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AING硬迹
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All in 推理。
近日,AI推理芯片公司曦望智能(Sunrise)完成新一轮20亿元人民币融资,投后估值约200亿元,较今年4月完成的上轮融资估值接近翻倍。本轮投资方包括人保股权、建信股权、Janchor Partners、中科创星、同创伟业、正大集团、九安医疗、盈峰环境、三七互娱、同程旅行等。
曦望智能的前身是商汤科技的大芯片部门。2024年底,商汤推进“1+X”架构调整,将高投入、长周期的芯片业务拆分独立运营。曦望智能自2024年底从商汤科技分拆至今,已累计融资接近60亿元。
拆分前,这支团队已量产过两款芯片:多模态视觉推理芯片S1、大模型推理GPU S2。曦望智能的方向是All in推理。
过去几年,国内GPU行业极度内卷,几乎所有公司都一窝蜂扎堆训练GPU,结果同质化严重,大量公司烧钱多年无法商业化。曦望智能认为:芯片架构从零开始专为推理设计,不追求全能,只把速度、能效、成本做到极致。
2026年1月,曦望智能发布了第三代旗舰产品:启望S3推理GPU。这是国内首款同时搭载LPDDR6并向下兼容LPDDR5X内存标准的推理专用GPU。和主流训推一体的GPU不同,S3把晶体管和功耗预算集中压在推理效率上。
主流训推一体GPU标配高带宽内存(HBM),优势是带宽极高,但价格昂贵,且先进封装产能集中在台积电等少数厂商手中,供货紧张。而曦望S3选择了手机、笔记本电脑常用的低功耗内存LPDDR,单条带宽不如HBM,但容量可以做大,成本更低,供应链更可靠。
通过裁剪训练模块,S3将单位面积有效算力效率提升5倍以上。在DeepSeek V3/R1满血版等主流大模型推理场景中,单位Token推理成本较上一代降低约90%。曦望智能的目标是“将推理成本降至‘百万Token一分钱’,让AI像水电一样成为普惠基础设施”。
为什么短短四个月,一家推理芯片公司的估值就能接近翻倍?
站在2026年中节点来看,AI算力需求结构的改变已比较明朗。过去几年,AI算力消耗最多的是大模型训练阶段;而今,Agent批量进入生产环节,一次任务可能发生几十次模型调用,24小时不间断的推理和Token生产成为算力消耗增长的重点。
今年夏天,Kimi K3、MiniMax H3、DeepSeek-V4开源模型陆续发布,AI Coding、视频生成、办公需求明显提速。这几类任务往往产生大量长上下文、多轮调用和工具使用,调用规模越大,用户对成本越敏感。
自2025年底至今,摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技等接连上市,拟上市队列中还有燧原科技、昆仑芯等选手。围绕着推理专用架构、存算一体、算力调度的创业仍十分热闹,资本和人才继续涌入。
不过,热闹之后,产能释放和路线分化会把行业拉进兑现期。曦望智能正处在这个转折点上。
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