AI芯片領域近日迎來一位重量級玩家——Naveen Rao攜新創公司Unconventional高調入場，計劃融資10億美元沖擊50億美元估值。這位曾以Nervana公司被英特爾收購的創業者，如今以獨立身份重返戰場，目標直指英偉達的霸主地位。

Rao的底氣源于對行業痛點的精準把握。當前AI模型參數規模呈指數級增長，傳統馮·諾依曼架構芯片在算力與能效比上已觸達天花板。無論是數據中心訓練還是邊緣設備推理，現有芯片的能效表現均難以滿足需求，這為新架構的突破創造了戰略機遇。

不同于行業普遍的漸進式改良，Rao提出"重構計算底層邏輯"的激進方案。他借鑒生物神經系統的高效特性，試圖開發出能效比超越現有芯片的全新架構。這種跨學科的創新路徑，與多數企業停留在現有架構優化上的做法形成鮮明對比。

這位連續創業者的技術嗅覺可追溯至2014年。當時深度學習尚未成為風口，Rao與兩位神經科學博士在高通工作期間便敏銳捕捉到AI專用芯片的市場空白。盡管初期融資受阻，但隨著AlphaGo戰勝李世石引發的AI熱潮，其創立的Nervana最終獲得英特爾3.5億美元收購。

在英特爾期間，Rao團隊開發的NNP-T1000和NNP-I1000芯片在特定模型性能上曾與英偉達形成競爭。然而2019年英特爾收購Habana Labs后，定位重疊的Nervana產品線于2020年被終止。這段經歷雖顯波折，卻讓Rao積累了從芯片設計到商業落地的全鏈條經驗。

轉戰Databricks擔任AI主管的經歷，讓Rao對市場需求有了全新認知。他發現企業真正痛點不在于算力絕對值，而在于硬件、軟件、算法的系統性適配問題。這種從技術供給端到需求端的認知轉變，或將幫助Unconventional開發出更具市場穿透力的產品。

當前市場環境已與八年前截然不同。英偉達通過CUDA生態構建的護城河日益堅固，谷歌、亞馬遜等科技巨頭紛紛布局自研芯片，Graphcore、Cerebras等初創企業也在細分領域占據先機。對于新入局者而言，建立兼容CUDA的軟件生態幾乎不可能，但特定行業場景的差異化競爭仍存在機會。

供應鏈管理成為另一大挑戰。先進制程產能被頭部企業壟斷，初創公司既需要雄厚資金支持，又需建立與晶圓廠的深度合作。不過生成式AI引發的市場需求爆發，為Unconventional提供了戰略緩沖期——2024年全球AI芯片市場規模已達數千億美元，細分市場仍存在增長空間。

行業觀察人士指出，當前競爭已從單純技術比拼轉向系統能力較量。Rao的復合背景使其具備整合架構創新、生態構建與場景落地的獨特優勢。雖然正面突破英偉達的數據中心壟斷難度極大，但聚焦邊緣計算、低功耗設備等細分領域，仍可能開辟出新的發展空間。