AI算力晶片獨角獸奕行智能再獲20億融資，加速RISC-V雲端AI算力商業化落地與生態引領

深科技消息，奕行智能近日完成新一輪近20億元融資。

據相關報導估計，投後估值接近150億元。

繼上半年15億元B輪融資及中國移動戰略投資後，這家成立於2022年的AI晶片企業再次獲得資本加注。

與此同時，首代Epoch晶片已實現量產交付，64芯超節點叢集已在營運商資料中心上線，新一代晶片也已流片。

本輪融資匯聚華泰創新、鐘鼎資本、中芯聚源、九安醫療、仁愛資本、通富微電子、賽意產業基金、和利資本等超過20家投資機構，財務投資人與產業資本共同入場。

僅按上半年15億元B輪與本次近20億元融資計算，兩輪規模已接近35億元，中國移動戰略投資則進一步增強了公司與營運商算力場景的聯絡。

資金與產業資源集中進入，反映出投資人對其技術路線和商業化進展的期待。但投資能否轉化為持續訂單，仍要看產品在真實業務中的表現。

奕行智能的核心路線，是將RISC-V開放指令集與AI領域專用架構結合，自研EVAMIND計算核心，面向大模型訓練與推理最佳化晶片、軟體和系統。

簡單來說，RISC-V提供可程式設計基礎，專用計算單元負責高密度運算，軟體則把模型任務有效分配到硬體上。它的競爭力來自整套設計的協同，而非僅僅採用了開放指令集。

RISC-V的開放性有助於提高架構設計自主性，但不意味著晶片研發免費，也不代表製造、封裝和軟體等環節不再需要外部供應鏈支援。

據企業披露，第一代Epoch算力晶片已實現規模化量產交付，並形成覆蓋晶片、板卡、整機、超節點和叢集的產品體系。

奕行公司聯合產業夥伴打造的64節點正交無背板超節點叢集，搭載E200-L液冷OAM模組，已在營運商資料中心上線。企業稱，該系統實現了64顆Epoch晶片百納秒級低時延互聯。

這類緊密互聯對MoE混合專家模型具有價值：當不同專家分佈在多顆晶片上，通訊效率直接影響計算效率。超節點要解決的，就是減少晶片等待資料的時間，讓更多算力真正用於模型運行。

需要區分的是，完成萬卡部署相關驗證，並不等於已經建成並營運萬卡叢集。

04｜新晶片流片，瞄準十倍提升

奕行智能披露，新一代雲端算力晶片已經流片，計算與互聯能力較一代產品實現數倍提升；結闔第二代超節點系統，大模型PD分離場景推理性能可提升10倍以上。

PD分離，是將處理輸入的預填充階段與逐步生成內容的解碼階段分開部署，以匹配不同的計算和頻寬需求，提高資源利用率。

不過，“10倍以上”屬於企業披露的特定場景性能口徑，不代表單顆晶片在所有任務中都提升十倍；流片也不等於量產，後續仍需完成測試、驗證和交付準備。

05｜軟體生態，決定商業化深度

AI晶片能否賣出去，取決於硬體競爭力；客戶能否持續使用，則離不開軟體和服務能力。

奕行智能通過EVACA軟體棧適配主流AI框架與國產大模型，聯動FlagOS等生態開展最佳化，並推進VISA虛擬指令集開源，希望降低模型遷移和開發門檻。

但框架適配只是起點。模型遷移需要多少人力、新模型能否快速支援、系統故障能否及時解決，都會影響客戶的實際成本。VISA能否形成廣泛影響，也需要更多外部開發者和應用項目參與。

深科技認為，RISC-V提供了架構自主創新的空間，成熟的軟體生態才能將這種空間轉化為商業競爭力。

從晶片到超節點的全端佈局，有助於奕行智能減少系統適配環節，並利用客戶反饋最佳化下一代產品，但也意味著更高的研發、交付和維運投入。

近20億元融資，為這場長期競爭補充了資金。接下來更值得觀察的，是Epoch能否持續出貨並獲得復購，超節點能否從首套上線走向更多項目，以及新一代晶片能否如期量產。

國產AI算力的競爭，最終要落到模型運行效率、系統穩定性和綜合使用成本上。對奕行智能而言，接近150億元的估值預期帶來了關注，持續交付與客戶復購，才是支撐其長期價值的關鍵。(深科技)

芯東西9月18日報導，近日，國內RISC‑V雲端AI算力晶片獨角獸奕行智能（EVAS Intelligence）完成新一輪近20億元融資。據估計，其投後估值接近150億元。

本輪融資由華泰創新、鐘鼎資本、中芯聚源、九安醫療、仁愛資本、通富微電子、賽意產業基金、和利資本、芯鑫租賃、恆旭資本、尚頎資本、建廣湛盧、容億資本等超20家知名投資機構參投。

這是繼今年上半年獲得15億元B輪融資及中國移動戰略投資後，奕行智能在短短數月內再獲大額融資。

奕行智能成立於2022年，專注於全端自研的RISC-V AI計算晶片及計算平台解決方案，採用基於RISC-V指令集及其向量擴展（RVV，Vector Extension）、類TPU AI推理與訓練架構和自研VISA虛擬指令集融合的差異化技術路線。

以國內首顆量產RISC-V雲端AI大算力晶片Epoch為核心，該公司已建構起從覆蓋晶片、板卡、整機、超節點、叢集的完整產品矩陣。

據奕行智能披露，其第一代Epoch算力晶片系列產品已實現規模化量產交付，原生支援分塊量化FP8計算精度，浮點計算性能、互聯頻寬以及針對大參數量模型的Token吞吐性能，均處於國內量產產品第一梯隊。

該晶片已完成與相關超節點解決方案的相互認證，驗證了其在萬卡叢集部署的可行性與穩定性。

其下一代晶片將拓展支援EXFP4、MXFP4等低位寬精度格式，同時大幅提升算力、記憶體容量及記憶體頻寬，實現算力效率與叢集擴展能力的最佳化。

在今年7月世界人工智慧大會期間，奕行智能發佈了業界首個RISC-V AI算力超節點。該超節點以Epoch晶片為算力底座，融合ELink高速互聯、正交無背板架構、整機液冷等核心技術，搭配自研EVACA軟體平台，適配通用大模型與行業垂直模型。

僅歷時兩個多月，這款RISC-V AI算力超節點的首套叢集已完成在河北石家莊營運商資料中心的落地部署。

這是一個64節點正交無背板超節點叢集，由奕行智能聯合產業夥伴打造，搭載其E200-L液冷OAM模組，是業內首款量產交付的RISC-V超節點，也是行業首個量產上線的正交無背板超節點。

該叢集實現了64顆Epoch算力晶片百納秒級低時延互聯，將多個專家路由分佈在64顆晶片協同計算，大幅提升MoE系列模型的推理吞吐性能。

據悉，奕行智能新一代雲端算力晶片已實現流片，相較一代產品，計算、互聯性能都實現數倍提升；結合其第二代超節點系統能力，大模型PD分離場景推理性能可提升10倍以上。

奕行智能晶片與超節點產品採取“一年一代”迭代節奏，依託晶片、互聯、軟體、叢集系統全端佈局，可依據客戶的模型工作負載、部署環境、功耗約束、叢集規模等靈活交付方案，降低客戶從晶片匯入到系統部署的工程銜接複雜度，提升算力利用率與部署效率。

該公司設定了三年內將系統綜合性能提升400倍的核心目標：第二代超節點單Pod最大支援16384卡和十萬卡級擴展部署，系統級性能實現20倍提升；第三代超節點將繼續完成晶片性能與整合度創新性升級。

近期，工信部、國家發改委印發《電子資訊製造業發展“十五五”規劃》，強調要加速推進RISC-V研發與產業化，支援RISC-V晶片在AI領域的應用。

奕行智能率先將RISC-V開放架構應用於雲端及資料中心AI計算，自研基於RISC-V的EVAMIND計算核心及類TPU專用AI晶片硬體架構，圍繞大模型訓練、推理及相關AI工作負載，實現晶片、軟體及系統層面深度最佳化。

軟體生態方面，該公司推進VISA虛擬指令集開源，聯合國內RISC-V開源組織共同維護迭代，推動VISA成為RISC-V接入上層AI生態的事實開源標準；同時將EVACA軟體棧融入全球AI生態，聯動FlagOS等國產AI生態開展適配最佳化，原生相容主流AI框架與國產大模型，降低客戶模型遷移成本。

其產品已深度應用於AI資料中心、AI Token工廠等新型AI基礎設施場景，在網際網路、金融、通訊、能源等行業加速規模化出貨。 (芯東西)

彙整鉅亨號中所有使用「奕行智能」關鍵字，所發布的內容 (依照時間排序，最新在前，舊的在後)`

RISC-V最大融資誕生！

近20億，國內RISC-V最大融資誕生！投後估值近150億