布的行動處理器Snapdragon 865的24倍。

Tenstorrent瞄準的應用包括資料中心、雲端伺服器、邊緣運算伺服器及車用晶片市場,預計2020年內會正式投產。

完整榜單請見:CRN

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #新創
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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