
SK海力士已正式完成对西班牙无晶圆厂芯片设计企业 Semidynamics 的战略投资,这一举措被业内解读为其深化AI半导体生态布局的关键一步,旨在通过产业链协同强化自身在 AI 核心硬件领域的综合竞争力。作为全球三大内存芯片制造商之一,SK海力士此次跨界投资芯片设计企业,打破了其传统业务边界,凸显出存储厂商向 “存储 + 计算” 一体化解决方案转型的行业趋势。
Semidynamics 在官方声明中确认,SK海力士以战略投资方身份参与了该公司最新一轮融资。双方均未披露具体投资金额、股权占比等细节,仅明确此次为聚焦技术研发的小规模注资,资金将主要用于下一代高性能 AI 处理器架构优化、先进制程芯片验证及研发团队扩充。据知情人士透露,此次融资属于 Semidynamics 的 B 轮后续融资,除SK海力士外,还有多家半导体领域投资机构参与,整体融资规模未超过 5000 万美元,契合其 “小步快跑、聚焦技术” 的发展策略。
Semidynamics 成立于 2016 年,总部位于西班牙巴塞罗那科技园区,是欧洲领先的 RISC-V 架构处理器知识产权(IP)供应商。公司核心团队多来自英特尔、AMD、高通等国际芯片巨头,平均拥有 15 年以上处理器设计经验,研发方向聚焦 AI 专用计算场景,主打高性能、低功耗、可定制化的处理器 IP 解决方案。
作为开源指令集架构的代表,RISC-V 以 “开放、灵活、无授权费” 的特性区别于 Arm、x86 等专有架构。对 AI 芯片设计而言,这意味着企业可根据大语言模型训练、边缘 AI 推理等特定算力需求深度定制架构,无需承担高额授权费,且能更快响应技术迭代。近年来,随着 AI 应用对算力、能效比要求的提升,RISC-V 已从早期辅助控制核心,逐步渗透到高性能计算加速子系统、专用 AI 协处理器等核心环节。
Semidynamics 的核心技术 Gazzillion 架构,基于 RISC-V 指令集开发,核心优势是优化内存效率、破解数据传输瓶颈。传统 AI 芯片中,数据需在处理器核心与内存间频繁迁移,易出现 “算力闲置、内存瓶颈” 问题,而 Gazzillion 通过分布式内存布局、指令级并行优化等创新,将数据处理与内存访问深度融合,大幅降低迁移延迟。据该公司测试,相较于传统高带宽内存(HBM)中心化架构,其芯片在大规模矩阵运算、深度学习推理等任务中,有效内存利用率和吞吐性能均有所提升。
技术落地方面,Semidynamics 近期完成基于台积电 3 纳米工艺的芯片流片,标志着其架构具备先进制程适配能力。
行业分析指出,SK海力士此次投资本质是其 AI 内存业务战略的延伸与补强。作为全球 HBM 市场领军者,SK海力士当前占据约 50% 的市场份额。随着生成式 AI、大模型应用爆发,HBM 需求年增速达 150% 以上,2027 年全球市场规模预计突破 200 亿美元。
但SK海力士不具备晶圆代工与芯片设计能力,核心优势集中在内存制造。在 AI 产业链中,内存价值实现高度依赖与芯片设计、系统集成的协同 —— 同款 HBM 与不同架构 AI 芯片搭配,系统性能差异显著。通过投资 Semidynamics,SK海力士可获取 RISC-V 架构 AI 芯片设计经验与技术数据,优化自身 HBM 的接口协议、带宽配置、功耗控制等参数,形成 “内存硬件 + 芯片架构” 协同方案,提升产品竞争力。
从行业趋势看,AI 系统性能的核心驱动因素正发生结构性转变。AI 发展初期,算力(FLOPS)是关键;而当模型参数突破千亿级、应用转向多模态交互后,内存容量、数据传输效率的影响权重已超单纯算力。据斯坦福大学 AI 指数报告,2024 年全球顶级 AI 训练集群的内存带宽需求较 2022 年增长 8 倍,数据迁移延迟成为制约训练效率的首要瓶颈。在此背景下,“算力 - 内存 - 架构” 协同优化成为下一代 AI 基础设施的核心竞争力,SK海力士投资芯片设计企业,正是为了布局这一生态,避免 “只卖内存、缺乏系统级话语权”。
这笔投资的背后,是全球 AI 芯片行业向 “开源化、定制化” 转型的趋势。近年来,英伟达在 AI 芯片市场的垄断地位持续强化,行业对 “架构依赖” 的担忧加剧 —— 企业不仅面临高昂采购成本,还可能因架构封闭难以深度定制。在此背景下,RISC-V 等开源架构成为打破垄断、构建多元化生态的重要力量。
从市场动态看,全球科技巨头与投资机构持续加码 RISC-V 领域。除SK海力士外,英伟达参与了 RISC-V 企业 SiFive 的 4 亿美元融资,后者专注数据中心与 AI 算力场景,产品已在边缘 AI 设备商用;谷歌、Meta 等也成立专项研发团队,探索开源架构 AI 芯片定制;欧盟、美国、中国等均将 RISC-V 纳入半导体支持政策,推动技术研发与生态建设。
多家企业加注 RISC-V 领域,标志着芯片设计行业从 “标准化产品竞争” 转向 “定制化生态竞争”。对企业而言,开源架构意味着更大技术自主权,可根据需求优化设计,平衡性能、成本与能效;对行业而言,开源生态壮大将降低设计门槛,吸引更多创新企业参与,推动 AI 芯片技术迭代与多元化发展。
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