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2024 年初,55 岁的前苹果、亚马逊芯片工程师黄锡霖(Stephen Huang)回到中国台湾,创办了千逢科技(Tranxform),他带着 40 人的团队,要做边缘 AI 推理芯片。
这位芯片老将的选择并非临时起意。2022 年末,ChatGPT 发布之后,他判断 AI 芯片的市场到了入局的时刻。但千逢不计划参与数据中心领域的巨头厮杀,转而为设备端推理设计低功耗芯片。
黄锡霖选择从边缘 AI 硬件入手,很大程度上也源于他过往二十多年的履历。他曾在联发科(MediaTek)做过图形处理器(GPU),参与过苹果 Face ID 相关的芯片项目,之后在亚马逊的 Alexa 芯片团队工作。
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(来源:Tranxform)
创办千逢之前,黄锡霖的最后一份工作是 OPPO 芯片子公司哲库(ZEKU)的神经网络处理器(NPU,一种专门用于处理机器学习算法的计算单元)开发负责人,哲库投入数十亿美元、申请了 2,400 多项专利,甚至已经造出了 MariSilicon X NPU。
然而,2023 年 5 月,哲库团队突然被解散、黄锡霖在内的近三千名工程师一夜失业,这件事消除了黄锡霖最后的犹豫。他决定独立创业,闭关八个月为千逢设计专有芯片架构。
2025 年,黄锡霖的大学同窗李维兴(Way-Shing Lee)从高通退休后加入千逢,担任首席技术官,补上了有关芯片量产供应链的拼图。
黄锡霖认为,AI 芯片行业“才刚开始”。这一判断有一定的客观依据。早年间,AI 算力大量倾斜在模型训练上,但如今,推理所占份额已经反超。德勤(Deloitte)科技行业预测报告显示,2026 年推理相关的算力负载占 AI 整体算力的三分之二左右,专用推理芯片市场规模超 500 亿美元。原因不难理解,模型的训练是阶段性的,但后续每一次调用都要跑推理,推理的量级更大,也更有持续性的发展空间。
千逢瞄准了推理中更细分的领域:边缘推理。在英伟达(NVIDIA)占据统治地位的数据中心之外,边缘推理是新入局者为数不多还能切入的缝隙。
当数据中心的电力供应成为算力扩张的硬约束;机器人、自动驾驶、工业传感器等 AI 终端无法容忍云端计算传输数据的延迟;医疗、金融等特殊场景要求敏感数据不出网。设备端推理恰好满足了这些需求,同时减少能源消耗。2026 年,全球边缘 AI 硬件市场达到 300 亿美元规模上下,五年后预计翻倍。
据介绍,千逢的核心产品是一款名为 Axion 的处理器,属于 AI 加速器/NPU 范畴。不同于通用推理引擎,黄锡霖想用 Axion 跑“指挥者架构”(Conductor Architecture):在设备端部署一个小模型,用于判断、调度和选择最合适的云端或本地大模型来完成任务。黄锡霖判断,这种混合形态会成为终端 AI 的主流。
Axion 采用一类专利计算架构,这让 AI 模型可在更少内存、更低功耗、更小模型体积下达到接近的推理效果。虽未流片实测,但黄锡霖曾透露 Axion 的性能水平:使用台积电 12 纳米工艺加 8GB 内存,在 70 亿参数级别的轻量模型上的表现,能与搭载 M4 Pro(3 纳米工艺、64GB 内存)的苹果 Mac mini 在同一模型上打平。
官网数据显示,两颗 Axion 芯片在 60 瓦以下的功耗内可跑到每秒 320 token,同期英伟达 RTX 5090 在 575 瓦下约为每秒 221 token;八颗 Axion 组成的芯粒(Chiplet)方案可将功耗控制在 240 瓦以内,却与 Groq 云端八板系统近 3,000 瓦的输出相媲美。
如果这些表现站得住脚,Axion 仅靠架构设计,就足以抵消工艺代际之间的差距。
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(来源:Tranxform)
基于这一专利架构,千逢目前主要通过向其他芯片公司授权其 NPU 设计来获取收入,业务尚处起步阶段,公司营收微薄。
融资动向方面,千逢尚未披露任何公开融资事件,但工商登记显示,公司实收资本额已有四次增资,从 1,000 万新台币(约 210 万元人民币)增至 1.2 亿新台币(约 2,500 万元人民币)。公司还在 2024 年底搭建了用于接受海外资金的开曼控股架构。这些变化证明,千逢至少正在为新一轮融资做准备。
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(来源:台湾公司网)
我们把视角拉远,在 AI 推理芯片市场,早就挤满了打出各种结局的玩家。
结局之一是被更大的公司收购。例如,2025 年 12 月,以极速推理著称的 Groq,被英伟达以约 200 亿美元收购。图计算架构的先驱 Graphcore 在 2024 年 7 月被软银(SoftBank)以约 5 亿美元收购。主攻近存计算的 Untether AI 的工程团队则被 AMD 收至麾下。
也有最后跑出来的公司:晶圆级 AI 芯片公司 Cerebras 2025 年底完成 10 亿美元融资。2026 年 5 月完成 IPO,首日收盘市值约 660 亿美元,此前已与 OpenAI 签下超 200 亿美元的多年合作合同。
即便走到量产,命运仍然充满变数。其中,SambaNova 曾传出与英特尔以约 16 亿美元洽谈收购的消息,谈判破裂后反而迎来转机,。
以色列公司 Hailo 的轨迹则恰好相反,在做出边缘 AI 加速器领域最漂亮的量产成绩、客户数超过 300 家后,2026 年初,Hailo 裁员 10%,并通过特殊目的收购公司(SPAC)上市,估值却从巅峰时的 12 亿美元跌至 5 亿美元以下。
千逢要想“活到最后”,有几关必须得过。第一关是制造原型芯片,并将其推向量产。黄锡霖曾表示,希望在 2027 年推出首款芯片。
其芯片产品进程与应用可从招聘信息中窥见端倪。7 月初,千逢放出近十个岗位,涵盖 NPU 数字设计、设计验证、低功耗内存接口(LPDDR)集成和固件开发等,硬件团队正在从核心设计向芯片集成验证推进。结合产品描述和 LPDDR 的移动端特性,千逢的首个落地场景大概率是正在起量的 AI PC 品类。
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(来源:104 人力银行)
其次,行业的软件生态往往比硬件更能决定命运,英伟达的 CUDA 工具链就是最好的例证。
千逢似乎意识到了这一点,同时还在招 AI 编译器工程师和模型优化工程师。
为何年过半百才组队创业?李维兴的回应是:“张忠谋(Morris Chang)不也是 55 岁才创办台积电(TSMC)?”
这一回应源自他们对时机的洞察:AI 芯片行业对千逢而言,或许真是个“千载难逢”的机会。至于能否站上风口,就看 2027 年的交付表现了。
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参考内容:
1.https://english.cw.com.tw/article/article.action?id=4656#
2.https://www.businessinsider.com/former-apple-amazon-engineer-starts-ai-chip-company-50s-transxform-2026-7
3.https://www.twincn.com/item.aspx?no=93653949
4.https://www.104.com.tw/company/1a2x6bmtht?page=1&pageSize=20&order=11&asc=0&jobsource=bing
5.https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2026/compute-power-ai.html
6.https://www.tranxform.com/en/Index
运营/排版:何晨龙
注:封面/首图由 AI 辅助生成
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