据 livemint.com 报道，2023 至 2026 年 8 月，印度半导体与物理 AI 领域共发生 94 笔种子轮及天使轮融资，但仅完成 20 笔 A 轮融资，转化率不足 21%。
融资结构严重失衡：种子轮火爆，A 轮断崖式萎缩
印度半导体及物理 AI 公司（指开发 AI 驱动机器人与智能硬件的初创企业）2025 年共完成 44 笔融资，总额达 5.23 亿美元，较 2024 年 1.14 亿美元（48 笔）增长逾 3.5 倍。2026 年前八个月又完成 26 笔融资，募资 1.93 亿美元。
但资金分布极不均衡。Tracxn 数据显示，2024 年种子轮与天使轮共 32 笔、募资 4,410 万美元；2025 年该阶段下降至 28 笔、募资 3,340 万美元；2026 年进一步缩至 15 笔、募资仅 1,920 万美元。同期 A 轮融资虽呈上升趋势，但基数极低：2024 年仅 4 笔、总额 2,500 万美元；2025 年增至 6 笔、总额 5,360 万美元；2026 年为 8 笔、总额 7,290 万美元。
政府支持集中于设计端，23 款芯片完成流片但难商业化
印度政府对芯片产业的支持明显聚焦于前端设计环节。截至 2026 年 6 月，已有至少 24 个项目获“设计关联激励计划”（Design Linked Incentive scheme）支持；105 家企业获得先进芯片设计工具使用权；另有 23 款芯片设计完成流片（tape-out）——即设计定型并交付代工厂制造的关键节点。
然而，流片成功不等于产品可售。芯片需经代工厂生产后返回，再经历封装、测试、软硬件协同验证、客户认证等多道工序。一位匿名的班加罗尔 AI 处理器初创公司联合创始人表示：“资金往往在首颗硅片产出前就已耗尽。”该公司已完成设计仿真与可编程原型验证，但制造首批约 100 颗物理芯片需投入约 630 万美元，仅用于验证制造良率、封装可靠性及软件兼容性。
融资策略被迫拆解：单轮金额从 5000 万美元降至 1500 万美元
为应对融资困境，该创始人将原定 4,000 万–5,000 万美元的融资目标拆分为多阶段执行：“我们现首期寻求 1,500 万美元，用于支撑流片及首批约 1,000 颗芯片的小批量试产。”
“投资者通常不愿在流片前投入大额资金。他们评估的是设计能否可靠量产，以及是否存在真实市场。”一位为深度科技企业提供顾问服务的投资银行家指出，“创始团队需先完成小规模融资、达成关键里程碑，再分阶段回募后续资金。”
资本逻辑错配：前沿芯片需 5 亿–7.5 亿美元，远超本土风投能力
一位早期风险投资机构资深合伙人坦言：“前沿芯片公司的资本需求曲线与传统 VC 模型存在根本冲突——巨额资金需求发生在商业成功证据出现之前。”他估算，具备全球竞争力的 AI 芯片公司可能需要 5 亿–7.5 亿美元总投入，而此类“耐心资本”目前尚未形成体系化供给。
Lightspeed 合伙人、前 AMD 高管 Hemant Mohapatra 进一步量化成本差异：3000 万–4000 万美元是采用先进工艺节点（如 5nm/3nm）完成首次流片的典型成本；而成熟制程（如 160 纳米）流片仅需 15 万–20 万美元。这种两极分化导致处于中间段的初创企业最难说服投资人。“如果你既无全球领先技术，又无明确百万级出货路径，证明自身价值将异常困难。”他强调。
流片之后挑战未止：OSAT 封装测试成量产新瓶颈
即使芯片成功流片，产业化之路仍未打通。Mindgrove Technologies 联合创始人兼首席执行官 Shashwath T.R.指出，初创企业必须依赖外包半导体封测（OSAT）服务商完成裸晶封装与功能验证——这是芯片得以焊接到电路板并实际运行的前提。缺乏稳定 OSAT 合作，即便代工厂如期交货，企业仍无法交付成品。
量产爬坡阶段还需持续监控制造良率、完成元器件与材料认证、建立备用供应商网络。2025 年，成长期融资（growth-stage funding）达 4.23 亿美元，其中 ILJIN Electronics 与 Tessolve Semiconductor 两家服务商合计占 3.48 亿美元，占比高达 82%。值得注意的是，二者均为电子制造服务（EMS）与芯片工程服务提供商，并非自主设计销售芯片的 fabless 初创企业。
来源：livemint.com
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
