AI芯片领域近日迎来一位重量级玩家——Naveen Rao携新创公司Unconventional高调入场，计划融资10亿美元冲击50亿美元估值。这位曾以Nervana公司被英特尔收购的创业者，如今以独立身份重返战场，目标直指英伟达的霸主地位。
Rao的底气源于对行业痛点的精准把握。当前AI模型参数规模呈指数级增长，传统冯·诺依曼架构芯片在算力与能效比上已触达天花板。无论是数据中心训练还是边缘设备推理，现有芯片的能效表现均难以满足需求，这为新架构的突破创造了战略机遇。
不同于行业普遍的渐进式改良，Rao提出"重构计算底层逻辑"的激进方案。他借鉴生物神经系统的高效特性，试图开发出能效比超越现有芯片的全新架构。这种跨学科的创新路径，与多数企业停留在现有架构优化上的做法形成鲜明对比。
这位连续创业者的技术嗅觉可追溯至2014年。当时深度学习尚未成为风口，Rao与两位神经科学博士在高通工作期间便敏锐捕捉到AI专用芯片的市场空白。尽管初期融资受阻，但随着AlphaGo战胜李世石引发的AI热潮，其创立的Nervana最终获得英特尔3.5亿美元收购。
在英特尔期间，Rao团队开发的NNP-T1000和NNP-I1000芯片在特定模型性能上曾与英伟达形成竞争。然而2019年英特尔收购Habana Labs后，定位重叠的Nervana产品线于2020年被终止。这段经历虽显波折，却让Rao积累了从芯片设计到商业落地的全链条经验。
转战Databricks担任AI主管的经历，让Rao对市场需求有了全新认知。他发现企业真正痛点不在于算力绝对值，而在于硬件、软件、算法的系统性适配问题。这种从技术供给端到需求端的认知转变，或将帮助Unconventional开发出更具市场穿透力的产品。
当前市场环境已与八年前截然不同。英伟达通过CUDA生态构建的护城河日益坚固，谷歌、亚马逊等科技巨头纷纷布局自研芯片，Graphcore、Cerebras等初创企业也在细分领域占据先机。对于新入局者而言，建立兼容CUDA的软件生态几乎不可能，但特定行业场景的差异化竞争仍存在机会。
供应链管理成为另一大挑战。先进制程产能被头部企业垄断，初创公司既需要雄厚资金支持，又需建立与晶圆厂的深度合作。不过生成式AI引发的市场需求爆发，为Unconventional提供了战略缓冲期——2024年全球AI芯片市场规模已达数千亿美元，细分市场仍存在增长空间。
行业观察人士指出，当前竞争已从单纯技术比拼转向系统能力较量。Rao的复合背景使其具备整合架构创新、生态构建与场景落地的独特优势。虽然正面突破英伟达的数据中心垄断难度极大，但聚焦边缘计算、低功耗设备等细分领域，仍可能开辟出新的发展空间。
