RISC-V最大融资诞生！

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AI算力芯片独角兽奕行智能再获20亿融资，加速RISC-V云端AI算力商业化落地与生态引领

深科技消息，奕行智能近日完成新一轮近20亿元融资。

据相关报道估计，投后估值接近150亿元。

继上半年15亿元B轮融资及中国移动战略投资后，这家成立于2022年的AI芯片企业再次获得资本加注。

与此同时，首代Epoch芯片已实现量产交付，64芯超节点集群已在运营商数据中心上线，新一代芯片也已流片。

01｜两轮近35亿元，谁在下注？

本轮融资汇聚华泰创新、钟鼎资本、中芯聚源、九安医疗、仁爱资本、通富微电子、赛意产业基金、和利资本等超过20家投资机构，财务投资人与产业资本共同入场。

仅按上半年15亿元B轮与本次近20亿元融资计算，两轮规模已接近35亿元，中国移动战略投资则进一步增强了公司与运营商算力场景的联系。

资金与产业资源集中进入，反映出投资人对其技术路线和商业化进展的期待。但投资能否转化为持续订单，仍要看产品在真实业务中的表现。

02｜RISC-V，如何撑起AI算力？

奕行智能的核心路线，是将RISC-V开放指令集与AI领域专用架构结合，自研EVAMIND计算核心，面向大模型训练与推理优化芯片、软件和系统。

简单来说，RISC-V提供可编程基础，专用计算单元负责高密度运算，软件则把模型任务有效分配到硬件上。它的竞争力来自整套设计的协同，而非仅仅采用了开放指令集。

RISC-V的开放性有助于提高架构设计自主性，但不意味着芯片研发免费，也不代表制造、封装和软件等环节不再需要外部供应链支持。

03｜Epoch量产，超节点上线

据企业披露，第一代Epoch算力芯片已实现规模化量产交付，并形成覆盖芯片、板卡、整机、超节点和集群的产品体系。

奕行公司联合产业伙伴打造的64节点正交无背板超节点集群，搭载E200-L液冷OAM模组，已在运营商数据中心上线。企业称，该系统实现了64颗Epoch芯片百纳秒级低时延互联。

这类紧密互联对MoE混合专家模型具有价值：当不同专家分布在多颗芯片上，通信效率直接影响计算效率。超节点要解决的，就是减少芯片等待数据的时间，让更多算力真正用于模型运行。

需要区分的是，完成万卡部署相关验证，并不等于已经建成并运营万卡集群。

04｜新芯片流片，瞄准十倍提升

奕行智能披露，新一代云端算力芯片已经流片，计算与互联能力较一代产品实现数倍提升；结合第二代超节点系统，大模型PD分离场景推理性能可提升10倍以上。

PD分离，是将处理输入的预填充阶段与逐步生成内容的解码阶段分开部署，以匹配不同的计算和带宽需求，提高资源利用率。

不过，“10倍以上”属于企业披露的特定场景性能口径，不代表单颗芯片在所有任务中都提升十倍；流片也不等于量产，后续仍需完成测试、验证和交付准备。

05｜软件生态，决定商业化深度

AI芯片能否卖出去，取决于硬件竞争力；客户能否持续使用，则离不开软件和服务能力。

奕行智能通过EVACA软件栈适配主流AI框架与国产大模型，联动FlagOS等生态开展优化，并推进VISA虚拟指令集开源，希望降低模型迁移和开发门槛。

但框架适配只是起点。模型迁移需要多少人力、新模型能否快速支持、系统故障能否及时解决，都会影响客户的实际成本。VISA能否形成广泛影响，也需要更多外部开发者和应用项目参与。

深科技认为，RISC-V提供了架构自主创新的空间，成熟的软件生态才能将这种空间转化为商业竞争力。

06｜估值之后，订单也是考验

从芯片到超节点的全栈布局，有助于奕行智能减少系统适配环节，并利用客户反馈优化下一代产品，但也意味着更高的研发、交付和运维投入。

近20亿元融资，为这场长期竞争补充了资金。接下来更值得观察的，是Epoch能否持续出货并获得复购，超节点能否从首套上线走向更多项目，以及新一代芯片能否如期量产。

国产AI算力的竞争，最终要落到模型运行效率、系统稳定性和综合使用成本上。对奕行智能而言，接近150亿元的估值预期带来了关注，持续交付与客户复购，才是支撑其长期价值的关键。

注：估值为相关报道估计，产品性能与部署进展依据所提供的企业披露材料。