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©潮涌AI编辑部
9月24日,清华系量子AI企业清醒异构宣布完成A+轮融资,投资方包括晶凯资本、安徽高新投、道得投资、励石投资、中咨基金、徐汇资本、森蓝集团、泾东集团创始人等。
连同此前的A轮,公司在三个月内完成两轮融资,累计金额近亿元。
清醒异构2021年由清华大学计算机系校友余腾创立,早期聚焦并行异构计算与自动并行编译,2022年曾在半年内连续完成三轮融资。
2025年,团队完成基于量子计算原理的高密度智能构建方法的数学验证,余腾随后叫停传统AI业务,将研发重心转向量子AI,落地上海徐汇。
今年6月,清醒异构发布国内首个基于模拟量子算力重构的视觉语言模型RiverONE。
该模型在构建阶段使用模拟量子计算生成参数,训练完成后在经典GPU上推理,不需要量子计算机实时参与。
据第三方测试报告,RiverONE以19亿参数量,在量子校准图表理解测试中达到英伟达350亿参数Ising Calibration 1至少95%的表现。
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产品已接入多家芯片与算力厂商。
清醒异构2023年成为AMD AI系统供应商;壁仞科技在其GPU上完成Cirq、PennyLane、Qiskit等主流量子计算框架的适配测试,48小时稳定性测试未出现异常中断;沐曦科技曦云C系列GPU完成RiverONE在vLLM推理框架的适配;太初电子携手龙芯在Day0适配清醒异构全套量子启发模型和算子。
商业化方面,国内头部光学镜片厂商森蓝光学引入清醒异构的量子优化模型后,光学原材料精加工从反复试错变为扫描后一次性完成,整体效率提高20%到30%。
余腾估算,每台高精密光学加工设备因此多创造一百余万元价值。
今年8月,清醒异构与量子计算企业太一量生签署战略合作协议,联合开发用于中性原子量子计算机调试的视觉语言模型。
清醒异构三个月内完成两轮融资,驱动力来自量子生成参数的方法论在经典GPU上跑通。
这条路径绕开了量子硬件尚未成熟的瓶颈,让量子启发的模型可以直接部署在现有算力上。
AMD、壁仞、沐曦、太初、龙芯的适配记录,是这一路线从实验室走向产线的中间证据。
但验证目前集中在量子校准和光学加工两个窄场景,向更广泛工业应用扩展时,工程化交付能力比模型指标更关键。
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