曦望联席CEO王勇：启望S3研发完成，年中流片年底回片量产

雷递网 乐天 1月28日

专注于推理 GPU 的曦望（Sunrise）昨日发布新一代推理 GPU 芯片启望S3，并披露其围绕推理场景构建的算力产品体系及共建推理云生态计划。这也是曦望在近一年累计完成约30亿元战略融资后的首次集中公开亮相。

曦望联席CEO王勇在发布会上表示，AI行业正在进入以应用落地为核心的下半场，推理逐步超越训练，成为主要算力消耗场景。相比训练阶段的一次性高投入，推理更强调长期交付能力、单位成本和系统稳定性，这也正在改变GPU的竞争逻辑。

据王勇透露，启望S3芯片内部研发基本已经完成，将于今年年中流片年底回片量产，启望S3会是一款2026年上市的极具性价比，具有十倍以上性价比提升的推理型GPU。

“按照量产一代发布一代预研一代的节奏。未来两年，我们还会推出高性能启望S4推理GPU以及安全可控启望S5-GPU芯片。”

以下是曦望联席CEO王勇演讲实录：

王勇：我觉得曦望这家公司特别让我感触很深，因为我们在商汤孕育了几年之后，又脱胎换骨成为曦望。

今天我在这里给大家带来我们启望S3以及相关产品，这将是开启推理GPU里程碑式的产品。

大家都知道大模型已经进入了下半场，就像刚才冰总讲的，最初的时候，大模型从ChatGPT的llama开始。随着去年DeepSeek，尤其是DeepSeek满血版带来特别惊艳表现的开源大模型以来，那大模型在各类垂域场景应用非常广泛。过去一年推理的token增长了100倍，也就是说，在云端，在边缘侧，在端侧，推理的业务大大超过了训练。我们曦望认为推理超越信任现在成为案例的核心驱动力。

随着最近AI agent以及飞利浦AI这一系列热门应用进一步普及。我们曦望看到，推理token仍然会以几十倍的速度去往前成长。随着这个成长，我们认为曦望 All In推理这件事儿就变得特别正确。行业在过去一年，大多数的用于推理的芯片仍然是训推一体的，那么训推一体的芯片，它面临的几个大的困境。首先芯片的成本高昂，供应不稳定。第二，使用成本也高，能耗和算力比不经济，最后它的适配和运维投入非常大。

对于曦望来说，针对这些行业的痛点，我们提出了自己前瞻性进行了布局，战略性地选择了专注于研发推理GPU。过去几年在集团孵化的过程中，我们的产品都是从真实的场景需求出发，依托对AI行业的深度洞察，在不断地满足极致的需求的过程中迭代出来的。

我们说曦望是一家更懂AI也更懂芯片的公司。我们有一群平均超过15年行业经验的芯片老兵，同时还有一群天才的大模型架构师和研究员组成。我们能够更加准确地切中行业的痛点，为行业提供曦望的解决方案。

我们拥有全栈资源的GPGU架构，覆盖从自研的指令集到GPGUIP到SOC到硬件系统。经过过去S1、S2从研发到产品的打磨，以及S3研发的打磨，显示出我们的研发团队有极强的芯片研发能力和架构迭代能力。因为更懂AI，所以贴近用户需求，我们更早提出了用大容量的DDR来替代HBM, 用高性价比的大模型推理芯片来替代训推一体芯片的概念。在战略上率先all in推理GPU市场。

接下来，我来介绍一下我们的产品路线图。从2018年开始，我们就开始着力研发第一代S1推理芯片。在2020年量产取得了上万片的场景落地。

从2020年开始，我们着力打造了启望S2高性能的GPGU架构芯片。这款芯片我们对标了当时行业最头部的GPU企业最有竞争力的产品，自定义的指令集，自研的GPGPU架构和相应的IP，这款芯片在2021年流片，在2023年取得了非常好的产品化的路径。最终在之江实验室的送测上也取得了非常好的国内一线的性能指标。尤其在去年，DeepSeek满血版的适配，显示这款芯片的技能居于国内头部的地位。

今天我们要发布的是依托我们all in推理的理念，做了一款极致性价比的GPU芯片——启望S3。这款芯片目前内部研发基本已经完成，将于今年年中流片年底回片量产，启望S3会是一款2026年上市的极具性价比，具有十倍以上性价比提升的推理型GPU。

按照量产一代发布一代预研一代的节奏。未来两年，我们还会推出高性能启望S4推理GPU以及安全可控启望S5-GPU芯片。

回望来时的路，我觉得希望走到这一步非常不容易。我个人也感同身受，从启望S1开始，我们就跟行业的算法应用一起迭代。我们拥有成熟的GPU架构，同时IP也授权给索尼和小米，分别用在索尼的AI摄像头以及小米手机上。启望S2我们对标了国际巨头当时最先进的GPU, 我们历经三年的研发和量产流程，在各种大模型的适配上性能表现优异。尤其是我们在DeepSeek满血版的适配上，达到了国际巨头80%的推理性能，在国内处于第一梯队。

在性能强悍的同时，我们在软件站上也做到了95%的扩大兼容，基本上可以做到客户的推理业务无缝迁移。在过去的一年，启望S1和S2在客户那里做到了一些业务落地和产品化的一些结果。我们拒绝做跑分党，不希望用benchmark来定义芯片，而是希望能够做到帮客户赚钱的算力。

我们有很多典型的客户，这里举几个例子，比如商汤，我们跟商汤一起适配了商汤全系列小浣熊模型，依托一体机落地行业客户取得了非常好的效果。我们跟中国电子下的长城集团一起打造了国产CPU+GPU的国产信创一体机。在很多行业客户那里取得了非常好的反馈。

同时，我们跟范式星凡星起，以及玄武智能一起拓展更多的GPU垂直应用。筑牢自主可控的推理算力，让我们在能耗降低的同时实现性价比的提升。

在过去两代芯片落地的过程中，我们对行业痛点非常清楚。所以我们提了一个问题，推理性价比还能再提高十倍吗？今天希望给出了自己的答案，就是启望S3。

启望S3依托我们打造的极致性价比的理念，针对大模型做了极致的性能优化，我们取得了十倍以上的推理性价比的提升。在这一代产品上，我们力争在整个生命周期里形成百亿级的收入。

最后，曦望能够引领中国的GPU企业进入百万Token1分钱时代。我们是怎么做到这一点的呢？一个是性能跃迁。从FP16到FP8、FP6、FP4等低精度算力非常丰富的低精度算力的支持。第二个，单芯片的第一步推理性能提升了五倍。同时我们也做到全场景适配。

因为启望S3是一个中等规模的芯片，用最先进的工艺。所以我们可以在云智算边缘服务器以及端侧设备上全面布局和适配。

我们可以看到启望S3是在研，同时支持IP8，IP4，包括NVIP4、FFXIP4等低精度算力的非常有竞争力的一款产品。那么，右边的这个表格，是一个每单位算力的价格。我们可以看到，在我们极致性价比的设计理念下，我们的单卡可以做到24万元，可以对标高一个数量级的友商的相应的卡。

随着S3芯片和卡的产业化、产品化落地，我们希望这个产品是一个革命性的颠覆性的产品。那么，想做到这些极致性价比，十倍以上的性价比提升，我们需要做大量的有关工作。我们重新定义了推理GPU，按照冰总所讲，有几个特别显著的研发的特点。

第一个，我们追求极致的PPA, 在架构上我们扬弃了所有训练相关的比较重贵的一些技术组件，采用了比较新的针对推理极致优化的一些架构和技术组件。在IP上我们follow up了最新的GPU IP的架构，把友商一些架构的特点都吸收进了这一代的GPGPUIP里，包括一些wordup, 包括一些tensor memory这些技术特点。

同时在工艺上，我们采用目前合规最先进的国际工艺节点，在第三方IP上，我们也选用了国际巨头最先进的高速接口这些IP，在显存上，我们认为是启望S3特别大的一个特点。因为HBM跟高级封装强相关，就会推高训推一体芯片的成本。所以我们做了非常多的架构的研究，发现LPDDR6才是当前推理的最优解。LPDDR6这个IP相较于LPDDR5差有一倍以上的带宽提升，但是容量上却起到极大的提升效果。显存的容量导致我们启望S3显存容量比上一代训推一体芯片提升四倍以上。所以我们也是国内首发挂的LPDDR6的GPGPU推理芯片。

这边除了算力和访存之外，我们也研究了大模型的本身特点，发现大模型有一个黄金的算力仿真比，在启望S3上，我们也遵循这一原则，在算力配比和访存容量和带宽之间，我们取得了非常好的平衡。达到了sweet point, 不浪费一分的算力和带宽。

我们的架构可以建得优秀呢，这里有一个仿真的结果，可以看到，在flash attention算子的计算效率上，我们的仿真结果显示，我们的tensor code和code code利用率高达98%。在germany算子的tensor code利用率高达99%，是目前国内最好的利用率。如果大家关注友商的产品发布，也会看到这个指标，就可以看到我们曦望的研发和架构能力是遥遥领先。除了曦望S3之外，今天我还要给大家带来我们的超级链产品依托曦望S3的超级链产品，寰望SC3-256超节点，这是一款专门针对大模型推理打造的超节点产品，它也追求极致的性价比。

我们可以看到，寰望超级点产品非常好地支持PD分离和大EP部署，可以支持千亿万亿参数的多模态MOE的单域256卡一级互联全液冷，极致的PUE可以实现模块化交付。在大EP部署的情况下，它的吞吐率相比于非大EP部署可以提高20到25倍。也就是说，在这种部署的情况下，我们就可以取得非常好地推理的效果。

同时，因为我们是一跳支持256卡，所以我们通信延迟可以从两个纽秒做到200纳秒，也是有十倍的降低。因为启望S3单芯片，单卡的成本非常低，依托256卡打造的环网超节点，是可以在千万元级别对标优商们一元的产品。所以全面地扩展替代同一个性能量级下，成本可以下降一个数量级。

除此之外，我们也在卡间互联上做了比较多的工作，支持了高带宽、低延时的scarf 、scout互联架构，这种原生支持的互联架构可以让我们的互联不仅是超节点，不仅是256卡，也可以向下覆盖。这取决于我们的客户的需求，可以做到16到256卡这样的超节点产品。同时，当我们把多个超节点通过我们直出的RDMA连接起来的时候，我们可以做到千卡甚至几千卡的互联集群。

这里是S3的产品矩阵，满足各种客户的需求，除了刚才我讲的启望S3芯片以及超节点产品之外，我们还有智望系列的PCIE和OUM卡，还有辰望系列的PCIE的服务器以及OM的服务器。这边是我们根据我们的超节点产品打造了寰望计算集群，以及我们的曦望系列。就是现在AIPC或者说AI液冷工作站，大家可以在我们前面的展台上看到相关的产品和样机。

除了硬件软件之外，我们曦望也打造了软硬协同加速大模型的推理计算。我们希望的软件有几个部分构成，包含基础软件体系、模型能力体系和曦望与合作伙伴联合开发的MAAS平台模型，应用行业解决方案。

我们曦望的全栈自研的软件体系可以全面对齐CUDA，兼容CUDA，并且支持代码的无缝迁移。

具体我们来看一下，在技术软件上，我们凭借兼容CUDA底层驱动，runtime以及开发的编译器、工具链，以及极致优化的算子和通讯能力，能够提供快速迁移的GPU应用和极致的高能效调优体验。我们在底层的CUDA运行时全面兼容。同时我们支持了多种的编译器，包括SG lung、twitter、tell long等编程语言，在调试器profile上也要做到简单易用。

最后，我们通过集合通信，通过一些支持长尾算子和极致优化的计算密集算子，以及PD分离等大模型推理通讯支持，做到了非常好地支持大模型的PD分离，大EP部署等应用。

在面对专家并行的推理和PD分离等，可以实现大模型推理的软硬化协同。这里列了一些我们已经采用在我们的软件上的一些技术点。根据这些技术点，我们可以在单卡成本降低一个数量级的情况下，接近国际主流芯片的推理性能。这里列出我们的prefer吞吐可以做到单卡4000 token每秒，decode存储可以做到Token一千多每秒。

同时在过去的一年，我们曦望公司也做了非常多的大模型的适配，适配了ModelScope 90%以上的大模型，其中包含咱们商汤的日日新模型，DeepSeek的最新版的模型千问2.5、千问3以及one 2.1、2.2，腾讯混元等模型，适配了国内外百余种大模型。有力地支持了我们的业务落地和商业化的进展。

不止于此，我们后面还要开启推理即服务的新模式。

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