在重塑人工智能硬件的竞赛中，EnCharge AI 押注模拟技术和经验
随着初创公司争相满足对高效人工智能推理的激增需求，EnCharge AI 押注模拟计算和资深领导团队，力求从实验室走向市场。
加利福尼亚州圣克拉拉 — 在硅谷中心一栋不起眼的建筑中，EnCharge AI 内部酝酿的安静的工程革命刚刚增加了两位架构师。这家模拟人工智能加速器初创公司获得了 1 亿美元的 B 轮融资，并在周四宣布了两项战略性任命：Jason Huang 担任财务副总裁，Leslie Szeto 担任人力资源总监。
这些任命表面上看起来很普通，但在一个以漫长的孕育期、严峻的制造挑战以及初创公司在大规模扩张时屡屡碰壁的历史为特征的硬件领域，这些选择可能意味着炒作与收获之间的差异。
随着推理工作负载在人工智能计算需求中超过训练——从云数据中心到无人机、传感器和可穿戴设备等边缘设备——对专业、节能加速器的市场需求正在爆发。投资者纷纷涌入该领域。但对于自 2022 年成立以来已获得 1.44 亿美元融资但尚未公布收入的 EnCharge 而言，这些人事变动不仅仅是例行公事。
它们是更广泛的从承诺到证明的转变的一部分。
从突破到资产负债表：转折点
Huang 加入 EnCharge 更多的是关于平衡，而不是电子表格。这位 SupplyShift 的前首席财务官曾帮助该公司在 2024 年初被 Sphera Solutions 收购。在此之前，他负责了 Arteris, Inc. 于 2021 年的 IPO。他现在的工作是什么？将 EnCharge 的模拟内存计算愿景转化为可行的、可融资的增长——并引导公司走向商业收入。
Szeto 曾在 Box、Intel 和 Adobe 等公司领导组织发展计划，她将负责扩大 EnCharge 的人力资本——这对于一家渴望从学术合作走向产品交付、且市场充满技术雷区的公司至关重要。
一位熟悉该公司发展路线图的行业专家观察到：“EnCharge 正在从一家以原型为中心的公司转变为一家为系统级商业化做准备的公司。” “这不仅需要芯片，还需要结构——包括财务和组织结构。”
这些结构性投资表明了一种战略成熟度，许多深度科技初创公司往往忽视，直到为时已晚。由于模拟计算面临着来自传统数字参与者的质疑，并且竞争对手已经部署了商业系统，因此压力很大。
以瓦特和延迟而非美元衡量的市场
EnCharge AI 的价值主张是激进的：通过直接在内存中执行人工智能计算，将能效提高多达 20 倍——避免了数字处理器中固有的昂贵的数据传输。该公司的芯片利用模拟内存架构，有望大幅降低延迟和功耗，尤其是在始终在线的边缘部署模型中。
这非常重要。
全球人工智能推理加速器市场预计将从 2025 年的 1061.5 亿美元增长到 2030 年的近 2550 亿美元。其中，仅边缘人工智能领域到 2034 年就可能达到 1137.1 亿美元，这主要是由于从自动驾驶汽车到工业自动化等各个领域对低延迟、设备端处理的需求激增所推动的。
EnCharge 旨在通过可部署为小芯片、ASIC 或 PCIe 模块的模拟加速器来满足这一需求，这些加速器与现有基础设施兼容——这种方法旨在避免代价高昂的垂直整合陷阱。
然而，尽管具有这种技术吸引力，EnCharge 仍然没有收入。没有宣布的客户试点。没有公开的基准测试。没有部署统计数据。
“他们拥有架构和宣传，”一家专注于半导体的对冲基金的分析师表示。“但就目前而言，一切都只是潜力。在这个领域，潜力可能是一把双刃剑。”
模拟技术的双重束缚：物理学和认知
EnCharge 对模拟计算的押注是大胆的，但也带来了负担。
模拟系统面临着固有的硬件可变性——器件漂移、电噪声蔓延、精度降低。纠正这一点需要复杂的算法补偿和强大的软件框架。虽然数字设计受益于数十年的 EDA 工具、仿真平台和部署库，但模拟计算仍处于工具的早期阶段。
一位在研究神经形态架构的斯坦福大学研究人员指出：“用于模拟人工智能的工具链充其量是零散的。” “从模型到流片再到部署，没有标准化的流程。这不是一个脚注——这是一个障碍。”
此外，大规模制造模拟芯片需要在内存阵列中实现非凡的产量均匀性，这通常建立在先进的节点上。EnCharge 与台积电在开发方面的合作很有希望，但并非万能药。
美国能源部和 DARPA 都举办了研讨会，探讨模拟和神经形态系统的可行性——强调了重要性，但也强调了尚未解决的挑战。
此外，还有一个行业范围内的怀疑态度：“在过去的 30 年里，模拟一直是人工智能的未来，”一位风险顾问打趣道。“每隔几年，就有人尝试。软件还没有准备好。产量达不到。市场继续前进。”
为了避免 EnCharge 成为另一个脚注，执行——而不是优雅——必须是下一个篇章。
竞争风暴：硅谷梦想与规模相遇的地方
在争夺推理主导地位的竞赛中，EnCharge 不仅面临着基本的物理学挑战，还面临着激烈且资金充足的竞争。
- Mythic 已筹集 1.78 亿美元，正在向三大洲的试点客户交付模拟矩阵处理器。
- Cerebras 即将 IPO，仅去年一年就创造了 2.06 亿美元的收入——尽管存在单一客户集中风险。
- SambaNova 拥有 11.3 亿美元的资金，正在与埃森哲等企业客户部署万亿参数模型。
- Hailo 和 Graphcore 也拥有可用的芯片，但收入仍然不透明。
还有 Nvidia——现有的巨头——正在优化其 GPU 以进行推理，并捆绑其软件生态系统以巩固客户。
与这些参与者相比，尽管 EnCharge 具有架构上的雄心，但缺乏商业部署使其处于不利地位。
一家评估下一代推理芯片的消费机器人公司的首席技术官表示：“他们拥有科学技术。” “我们现在需要的是故事——基准测试、试点项目、客户胜利。如果他们在未来六到九个月内无法展示这些，这个市场将会超越他们。”
战略护城河和前进的道路
然而，一切并非岌岌可危。EnCharge 的投资者基础包括具有长远眼光的公司——Tiger Global、Samsung Ventures 和专注于国防的风投——这表明其拥有耐心的资本。它参与了由美国国防部支持的、与普林斯顿大学合作的 1860 万美元的拨款，这也表明其与政府保持一致，尤其是在功率效率至关重要的边缘和航空航天应用领域。
部署的灵活性——无需定制基础设施即可插入现有数据中心机架或边缘计算板——可以加速采用。如果 EnCharge 能够赢得一项适度的 OEM 胜利或获得云提供商的试点项目，那么情况可能会迅速转变。
该公司现在拥有的是时间、金钱和一支不断壮大的经验丰富的运营商团队。它需要的是验证。
押注大胆与构建之间的桥梁
EnCharge AI 正处于风险与革命的交汇点——推动模拟人工智能从学术好奇心转变为商业候选者。凭借新的领导团队、充足的资金和雄心勃勃的架构，该公司在结构上已为下一阶段做好了准备。
但硬件是无情的。未来的几个季度将测试 EnCharge 是否能够解决模拟技术的精度问题，交付开发者工具，并将炒作转化为现实世界的影响。Huang 和 Szeto 的聘用是更广泛的押注的一部分——不仅是对一项技术，而是对一个组织快速成长的能力的押注。
跑道很长。但时间在流逝。
未来 12 个月需要关注的关键指标：
- 首次商业发货或试点参与
- 与数字行业巨头的公开基准比较
- 用于开发者采用的软件工具链发布
- 合作伙伴关系（OEM、超大规模企业、代工厂）的扩展
- C 轮融资或战略收购兴趣的进展
如果这些成功实现，EnCharge 可能不仅仅是另一家模拟初创公司——它可能是最终取得突破的那一家。