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- AI浪潮重塑半导体格局，私有公司在AI工厂效率提升、推理解耦、具身AI、安全与主权AI等新兴主题中日益重要。报告聚焦7家创新私有半导体公司：Axiado（AI驱动的可信控制单元TCU，提升服务器安全与能效）、Ayar Labs（共封装光学CPO芯片，实现AI芯片间光互联）、d-Matrix（基于数字存内计算的推理加速器，3D DRAM技术实现SRAM级带宽与HBM十分之一功耗）、Eliyan（突破铜线墙的芯粒互连IP，含光学、电学与定制HBM方案）、SambaNova（基于数据流架构与三层内存的RDU推理加速器）、SiMa.ai（面向机器人/无人机/汽车的低功耗物理AI SoC）、Tenstorrent（基于RISC-V的开源AI计算平台）。报告强调，大型成熟厂商在从训练向推理及智能体工作负载的转变中地位稳固，但随着市场规模扩大，更多赢家将有空间成长。私有公司正在通过架构创新（内存、互连、光学、开放指令集）切入大型厂商尚未完全覆盖的细分场景。
摩根士丹利发布专题报告，聚焦AI浪潮下7家具有创新性的半导体私有公司。这些公司围绕四大主题展开布局：、、、。报告认为，尽管成熟厂商在从训练向推理及智能体（agentic）工作负载转变中处于有利位置，但随着半导体TAM持续扩大，新兴私有公司仍有充足的成长空间，能够通过架构创新在特定细分领域建立差异化竞争优势。
四大投资主题
核心问题：在有限电力预算下，如何从每个机架获得更多token（更多收入） 代表方案：机架级电源与散热管理优化、scale-up共封装光学（CPO）、芯粒互连突破铜线墙、XPU的每瓦性能优化
背景：随着HBM成本上升，将推理工作负载拆解到不同处理器成为趋势（prefill在GPU，decode在SRAM加速器） 大厂动作：NVIDIA收购Groq，AWS联合Cerebras与Trainium/Alphawave推出解耦架构，Cerebras与AMD合作 私有公司切入点：推测性解码（speculative decode）、数据流架构、3D DRAM
范围：机器人、无人机、智能基础设施 长期TAM潜力：数万亿美元级别的制造与自主系统市场 关键需求：低于10W的边缘推理SoC、低延迟、计算机视觉与Transformer融合
双重关注：网络安全/IP保护（LLM构建者）与各国政府控制的本地AI基础设施 解决方案：硬件级可信根、供应商中立的TCU、RISC-V开放架构（降低对单一厂商依赖） 7家私有公司概览 公司核心产品累计融资最新估值关键投资方
TCU可信控制单元（AI驱动服务器管理+安全） $1.95亿 $5.8亿 Maverick Silicon, Prosperity7
TeraPHY光引擎+SuperNova光源（CPO） ~$10亿 $40-50亿+ NVIDIA, AMD, Neuberger Berman
DIMC存内计算推理加速器+Raptor 3D DRAM $4.46亿 $20亿 Temasek, QIA, M12
NuLink电互连IP+NuLight光学+定制HBM ~$3.95亿 $10亿 AMD, Arm, Meta, Samsung
RDU数据流单元+三层内存系统 $24.8亿 $110亿 Intel, SoftBank, Google Ventures
Modalix MLSoC（ Tensix核心+RISC-V Ascalon CPU+开源软件 ~$24亿 — Samsung, Hyundai, Bezos Expeditions 各公司技术亮点 ：将BMC、硬件可信根、TPM功能集成于单颗SoC，片上AI引擎实现实时异常检测与性能优化。已与Inventec合作嵌入NVIDIA GB200服务器。 ：相比铜缆提供约10-20倍能效比，是少数在TSMC COUPE平台上深耕多年的公司之一。2026年加入NVIDIA NVLink Fusion生态，完成$5亿E轮融资。 ：核心创新为3D DRAM，将DRAM直接堆叠在计算逻辑芯片上，实现SRAM级别带宽但仅需HBM十分之一功耗。下一代Raptor可单rack运行2.8T参数Kimi 3模型。 ：同时双向（SBD）信号技术实现在标准有机基板上达到硅interposer级别性能，省去先进封装成本。NuLight光学使用2D µVCSEL阵列，避开InP激光器供应限制。 ：数据流架构将数百次操作融合为连续数据流图，三层内存（片上SRAM+HBM+DDR）支持大模型在芯片附近快速切换，适合agentic工作负载。2026年7月F轮$10亿融资后估值$110亿。 ：第二代Modalix MLSoC基于TSMC 6nm，1000 dense TOPS@80W。Palette Neat智能体软件支持用自然语言描述传感器与系统，显著缩短开发周期。 ：Blackhole芯片搭载120个Tensix核心+16个Linux-capable RISC-V核心，软件栈TT-Metalium采用MIT开源许可。Jim Keller（曾主导AMD Zen/Apple A4-A5/Tesla自动驾驶芯片）执掌。
：报告明确指出，私有公司部分内容仅供信息参考，（"No investment recommendation is provided as there is limited public information available for private companies"）。投资者应自行进行尽职调查。 各公司融资估值参考： ：$110亿（2026年7月F轮）— 估值最高 ：$40-50亿+（2026年E轮扩展）— 成长最快 ：$14.5亿（2026年9月C轮） ：$20亿（2025年11月C轮） ：$10亿（2026年7月C轮） ：$5.8亿（2025年12月C轮） 值得注意的是，累计融资均超过$24亿，估值已与中型上市半导体公司相当，反映资本市场对"AI非GPU路径"的高度关注。作为后起之秀，在短短数年内完成从初创到独角兽的跨越。
： 信息不透明，财务数据未经审计 流动性差，二级市场退出渠道有限 商业模式与盈利路径尚未完全验证 可能因信息披露不充分而存在额外风险 ： 部分公司技术（如d-Matrix的3D DRAM、Ayar Labs的CPO）尚未经过大规模量产验证 大型厂商（NVIDIA、AMD、Broadcom）的快速跟进可能压缩私有公司生存空间 标准化进程（如CPO标准、chiplet互连标准）可能不利于技术差异化 ： NVIDIA Groq、Cerebras、AMD等大厂在推理市场的快速布局 Arm Total Design生态、NVLink Fusion生态等大厂主导的标准化可能形成壁垒 客户集中度高，单一大客户流失可能造成重大影响 ： 主权AI趋势下，部分公司可能面临出口管制、数据本地化要求 中美科技脱钩可能影响中国客户业务 ： 利率上行环境下，高估值私有公司融资难度可能加大 AI泡沫论调下，市场情绪逆转可能影响后续融资估值 ： 多家公司处于产品商业化早期阶段，存在产品延期、良率不足风险 创始团队与技术人才稳定性风险
总体总结
主题正文
- 报告聚焦7家创新私有半导体公司：Axiado（AI驱动的可信控制单元TCU，提升服务器安全与能效）、Ayar Labs（共封装光学CPO芯片，实现AI芯片间光互联）、d-Matrix（基于数字存内计算的推理加速器，3D DRAM技术实现SRAM级带宽与HBM十分之一功耗）、Eliyan（突破铜线墙的芯粒互连IP，含光学、电学与定制HBM方案）、SambaNova（基于数据流架构与三层内存的RDU推理加速器）、SiMa.ai（面向机器人/无人机/汽车的低功耗物理AI SoC）、Tenstorrent（基于RISC-V的开源AI计算平台）。
- 报告认为，尽管成熟厂商在从训练向推理及智能体（agentic）工作负载转变中处于有利位置，但随着半导体TAM持续扩大，新兴私有公司仍有充足的成长空间，能够通过架构创新在特定细分领域建立差异化竞争优势。
- 大厂动作：NVIDIA收购Groq，AWS联合Cerebras与Trainium/Alphawave推出解耦架构，Cerebras与AMD合作
- 公司核心产品累计融资最新估值关键投资方
- ：核心创新为3D DRAM，将DRAM直接堆叠在计算逻辑芯片上，实现SRAM级别带宽但仅需HBM十分之一功耗。
- ：Blackhole芯片搭载120个Tensix核心+16个Linux-capable RISC-V核心，软件栈TT-Metalium采用MIT开源许可。
- ：报告明确指出，私有公司部分内容仅供信息参考，（"No investment recommendation is provided as there is limited public information available for private companies"）。
- 值得注意的是，累计融资均超过$24亿，估值已与中型上市半导体公司相当，反映资本市场对"AI非GPU路径"的高度关注。