社区

AI资本局-石韬

1月22日，商汤 $商汤-W(00020)$ 科技生态企业、由商汤联创徐冰担任董事长的AI芯片公司“曦望”（Sunrise）证实，公司在成立短短一年时间内，已累计完成近30亿元人民币融资。这一体量，在当前的硬科技创投环境中显得尤为引人关注。

图片

AI资本局认为，作为商汤科技“1+X”战略中剥离出的硬件资产，曦望的融资不仅是一个企业的独立事件，更折射出中国AI算力市场正在经历的两个关键转折：一是大模型算力需求从“训练端”向“推理端”的结构性迁移；二是国产芯片公司正试图通过引入产业资本，寻找英伟达生态之外的垂直生存空间。

剥离的必然：从“内供”到“中立”

曦望的前身，是商汤科技内部孵化多年的智能芯片与架构部门，STUP业务进展也曾多次出现于商汤财报。

对于商汤而言，自研芯片最初是基于成本控制的防御性策略。在AI算法大规模商业化初期，采购英伟达GPU的成本占据了营收的极高比例。为了降低算力成本，商汤早在2018年便组建团队，并曾成功流片S1和S2两款芯片，主要用于支撑自身的智慧城市及商业业务。

然而，随着AI 2.0时代的到来，算力成为了全行业的通用基础设施。早期采购的大量GPU后形成的SenseCore大装置也成了商汤的护城河。但如何发展芯片业务也面临抉择，对于一个芯片部门而言，若仅依附于母公司，将面临双重困境：

• 市场天花板低：仅服务内部需求，无法分摊动辄数千万美元起的先进制程流片成本。

• 身份悖论：作为算法公司的附属部门，很难向其他算法厂商或下游客户出售芯片，因为存在潜在的竞争关系。

图片

因此，拆分独立是其商业化的必经之路。商汤1+X战略后，阵量科技分拆，2025年7月，作为阵量子公司的曦望成立，徐冰挂帅，行业老兵王勇、王湛任联席CEO。

在股权结构上虽然仍带有商汤的基因，但曦望获得了相对中立的市场身份，能够承接外部资本，并向全行业输出产品与算力服务。更进一步，背靠商汤对国产算力的适配优势，曦望未来的估值逻辑已不仅是传统芯片公司，而是具备全栈软硬件生态的算力解决方案商。

资本画像：产业资本主导的“订单预定”

分析曦望披露的投资方名单，可以发现其资本结构具有鲜明的“产业导向”特征，这与过去几年纯财务VC主导芯片投资的局面大相径庭。

除了IDG资本、范式智能等财务投资机构外，名单中出现了大量实体产业巨头的身影：三一集团旗下的华胥基金、正大集团旗下的正大机器人、协鑫科技以及国资背景的杭州数据集团。

这种“CVC（企业风险投资）+国资+头部VC”的组合释放了一个明确信号：投资方看重的不仅是芯片技术本身，更是其在具体工业场景中的落地能力。

三一集团、正大机器人等资方的入局，实质上是为曦望锁定了未来的应用场景——具身智能与工业自动化。随着大模型技术向物理世界延伸，工业机器人、人形机器人对端侧高算力、低延时芯片的需求爆发。产业资本通过注资，既是为了保障供应链安全，也是为了在新一轮智能化改造中抢占底层算力话语权。

AI资本局认为，对于曦望而言，这些带有“订单属性”的资金，比纯粹的财务投资更具抗风险能力。

赛道卡位：避开英伟达锋芒，All-in 推理侧

在技术路线上，曦望也展现出了务实的差异化竞争策略。

目前，全球AI芯片市场呈现“一超多强”格局，英伟达在“训练”环节凭借CUDA生态拥有绝对的垄断地位。对于国产初创公司而言，在超大规模集群训练上正面硬刚英伟达，胜算太有限了。

曦望将筹码压在了“推理（Inference）”环节。

行业共识认为，当大模型完成基座训练进入应用爆发期后，90%以上的算力需求将来自推理，即用户使用模型的每一次对话、生成每一张图。推理芯片更强调性价比、能效比和低延迟，而非单纯的峰值算力堆叠。

图片

曦望此次融资的核心用途，正是研发基于新架构的推理GPU，旨在降低大模型的部署成本。这是一个巨大的存量替代与增量市场。如果说训练芯片是“核武器”，那么推理芯片就是“电力”。在国产替代的迫切需求下，只要能将推理成本做到极致，便足以在中国市场切分出可观的份额。

摆在曦望面前的挑战依然严峻

累计30亿的融资额，为曦望争取到了流片试错和建立软件生态的入场券。但在芯片行业，资金只是必要条件，而非充分条件。

AI资本局同样认为，摆在曦望面前的挑战依然严峻：对外，如何在英伟达CUDA构筑的软件护城河中撕开缺口？对内，摩尔线程、沐曦等已经上市，百度的昆仑芯、阿里的平头哥都已经加速对接资本市场，如何在夹缝中证明独立第三方芯片的价值，是曦望需要解决的问题。

从商汤科技的成本中心，到独立融资的独角兽，曦望的转身是资本运作的成功。但其最终能否在残酷的半导体淘汰赛中存活，取决于其产品能否真正帮助下游客户把大模型“用起来”且“用得起”。这已不再是单纯的金融故事，而是一场关于良率、生态与商业落地的硬仗。