你能想象吗？

美国政府，正在成为这个星球上最激进的AI投资人之一。

据不完全统计，美国政府针对Intel、GlobalFoundries、xLight等11家AI芯片及上游基础设施公司，已经公布了总额约110.5亿美元的股权或准股权投资安排，其中，仅Intel一家公司就获得89亿美元，占总金额超过八成。

110.5亿美元是什么概念？

今年年初，红杉刚完成了一轮新基金募集，规模不过70亿美元。也就是说，美国政府砸向这11家公司的钱，已经超过一只红杉旗舰基金，相当于全球最顶级风投机构一次大规模募资的完整体量。

更值得注意的，不只是金额，还有美国政府的态度转变。

过去，美国政府直接持有企业股权，几乎只会发生在一种情况下：危机。

1930年代大萧条，重建金融公司RFC下场购买银行优先股，为崩溃边缘的金融体系续命。2008年金融危机，财政部通过TARP接管银行、AIG和汽车公司，仅汽车产业就砸入约800亿美元，一度成为通用汽车的股东。

而现在，逻辑彻底变了。

美国政府开始更主动地进入半导体、量子计算、先进制造等战略产业，通过股权、认股权证和可转债等方式提前下注。

从危机时刻的“最后买家”到核心产业战略投资人的转变，本质上是美国再工业化战略的落地。

过去，美国相信只要掌握基础研究、资本和高端设计，制造可以交给全球供应链。但芯片短缺、俄乌战争、关键矿产竞争和中美科技博弈，逐渐证明了一件事：技术领先，不等于产业安全。

没有本土产能，再先进的技术，也未必能变成稳定、可控的供应。

那么，哪些AI公司率先进入了美国政府的投资名单？它们又分别卡住了AI产业链的哪些关键环节？今天，硅基君就来说说，这11家被美国政府盯上的AI公司。

Intel，扶持美版中芯国际

Intel是全球最重要的半导体公司之一，业务横跨芯片设计、晶圆制造和先进封装，是少数同时拥有CPU、AI芯片和晶圆代工能力的美国公司。

Intel最知名的产品包括个人电脑使用的Core处理器、服务器使用的Xeon处理器，以及面向人工智能训练和推理的Gaudi加速器。除此之外，Intel还经营晶圆代工业务，为其他芯片公司提供生产制造服务。

对美国政府来说，Intel最重要的价值在于，它拥有美国本土最完整的先进芯片制造能力，从先进制程、晶圆工厂到封装测试，Intel几乎覆盖了一颗高端芯片从设计到生产的全部环节。

在台积电主导全球先进制程的背景下，Intel已经成为美国重建本土半导体制造能力的重要载体。只要Intel的晶圆代工业务能够继续存在，美国就能保留一套不完全依赖海外供应链的先进芯片生产体系。

美国政府以每股20.47美元的价格，投入约89亿美元购买Intel普通股，获得约9.9%的股权。按照这笔交易计算，Intel的隐含估值约为899亿美元。

截至2026年8月5日，Intel的二级市场市值已经超过5000亿美元。也就是说，美国政府在这笔投资上已经赚了超过400亿美元。

GlobalFoundries：给AI芯片修一条“光速公路”

GlobalFoundries是全球最大的专业晶圆代工企业之一。与台积电、三星不同，GlobalFoundries更加专注于射频、汽车芯片、功率芯片、硅光和特殊工艺。 

它押注了AI产业链中的一个重要方向，是硅光和共封装光学技术。

随着AI芯片性能越来越强，GPU之间需要传输的数据也越来越多。传统铜线容易出现功耗高、传输距离短和信号损耗严重的问题。共封装光学则是将光学器件直接放在AI芯片附近，用光来传输数据。

简单来说，以前GPU之间通过“电线”沟通，未来可能更多通过“光纤”沟通。

而GlobalFoundries希望成为这种光互连芯片的主要制造商。GlobalFoundries还计划建设量子芯片代工平台，为超导、光子、离子阱等不同技术路线的量子计算公司提供晶圆制造服务。

美国政府先后向GlobalFoundries公布两项投资安排：一项为3.75亿美元，用于建设量子芯片代工平台；另一项最高3亿美元，用于发展硅光和共封装光学，合计最高6.75亿美元。

截至2026年8月初，GlobalFoundries市值约287亿美元。政府投资的具体持股比例尚未披露。

xLight：挑战ASML光刻机最核心的光源

xLight是一家专注于EUV极紫外光源的半导体设备公司。

EUV光刻机是制造先进芯片最重要的设备之一。目前全球只有ASML能够批量制造EUV光刻机，而光源又是整台光刻机最核心、最复杂的组成部分。

xLight试图开发一种全新的自由电子激光EUV光源，通过粒子加速器产生高功率极紫外光，再将这些光输送到多台光刻机中。

目前的EUV光刻机通常是一台设备配置一套独立光源。xLight的思路则更像建设一座“EUV发电站”：一套大型光源可以同时向多台光刻机供光。

如果这项技术能够实现商业化，晶圆厂可能不再需要为每台光刻机单独配置昂贵的光源系统，从而降低EUV设备的运行成本，提高先进芯片的生产效率。

xLight表示，其自由电子激光方案有望将EUV光源功率提升到现有技术的数倍，并明显降低光源成本。不过，这项技术目前仍处于原型验证阶段。

2025年7月，xLight完成4000万美元B轮融资，由Playground Global领投。2026年，美国商务部与xLight签署1.5亿美元投资协议，用于建设和验证自由电子激光器原型。

公司没有公布最新估值，美国政府获得的具体股权比例也没有披露。

Multibeam：不用掩模版，也能制造定制芯片

Multibeam是一家半导体设备公司，主要开发多电子束直写光刻设备。

传统芯片制造通常需要先制作一块掩模版，再通过光刻机将电路图案复制到晶圆上。这种方式适合大规模生产，但制造掩模版成本很高，修改设计也需要较长时间。

Multibeam的技术可以绕过部分掩模版流程，直接使用大量电子束，将芯片图案“写”到晶圆或者封装基板上。这种技术不一定适合大规模生产标准芯片，却非常适合小批量芯片、定制化芯片、Chiplet和先进封装。

随着AI芯片越来越多地采用Chiplet设计，一颗芯片内部可能需要集成CPU、GPU、存储和通信芯粒。如何快速、精准地完成这些芯粒之间的连接，正在成为新的制造瓶颈。

Multibeam希望通过电子束直写，缩短先进封装和定制芯片的研发周期，让芯片公司不必为每一次小规模设计修改重新制作昂贵的掩模版。

2025年，Multibeam完成3100万美元B轮融资，由Onto Innovation领投，Lam Capital、联电资本和联发科资本参投。

美国政府随后公布最高1.4亿美元投资意向，并计划获得少数、非控股股权。公司尚未披露最新估值。

Kepler Computing：给AI芯片拆掉“内存墙”

Kepler Computing是一家专注于新型存储和计算架构的半导体公司。

现在的AI芯片虽然计算能力越来越强，但大量数据仍然需要在存储器和计算单元之间来回搬运。很多时候，GPU并不是算得不够快，而是在等待数据从内存中传过来。

这就是AI芯片面临的“内存墙”。

Kepler Computing试图通过三维堆叠、铁电存储和超低电压计算技术，把存储器和计算单元放得更近，减少数据搬运距离。

简单来说，传统芯片像是让员工不停跑到远处的仓库取文件，Kepler希望把仓库直接搬到员工的办公桌旁边。

这种架构不仅可以提升AI推理速度，还能够显著降低数据搬运带来的功耗。在大模型推理逐渐成为主要算力需求后，内存带宽和能耗正在变得与GPU计算能力同样重要。

Kepler Computing目前仍处于较早期阶段，公开融资和估值信息非常有限。

2026年，美国政府向Kepler公布最高2.45亿美元投资意向，是同一批七家半导体公司中金额第二高的项目。具体持股比例和公司估值尚未披露。

Thintronics：让AI服务器里的信号少“掉血”

Thintronics是一家半导体材料公司，主要生产用于芯片封装、印刷电路板和高速互连的低损耗绝缘材料。

AI服务器中的GPU、存储芯片和网络芯片需要持续交换大量数据。随着传输速率提升，电信号在电路板和封装基板中传播时，会出现越来越严重的信号损耗。

信号就像水流一样，传输距离越长、速度越快，损失就越大。

Thintronics开发的低损耗介电材料，可以减少高速信号在芯片封装和电路板中的衰减，同时降低串扰和功耗。

公司的TOS介质膜可以用于PCB、封装基板和中介层。公司表示，在224G和448G高速传输条件下，其产品能够将插入损耗改善约30%至50%。

这类材料看起来不起眼，却直接决定了AI服务器内部的数据能否稳定、高速地传输。随着GPU集群规模扩大，高速互连材料正在成为AI硬件新的基础设施。

2024年，Thintronics完成约2400万美元A轮融资。2026年，美国政府公布最高5000万美元投资意向，计划获得少数、非控股股权。公司没有公开最新估值。

Aeluma：把昂贵的光芯片搬到硅晶圆上

Aeluma是一家专注于光电半导体的公司，主要开发激光器、光电探测器和短波红外传感器。

传统激光器和高性能光电探测器通常使用磷化铟、砷化镓等化合物半导体制造。这些材料性能很好，但晶圆尺寸较小、生产成本较高，也很难直接接入成熟的硅芯片制造体系。

Aeluma的核心技术，是在大尺寸硅晶圆上生长和制造III-V族化合物半导体器件。简单来说，它希望把原本只能在昂贵小晶圆上生产的光芯片，搬到更加成熟、更加便宜的硅晶圆生产线上。

这些光芯片可以用于数据中心光模块、共封装光学、芯片间光互连、激光雷达和短波红外成像。

在AI数据中心中，激光器负责发光，光电探测器负责接收光信号，是GPU通过光纤高速交换数据的关键组件。

美国政府公布最高3000万美元投资意向，用于支持Aeluma开发不依赖传统磷化铟衬底的激光器和光电探测器。

截至2026年8月初，Aeluma市值约3.3亿美元。政府最终持股比例尚未披露。

OBSIDIA：给每一颗芯片做“身份鉴定”

OBSIDIA Semiconductors是一家专注于芯片安全和供应链验证的公司。

随着芯片供应链越来越复杂，一颗芯片可能经过设计、代工、封装、测试、经销和系统集成等多个环节。在这个过程中，假冒芯片、翻新芯片、被篡改芯片和恶意植入硬件，都可能进入供应链。

OBSIDIA开发的是一种非侵入式芯片检测技术。它不需要拆解或破坏芯片，就能够判断芯片是否为原装产品、是否被替换过、是否存在异常修改。

此外，OBSIDIA还希望为芯片建立一套可以追踪来源和流通路径的身份信息，相当于给每颗芯片发放一张“数字身份证”。这项技术主要面向国防、政府采购、关键基础设施和高价值AI芯片。

在高端AI芯片受到出口管制后，美国政府不仅需要知道芯片生产了多少，还需要知道这些芯片最后流向了哪里、是否被替换或者转售。

2026年，美国政府公布最高3400万美元投资意向。OBSIDIA尚未公开融资估值和政府拟获得的具体持股比例。

Extropic：用物理噪声计算生成式AI

Extropic是一家开发新型AI芯片的公司，其核心产品是热力学采样单元，简称TSU。

传统计算机通过精确控制0和1进行计算，但现实中的电子电路会自然产生噪声。过去，芯片工程师一直试图消除这些噪声，Extropic却反过来利用噪声完成计算。

生成式AI、贝叶斯推理和概率模型需要进行大量随机采样。传统GPU在执行这些任务时，需要消耗大量电力来模拟随机过程。

Extropic希望通过特殊电路，直接利用物理世界中的热噪声生成概率样本，从而降低这类任务的计算成本。

这项技术仍然非常早期，但如果能够实现规模化，可能为生成式AI提供一条不同于传统数字计算的新路线。

Extropic此前完成约1410万美元种子轮融资，估值没有公开。美国政府随后公布最高7500万美元投资意向，金额超过公司此前公开融资额的5倍。

SandboxAQ：用AI寻找下一代半导体材料

SandboxAQ是一家从Google母公司Alphabet拆分出来的人工智能公司。

与ChatGPT等生成式AI公司不同，SandboxAQ专注于将人工智能、物理模拟、化学计算和实验数据结合起来，解决材料、药物和网络安全问题。

传统材料研发通常需要科学家不断设计配方、进行实验、分析结果，再重新调整方案。整个过程可能持续数年甚至数十年。

SandboxAQ希望先用计算机模拟大量材料组合，再通过AI筛选最有可能成功的候选方案，从而减少真实实验次数。

这次美国政府重点支持SandboxAQ寻找四类材料：替代PFAS的半导体工艺材料、半导体催化剂、不使用稀土的永磁材料，以及用于晶圆厂备用电源的新型电池材料。

2025年4月，SandboxAQ完成新一轮融资后，估值达到约57.5亿美元，累计融资约9.5亿美元。2026年，美国政府与SandboxAQ签署5亿美元投资协议，获得少数、非控股股权，并可能分享部分技术许可收入。

I-Pulse：用瞬间高压制造下一代功率芯片

I-Pulse是一家专注于脉冲功率技术的工业科技公司。

脉冲功率是指在极短时间内释放巨大的电能。虽然持续时间可能只有纳秒级，但瞬间产生的能量足以改变材料结构、击碎岩石或者驱动高强度工业设备。

I-Pulse将这项技术用于矿产开采、地热钻井、材料加工、医疗设备和核聚变等领域。

此次美国政府支持的重点，是利用脉冲功率技术开发碳化硅功率半导体和先进封装。

碳化硅芯片能够承受更高的温度、电压和电流，相比传统硅功率器件更加适合数据中心供电、新能源设备和高功率工业系统。

AI数据中心不仅需要GPU，也需要大量电力转换、配电和散热设备。随着单个机柜功率不断提高，功率半导体已经成为AI基础设施的重要组成部分。

I-Pulse此前没有公布可验证的最新估值。2026年，美国政府与I-Pulse签署2.5亿美元投资协议，获得少数、非控股股权，具体持股比例没有公开。