湖南91后，融资过亿

这是铅笔道与德联资本的联合专栏，德联资本是一家专注科技与医疗领域的早期投资机构，致力于寻找用技术创新推动世界进步的优秀创业者。

作者丨铅笔道 松格

编辑丨铅笔道 邹蔚

封面图丨伊辛智能提供

最近，有个赛道被资本密集押注：一种新型计算设备，能帮你的企业计算最优解。

干过企业的都知道：有些选择是不能错的。

物流公司要算最优配送路线——一公里的绕行，摊到全年，就是成倍放大的成本；金融机构要做最优投资组合——一步走偏，风险就可能迅速吞噬回报；

这些决定一旦做错，代价可能不是几十万几百万，而是公司效率的整体崩塌。

这些问题，若交给传统计算机，数月甚至数年也算不出来。相反，一种名为“伊辛机”（Ising Machine）的新型计算设备，却能瞬间给出答案。

最近，这个赛道杀出一个未来独角兽：伊辛智能，主攻方向就和这种新型计算设备有关（伊辛机），能当“决策导航员”，帮企业寻找决策最优解。

1月7日，伊辛智能一口气跑完两轮融资，累计融资额为亿元级别。天使轮由蓝驰创投领投，德联资本、麟阁创投、水木创投跟投；Pre-A 轮由达晨财智领投，广州产投和多家老股东持续加注。

伊辛智能创始人肖晔说：“在信息爆炸、选择无穷的时代，当企业面临复杂约束和海量可能时，我们帮助他们看清全局，找到最优解。”

铅笔道与伊辛智能创始人肖晔交流，挖掘出伊辛计算行业的诸多机会，精华如下：

1、这个行业很新，靠什么产品赚钱？

可以理解为卖一种特殊云计算服务。加拿大的D-Wave Systems公司，计算价格为2000美元每小时，积累了汽车、物流、金融行业客户。

2、企业有买单意愿吗？

很强，一些复杂排列组合问题，一旦攻克，收益很高，比如金融投资组合、反洗钱；汽车厂复杂约束下的装配顺序优化；复杂的物流线路安排等。

声明：访谈对象已确认文章信息真实无误，铅笔道愿为其内容做信任背书。以下是肖晔口述。

我是湖南益阳人，91年生。本科在湘潭大学读物理，毕业后在空军雷达部队服役两年。退伍后考研进入中科院半导体研究所。

我的导师李明研究员是光计算方向的专家，他从2015年开始带领团队研究"光电振荡技术"，这是伊辛机的根本技术。在这个研究基础上，我们创办了伊辛智能。

伊辛机是一种专用算力，最擅长解决组合优化问题。传统计算机对这类问题的处理存在根本性的困难，因此大多数企业采取简化模型或绕开问题的方式。

想象一个经典的场景：一位销售人员，需要走遍全国20个城市，每个城市只访问一次，最后返回起点。如何规划路线，才能让总里程最短？

如果一台电脑以每秒评估一百万条路线，要遍历所有可能的路径组合，也需要大约1929年——相当于从汉武帝时代启动计算，直到今天才得出结果。

伊辛计算和传统计算的区别实例图

以火车站列车调度为例，这本质上是一个组合优化问题。什么时候进站、什么时候发车，这类严格的最优解计算在实际中几乎不可行，现实中主要依靠人工排班和经验规则。这类问题的复杂度增长是指数级的。

除了调度，还有金融领域的投资组合优化，需要在收益和风险之间做复杂权衡；反欺诈、反洗钱里的社区发现问题；智能制造、网络安全，甚至药物研发，本质上都是资源配置问题。

在真实商业世界中，很多企业并未意识到自己面对的是组合优化问题，因为他们已经通过简化模型、绕开问题的方式“习惯性解决”了——既然算不过来，那有些地方干脆不算。

我接触过一个金融领域的客户。他们的计算模式在节点数增加后完全失效，不得不投入大量人力、物力，效果仍不理想。深入沟通后发现，他们的模型做了大量"取舍"——很多真实因素被迫排除，因为一旦纳入就无法计算。

伊辛计算的出现改变了这个局面。我们可以让客户保留真实的业务场景，不需要过度简化模型，不牺牲真实复杂性，反而能得到更准确的结果。

这是计算范式的转变。

在市场上，伊辛计算量子计算关注的方向其实高度一致，只是路线不同。量子计算未来在通用性上可能有优势，但成本和运行条件也更高；而伊辛机在特定问题上，更适合落地。

像加拿大的D-Wave Systems公司，已经基本跑通了伊辛机商业化路线。它在云平台上卖“针对优化组合问题的专用计算能力”，计算价格为 2000 美元每小时，积累了汽车、物流、金融行业客户。比如，它为大众汽车做产线资源分配，在复杂约束下的装配顺序优化等等。

D-Wave的成功验证了伊辛计算的商业价值，但其技术路线的局限性为伊辛智能留下了市场机会。国外同行主要采用两种技术路线：量子路线和纯光学路线。

D-Wave采用量子路线，其量子处理器需要在接近绝对零度的环境下工作，并需要严格的电磁屏蔽。这些苛刻条件导致D-Wave的伊辛机体积庞大、维护成本高、部署要求严苛。因此在可见的未来D-Wave仅能提供云服务，难以向数据敏感的企业提供本地化的订制方案。对于掌握核心数据的金融机构、能源企业以及诸多企业来说，这存在天然障碍。

纯光学路线虽然可在室温运行，但对环境和温度变化的容忍度极低，稳定性存在挑战。在实际工业环境中，温度波动、湿度变化等都可能导致系统性能严重下降。

伊辛智能的伊辛计算机

我们的光电伊辛计算采取了不同的路线。这条路线的优势在于：运行条件友好、成本低、稳定性高。我们融合了光的低损耗传输特性和微波的高稳定性，能够在产生大量自旋（二选一决策变量）的同时维持系统长时间稳定运行。

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我们的定位更像是"决策导航员"。当企业面对海量选择时，我们帮助其找到优质路径，更接近既定目标。

我们衡量产品价值的标准是实际的业务指标：投资收益率能否提高？识别准确率能否提升？风控效率能否改善？等这些真实指标验证后，我们才拥有真正的"产品"。这里的“产品”不仅是伊辛机硬件，而是端到端的完整解决方案——数据输入，经过系统处理，输出可直接指导业务决策的方案。

在商业模式上，我们现在有三种：一是云平台服务，提供在线算力和AI建模工具；二是项目制服务，由我们专家团队端到端交付；三是向企业提供定制化的一体化解决方案，包括硬件和软件。这三层模式覆盖了从初创企业到大型集团的全谱系客户。

关于硬科技的商业化周期，这是所有硬科技公司都面临的问题。技术上伊辛计算在特定问题上的效果突出，但市场有其自身逻辑，不完全是技术驱动的。硬科技行业的商业回报周期确实较长。

但我们在早期客户接触上相对顺利，主要原因是市场对伊辛计算已有一定认知。伊辛计算已建立了基础认知。在这个基础上，我们只需打通"从模型到结果"的完整链路。

我们现在已有一台机器运行，预计很快就会有五到六台光电伊辛机投入使用。部分上云，部分自用，部分送到客户现场。送出去目的是让数据敏感机构在自己环境里运行真实数据，我们派遣专业团队现场支持，最终获得真实业务效果，打造标杆案例。标杆案例跑通后，我们会固化流程，做成行业软件，逐步推广。

我们在推进产品向"傻瓜式操作"方向发展，希望未来客户可自主操作和解决问题，不需要我们长期驻场。这对硬科技公司是一个关键节点——从"技术驱动"向"产品驱动"演进，最终实现"自服务"。

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我们不想定位为"下一代通用计算机"厂商，而是定义为"决策优化算力公司"，解决"在海量可能性中做最优决策"的问题。

英伟达的发展历程为我提供了启示。GPU最初只是图形专用算子，后来逐步发展出更通用的能力，最终成为AI时代的基础设施。既然可以基于GPU设计AI架构，为什么不能基于伊辛计算重新设计某些AI架构？我们已在进行相关探索。比如用伊辛计算训练循环神经网络。初步测试中，速度相比高端GPU快两个数量级，能耗节省达到千倍级。

速度快两个数量级意味着原来需要一个月的训练可能只需一天。能耗降低千倍意味着在AI时代，能源成本可能不再是制约因素。

这预示着未来的AI系统可能是异构体系，由GPU、伊辛机等不同计算范式协同工作。GPU负责感知、理解和生成"可能性"，伊辛机负责在这些可能性中做出最快、最准的"决定"。

最近有篇公众号文章“Transformer 的尽头是 Ising 机”报导了我们团队刚刚见刊的一篇Nature子刊论文（论文报道的是我们一年半前的工作），文章中很多观点我们也非常认同。

我们相信，和其他领域的发展一样，算力的发展也是会朝着精细化，专业化的方向去发展。而当我们把物理系统的底层机理与待求解问题的数学本质匹配时，计算的复杂性将被“转移给物理系统本身”，从而实现高效的专用自然模拟计算。伊辛机基于“物理裁决”的高效决策，有望对现有AI架构实现深层补充——“transformer做表征，伊辛机做决定”。

本文仅为口述者独立观点，不代表铅笔道立场，不构成任何投资建议。

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