在深入分析最新版Silicon 100榜单的构成并挖掘技术和地理数据以识别明显趋势之前，让我们先回顾一个重要里程碑：该榜单（最初为Silicon 60）自2004年创立以来，至今已有21年的历史。虽然每年的趋势变化不大，但累计起来，过去21年发生了巨大变化。
2004年首次发布榜单时，考虑到当时已知的初创企业数量，60家被认为是一个合理的入选规模。那些最初未被纳入的公司，仍有希望在后续榜单中脱颖而出。此后，科技行业迎来指数级增长，初创企业数量增长了十倍乃至更多。正因如此，我们才将榜单规模从60家扩展至100家，同时也始终坚持严格界定“技术”的范畴。
我们重点关注那些以B2B为核心、与电子和半导体工程师及高管相关的初创公司。除少数例外情况外，我们不太关注那些主要提供软件或服务、直接面向消费者的企业，即使它们的技术再出色。
大多数初创企业最终无法取得辉煌成就。有些彻底失败；大多数在某个阶段被收购，收购金额往往仅相当于其所持有专利的价值。只有少数公司最终成熟，并为投资者带来可观回报，无论是通过公司出售还是首次公开募股（IPO）。
但总体而言，初创公司的成败可以预示某项技术的未来——即使这一未来最终可能由英伟达（NVIDIA）、谷歌、亚马逊或苹果等公司主导。而Silicon 100正是寻找这些未来颠覆者和推动者的理想平台。
资本动向
在2000年至2001年互联网泡沫破裂后，风险投资公司对半导体初创企业的兴趣下降，因为这些公司对资本的需求越来越高。这主要是由于将摩尔定律应用于更小几何尺寸的成本呈指数级增长，同时与软件和互联网初创企业相比，它们的退出周期更长、回报率更低。
到了2000年代中期，新一代风险投资人（通常拥有软件和互联网背景）将资金投入门槛更低的领域。但这些市场也充满了更多竞争者，竞争更为激烈。
在此期间，仍有一些风险投资人坚持投资硬件领域，包括英特尔投资以及陈立武（Lip-Bu Tan）。陈立武是华登国际（Walden International）的创始人兼董事长，也是Celesta Capital等其他风险投资公司的创始人兼合伙人。
自上一个十年中期以来，风投公司对半导体领域的投资大幅回升，2018年急剧上升，并在2021至2022年达到顶峰，这主要得益于技术需求的变化和全球供应链的调整。2024年，由于地缘政治的不确定性，风投公司对半导体行业的投资有所放缓。尽管如此，投资水平仍处于历史高位，尤其是在人工智能（AI）芯片等领域，半导体行业继续吸引大量资本，尤其是在中国。
然而，随着科技风投模式从硅谷向外扩展，世界各地的投资方式也出现了显著差异。
美国政府对初创企业的直接股权投资相对较少。非稀释性且不涉及股权的资金主要通过小企业创新研究（SBIR）拨款的形式提供。相比之下，欧洲和中国则提供了更大规模的国家资金，用于支持那些被视为战略机遇的领域，以帮助这些国家赶上美国。
与此同时，地缘政治逆风正在减缓某些依赖生态系统和标准兴起的市场的发展。地缘政治的不确定性也抑制了2024年和2025年的IPO活动，许多风投公司和初创企业似乎在“观望”，等待投资回报的机会，而这些投资在某些情况下已经耗费了多年努力。
不确定性和不稳定性对企业有害。规模最大、最成熟的公司拥有资源，可以撤退并重组，静观其变。对于初创公司而言，同样的风险可能是致命的。初创公司的崩溃可能即将到来。
但目前，巨额风投仍在继续，并且正转向AI和量子计算。这反映在今年的Silicon 100榜单中的企业身上。
趋势
在2025年的Silicon 100榜单中，我们观察到电子与半导体初创企业的格局呈现出五大趋势。请注意，这些趋势反映的是至少持续了三年、甚至更长时间的发展成果。
它们包括：
量子计算领域的代表性显著上升； 中国在AI领域的代表性进一步下降； 整体AI领域的代表性略有下降，并向边缘AI倾斜； 一些Chiplet和边缘AI初创企业仍在坚持，等待尚未出现的市场； 模拟、混合信号、电源、传感器和显示器等基础元器件初创企业的代表性下降。
今年的榜单
在Silicon 100这份新兴初创企业榜单迎来2025年的发布之际，公司更替率（即新进与退出公司总数）已上升至41家，高于2024年的39家和2023年的40家。
长期来看，每年约有三分之一的榜单会发生变化。2021年和2022年的新入榜企业数量分别为29家和31家。最新一批公司的加入，使自2004年首次发布该榜单以来，入选该榜单的企业总数达到686家。
导致更替率上升的一个因素是相关初创企业数量的增加。其他来源则指出，半导体初创企业的产生速度基本保持稳定。然而，根据我们的经验，我们向Silicon 100“观察名单”中添加新发现公司的频率正在加快。孵化器组织（如Silicon Catalyst）的出现，正是为了满足在竞争激烈的市场中提升初创企业对接投资人效率的需求，同时也帮助投资人更便捷地接触到经过初步筛选和辅导的初创企业。
Silicon 100初创企业的平均年龄保持在五年左右，其中59家成立于2019年或更早，41家成立于2020年或更晚。
按技术类别分析
在过去几届Silicon 100榜单中，我们按技术类别整理榜单。这种方法具有一定的主观性，因为许多公司横跨我们定义的24个类别中的多个领域，但我们选择将其归入我们认为最合适的类别。
虽然一两家公司进出较小类别的变化在统计上并不显著，但在人数较多的类别（或相关类别组）中，这些变化往往突显出值得关注的进展。
分类从基础的物理和材料技术开始，逐步向上延伸至设计、基础元器件和子系统（包括射频与光电子），再进一步迈向更高层次的抽象领域，如软件可编程处理器、量子计算和安全技术。
在2023年和2024年的Silicon 100榜单中，技术活跃度集中在两个极端——基础技术领域和AI处理器领域。这导致处于中间地带的模拟、混合信号、电源、存储、传感器和显示等类别受到挤压。
今年，投资额最高的领域集中在AI和量子计算领域，这导致印刷电子、光伏、能量采集和功率半导体四个类别没有任何初创企业入选。这一趋势显然是在朝着AI和量子计算的“黄金国”迈进。
存储器和MEMS类别仍然活跃，一些初创公司入选，但最引人注目的是量子计算领域，有8家初创公司加入，使该类别的公司数量从9家增加到14家。PsiQuantum Corp.和Xanadu Quantum Technologies Inc.两家公司因成熟而退出，而Oxford Ionics Ltd.则被IonQ Inc.收购。
量子的慰藉
PsiQuantum和Xanadu退出Silicon 100榜单，并不意味着对这两家公司的批评；相反，作为该领域的早期初创企业，它们只是因为超过了规定年限而不再符合榜单的入选标准。例如，PsiQuantum成立于2015年。十年过去了，它已成为成功独角兽企业的典范——只要投资者乐于看到股权价值的提升，而不是要求获得套现机会，它就能一直保持下去。
PsiQuantum在2025年3月宣布计划再融资7.5亿美元，估值达到60亿美元。该公司参与了美国、英国政府机构以及澳大利亚昆士兰州的重大研究项目。它采用硅光子技术路线推进量子计算，并采取了一项不同寻常的策略：试图直接跨越至百万量子比特的计算机，尽管这一目标可能要到2029年才能实现。
前几年，我们曾表示量子计算看起来是一项长期投资，短期内没有明显的市场迹象。当前榜单中量子计算活动的活跃程度——对应于成立3至10年的公司——表明这种情况可能正在改变。
Silicon 100中量子计算初创公司的数量也反映了人们为驾驭这项技术所采取的多种方法。这些方法包括超导约瑟夫森结、激光操控的离子阱、光子量子计算、量子点中的电子自旋作为量子比特，以及被囚禁在光晶格中的中性原子。
目前，还没有明确的途径将AI超级计算与量子计算连接起来。然而，AI市场领导者英伟达已与量子计算领域的领先企业、初创公司和学术团体建立了合作关系。这些合作专注于将量子硬件与英伟达的AI超级计算基础设施集成，开发量子-经典混合计算解决方案，并推进CUDA-Q等量子软件平台的发展。
英伟达已与Quantinuum、Quantum Machines、QuEra Computing、Pasqal、Equal1和Orca Computing等多家初创公司建立了合作关系，其中大多数公司已入选2025年Silicon 100最新榜单。
AI巅峰
目前，Silicon 100企业中有25家专注于AI，其中11家与数据中心相关，14家专注于边缘计算。相比之下，2024年Silicon 100企业中有26家专注于AI，其中15家专注于数据中心，11家专注于边缘计算。
下表显示，该行业可能已经达到“AI巅峰”，从事AI的初创公司数量较去年有所减少。该表还显示了行业正从由英伟达主导的数据中心领域向边缘计算转移的趋势。
按光子加速、AI、量子和安全领域划分的2023至2025年Silicon 100初创公司数量演进（来源：EE Times）
值得注意的是，机器学习越来越多地应用于超边缘计算、图像传感器和其他传感器附近及其内部，以及专用音频和视频处理器。
正如我们之前评论的那样，边缘AI是一个碎片化的领域，如果没有明确的市场路径，很难启动。企业家和风险投资家仍然保持乐观，但一些成熟初创企业及其支持者的耐心可能正在逐渐消磨殆尽。
尽管如此，PC上的AI软件正在迅速改变用户访问互联网的方式。随着边缘AI逐渐走向市场，不难想象某种突破性的边缘产品——例如拥有高度直观界面、完全由AI和传感器驱动的智能眼镜——可能在未来几个季度或几年内引发一场边缘AI革命。
又或许，这一设想可能通过OpenAI以65亿美元收购一家非正式名为io的公司来实现。该公司由初代iPhone设计师Jony Ive创办，已开发出一款名为“AI伴侣”的原型设备，大小如同纽扣或可夹式麦克风，显然旨在成为佩戴者的随身智能助手。该设备并非要取代智能手机、平板电脑或计算机，而是作为一个无屏幕的载体，运行具备自主能力的AI，并通过调用其他设备来为用户服务。目前这些设想仍属前沿探索，但其概念似乎已经引起了OpenAI创始人兼首席执行官Sam Altman的关注。
出于功耗方面的考虑，Ive极有可能仅选择麦克风式交互界面，而非智能眼镜。目前，无论是数据中心内部还是边缘侧，功耗问题仍是AI领域的首要关注点。尽管Silicon 100中近一半专注于AI、量子及相关领域的初创公司已竭尽全力，但迄今为止尚未采取任何根本性举措来改变这种不可持续的发展方向。
DeepSeek掀起波澜
过去一年中，这一领域最引人瞩目的进展来自一家本质上是软件公司的企业——杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek），这是一家大型语言模型（LLM）的开发商。
DeepSeek的LLM开发注重效率，部分原因在于美国的出口管制，使其难以获取英伟达等公司提供的高性能芯片。DeepSeek在2025年成为头条新闻，因为该公司透露其LLM的性能将达到甚至超过美国领先的模型，而且能耗和硬件要求更低，开发成本也更低。
例如，据报道，训练DeepSeek的V3模型仅花费了约560万美元，并使用了大约2,000块芯片，相比之下，OpenAI的GPT-4则花费超过1亿美元并使用了16,000块芯片。这种效率意味着DeepSeek能够以更小的碳足迹和更少的全球电力资源消耗提供可比的AI能力，从而有助于解决AI数据中心估计占全球电力消耗高达2%这一主要问题。
而LLM仅仅是一系列持续演进的AI模型中的一个阶段性成果。各种类型的模型正在涌现，旨在扩展AI的能力，特别是在多模态理解、推理和代理行为方面。这可能会激发另一批初创公司开发新一代软件定义的硬件。
随着数据生成、传输和处理量的持续激增，安全成为吸引风险投资关注并在Silicon 100榜单中占比不断提升的热点领域，也就不足为奇了。
对于许多安全处理器初创公司来说，目标是能实现全同态加密（FHE），这是一种加密技术，允许直接对加密数据进行计算而不必先解密。这种计算的结果仍然是加密的，并且只能由被授权方使用私钥解密，得出的结果与在原始明文数据上进行操作相同。
FHE的采用有望在商业、银行和医疗领域带来变革性影响，因为它允许敏感数据在不受信任的环境中（例如公共云平台或第三方服务）安全地被处理，而不会暴露底层信息。
非常规计算
最后一个值得关注的技术趋势来自Silicon 100的通用处理器类别：非常规计算的兴起。有时被称为替代计算或非标准计算，有时也简称为“新计算”，它正越来越多地出现在学术会议上。
非常规计算不同于基于晶体管、配备中央处理器和存储器的电子计算机。量子计算和模拟神经形态计算曾被视为非常规计算，但随着它们从学术理论跃升为商业现实，这一标签已基本不再使用。如今，“非常规计算”一词指的是受物理、化学、生物或量子系统启发的计算介质或架构，例如：
可逆计算：通过使计算步骤可逆来回收能量、减少热耗散；
分子计算：基于对DNA分子的操控；
热力学计算：利用热力学的基本原理（例如能量最小化、熵和随机波动）来执行计算任务。
Vaire Computing Ltd.（伦敦）是一家成立于2021年的初创公司，也是Silicon 100榜单入选企业，由连续创业者Rodolfo Rosini和剑桥大学可逆计算研究者Hannah Earley共同创立。
与传统芯片不可逆地处理数据并将几乎所有能量以热量形式耗散不同，Vaire的芯片能够回收每次计算所用能量的相当大一部分。在可逆计算中，运算既可以正向执行，也可以反向运行，从而使得信息（以及相应的能量）得以保留和重复利用，而非作为热量损失。
Vaire采用谐振电路和绝热逻辑设计，通过减缓电压变化来最大限度地减少热量产生。尽管这些芯片运行速度较慢，但由于采用并行方式运行（使用更多处理内核）且AI任务本身天然适合并行处理，因此仍可维持甚至提升吞吐量。该公司已生产出首批测试芯片，并正在将测试套件发送给潜在客户和学术实验室。
这项技术究竟能发展到何种程度、效率如何，以及如何实现扩展，仍有待观察。对Vaire而言，迅速行动也至关重要，否则存在被超越或被包抄的风险。但目前来看，它无疑是一家值得关注的初创公司。
与此同时，Normal Computing Corp.（纽约）于2024年入选Silicon 100榜单。该公司由来自Google Brain、Alphabet X、Palantir、Meta Probability和Hugging Face等机构的工程师和科学家创立，其核心创新在于开发一种热力学计算方法，利用热力学和噪声的物理原理来开发AI硬件和服务。
热力学计算利用自然波动和噪声，以比传统确定性数字逻辑更高效的方式执行计算。据估计，它可将能耗降低几个数量级，并被称为继经典确定性逻辑和量子计算之后的第三种计算方式。热力学计算的概率特性使其适用于AI和机器学习，并适合模拟那些本质上由热力学定律驱动的生物和化学过程。
按地域分析
最新版Silicon 100榜单继续体现了科技初创企业活动长期国际化的趋势。这一趋势表现为重心正从硅谷和美国其他地区向欧洲及世界其他地区转移。但今年有一个明显例外：中国公司的数量从2024年的13家大幅下降至2025年的8家。
Silicon 100初创公司总部所在地分布（2020至2025年）（来源：EE Times）
尽管长江存储科技有限责任公司和长鑫存储技术有限公司作为Silicon 100的长期入选者仍值得关注——二者已在存储领域成长为重要力量——但它们分别自2018年和2020年起持续入选至2024年，已实现了长达七年和五年的连续上榜纪录。
自2010年代末以来，中国还不断面临美国出口管制政策的收紧。美国最初针对中国的通信技术公司华为和中兴，以国家安全为由禁止联邦机构使用其设备。
总体而言，这些措施孤立了中国，但并未阻止其创新能力。中国的初创企业依然在不断涌现，尽管其发展速度不如西方国家过去那样迅猛。这也意味着许多中国初创企业已不再着眼于国际市场，而是专注于满足国内市场需求和国家政策目标。一旦企业失去了国际视野，并且缺乏公开透明的沟通机制，通过Silicon 100向EE Times读者推荐这些企业的意义也就大打折扣。
或许更令人意外的是，中国企业留下的空缺，主要由欧洲初创企业填补，而非来自美国或世界其他地区的公司。欧洲仅用两年时间，就从23家增至33.5家（其中的“半家”反映了Quantinuum Inc.在美国科罗拉多州布鲁姆菲尔德和英国剑桥市均设有总部的双重归属情况）。
早在2021年，欧洲公司仅占Silicon 100的五分之一，而北美则占51%。
值得注意的是，德国、荷兰、法国和西班牙的入选企业数量均有所增加。英国和以色列长期以来一直是初创企业发展的重镇，如今依然表现出超越其体量的实力，各自约占该榜单企业总数的十分之一。
各国政府的政策支持和专项举措正在加速初创企业的成长。荷兰有四家公司入选，反映出其在量子计算领域正形成一股活跃的发展势头。尽管比利时的入选企业数量从四家减少至三家，但围绕比利时微电子研究中心（imec）形成的鲁汶创新枢纽（Leuven nexus）依然保持着强劲的实力。
世界其他地区也在逐步崛起，新加坡、日本、中国台湾、印度、澳大利亚和韩国均有初创企业入选本次榜单。
值得一提的是，硅谷依然是Silicon 100的核心，今年共有23家公司入选。仅圣克拉拉市就有10家公司上榜，圣何塞则有5家。硅谷仍然是探索电子和半导体未来发展的关键之地。
然而，一个政治问题依然悬而未决：美国政府在出口管制和关税方面的政策，是否正在进一步将中国与世界其他地区隔离开来？还是能够达成新的共识，消除不确定性，实现政策一致性，并允许国际贸易在新的基础上恢复？
这一问题的答案，将影响初创企业的发展方向、获取风险投资和进入市场的能力，以及它们能否实现造福社会的共同愿景。
