近20亿元，国内RISC-V赛道迎来最大单笔融资

近日，RISC-V 云端 AI 算力芯片企业奕行智能完成近 20 亿元新一轮融资，投后估值接近 150 亿元。

RISC-V 是一种开放的芯片指令集，可以简单理解为芯片能够理解的一套基础语言。相比封闭的商业指令集，它允许开发者根据自己的需求进行扩展。奕行智能选择以 RISC-V 为基础，再叠加面向 AI 计算设计的专用硬件，用来处理大模型训练和推理。

本轮融资由华泰创新、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、芯鑫租赁、恒旭资本、尚颀资本、建广湛卢、容亿资本等超过 20 家机构参投。

这是奕行智能今年数月内第三次获得大额资金。4 月，该公司刚完成 15 亿元 B 轮融资，北京经开区产业升级基金、北京高精尖产业发展投资基金、北京信息产业发展投资基金、北京市人工智能产业投资基金等联合领投；5 月，中国移动链长基金又向其战略投资数亿元。

从汽车芯片到云端 AI 算力

奕行智能创始人、CEO 刘珲是一名有超过 20 年经验的半导体从业者。

他拥有西北工业大学电子工程专业和英属哥伦比亚大学工商管理专业双硕士学位，曾在意法半导体、富士通半导体、Cadence 等公司任职。创办奕行智能之前，他是 Socionext（索喜科技）亚太区高级副总裁，负责研发、市场、销售和运营等业务，也曾参与多颗车载、通信和计算芯片的研发和量产。

2022 年初，刘珲创办奕行智能，公司最早的定位是一家汽车 AI 计算芯片公司。

当时，自动驾驶正在成为国产芯片创业最集中的方向之一。奕行智能主要围绕智能驾驶和智能座舱开发芯片，希望在 AI 计算架构、SoC 和软件工具链上建立自己的技术体系。2023 年接受采访时，刘珲仍将汽车智能化称为公司的首要落地场景。

此后，大模型带来的算力需求迅速增长，奕行智能也开始把这套技术往数据中心延伸。

目前该公司主推的是 Epoch 系列云端 AI 芯片。和目前常见的 GPU 路线不同，Epoch 采用了一套 RISC-V+RVV 向量扩展+类 TPU AI 架构+VISA 虚拟指令集的组合。

前面提到，RISC-V 提供的是芯片最基础的指令体系。在此之上，奕行智能又加入了针对 AI 计算设计的专用单元，用来处理大模型中大量出现的矩阵运算。这套自研计算架构被命名为 EVAMIND。

此外，该公司还设计了一套名为 VISA 的虚拟指令集。可以把它理解成芯片和上层 AI 软件之间的一层“翻译”：模型和软件不必直接面对每一代芯片底层复杂的硬件指令，而是先通过 VISA 完成转换。

奕行智能还配套开发了 EVACA 软件平台，目前可以兼容 PyTorch、vLLM、SGLang 等常见 AI 框架和推理工具，并正在推动 VISA 开源。

这套路线最终落到了 Epoch 上。据奕行智能披露，第一代 Epoch 已经实现规模化量产交付，并原生支持分块量化 FP8 计算精度。FP8 可以简单理解为用更低精度的数据来完成 AI 计算，在模型效果允许的情况下，可以减少内存占用和计算量，也是目前大模型训练和推理中常用的一类计算格式。

围绕这颗芯片，奕行智能又推出了 PCIe 加速卡、OAM 模组以及 E200-L 液冷 OAM 模组等产品。

但该公司现在想做的已经不只是一颗 AI 芯片。

下一代芯片完成流片

今年 7 月世界人工智能大会期间，奕行智能发布了一套 RISC-V AI 算力超节点。所谓超节点，可以理解为，把几十颗甚至上百颗 AI 芯片高速连接起来，让它们像一台更大的计算机一样共同工作。随着模型规模变大，除了单颗芯片本身的算力，芯片之间的数据交换速度也越来越重要。

奕行智能的超节点以 Epoch 为计算核心，同时加入自研的 ELink 高速互联、正交无背板设计、液冷系统以及 EVACA 软件平台。据公司披露，其单芯互联带宽最高可达 3.2T，单机柜可以支持 64-128 颗芯片高速互联，并进一步向万卡、十万卡规模扩展。

距离发布超节点两个多月后，第一套集群已经完成部署。据奕行智能最新披露，公司联合产业伙伴建设的 64 节点正交无背板超节点集群已经落地河北石家庄一家运营商数据中心。

这套系统使用 E200-L 液冷 OAM 模组，共连接 64 颗 Epoch 芯片。公司称，这是业内首款实现量产交付的 RISC-V 超节点，也是首个量产上线的正交无背板超节点，64 颗芯片之间可以实现百纳秒级低时延互联。

这套系统主要面向 MoE 等大模型。MoE 模型会把不同“专家”分布在不同芯片上，因此芯片之间需要频繁交换数据。奕行智能的方案是通过高速互联，让 64 颗 Epoch 协同完成模型推理。

在第一代 Epoch 开始量产的同时，下一代芯片也已经进入制造阶段。

据最新披露，奕行智能新一代云端 AI 算力芯片已经完成流片。相比第一代，新芯片将进一步提高计算和互联性能，同时提升存储容量和存储带宽，并增加对 EXFP4、MXFP4 等更低位宽计算格式的支持。

奕行智能称，新一代芯片的计算和互联性能相比第一代将实现数倍提升，结合第二代超节点后，在大模型 PD 分离推理场景下，性能可以提升 10 倍以上。

公司目前计划让芯片和超节点保持“一年一代”的更新速度。按照规划，第二代超节点单个 Pod 最大支持 16,384 张计算卡，并可以继续扩展到十万卡规模。奕行智能给出的目标是，三年内将整个系统的综合性能提升 400 倍。

目前，该公司称相关产品已经进入 AI 数据中心、AI Token 工厂等场景，并在互联网、金融、通信、能源等行业推进出货。新一轮近 20 亿元融资之后，其下一步要推进的，则是已经完成流片的第二代云端 AI 芯片，以及规模更大的超节点和集群。

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成