智车科技
1天前
维科网电子12月2日讯，近日，北京AI芯片企业清微智能宣布完成超过20亿元人民币的C轮融资，这在近期的国内芯片领域都算的是“大手笔。
本轮融资由北京市属国企京能集团领投，北创投、建投投资、武岳峰科创、成都科创投等机构参与跟投，老股东京国瑞、中关村科学城公司、商汤国香资本等也进行了持续追投。
据多家证券和媒体报道，清微智能已启动上市筹备工作，目标成为国内“非GPU”新型架构芯片领域的标杆上市企业。
本轮所募集的资金将重点投向三个方向：下一代可重构计算芯片的研发、智算（人工智能计算）场景的落地应用，以及高端技术人才的引进。
这也标志着清微智能的发展重心，正从早期的技术验证，转向更大规模的商业化拓展与前沿技术攻关。
另辟蹊径——“非GPU”路径
此次融资的“主角”清微智能，成立于2018年，但其技术源头可追溯至2006年成立的清华大学微电子所可重构计算实验室。
其目前的核心技术团队，也正是该实验室的骨干，从事相关芯片研发超过13年。
在创立公司前，该团队已在可重构计算架构领域发表了超过200篇学术论文，并获得了超过200项发明专利授权，积累了扎实的自主知识产权。
在全球AI算力市场被英伟达GPU主导的背景下，为追求自主可控，有摩尔线程等在GPU路线追赶的国产替代先锋，也有寻求差异化竞争的的另一选择——“非GPU”路径。
清微智能成立后，在市场上的核心定位，就是一家专注于“非GPU”架构的AI芯片公司，选择的技术路线是 “可重构计算”。
可重构计算，简单来说，这是一种能让芯片硬件根据不同的软件任务需求，实时、动态地改变自身电路结构和功能的技术。
它可以在传统通用GPU的灵活性与专用AI芯片（如谷歌TPU）的高效性之间取得平衡。因此，其产品也被一些行业观察者称为 “通用型TPU”。
选择这一路径，也是基于现实的产业背景——一方面，英伟达凭借其GPU硬件和CUDA软件生态构筑了极高的壁垒；另一方面，谷歌TPU的成功，也证明了针对AI负载进行专用架构设计的可行性。
可重构计算架构被《国际半导体技术路线图》（2015版）评为“最具前景的未来计算架构”之一，提供了一种通过架构创新而非单纯追求先进制程来提升能效比的思路。
出货量位列“第一梯队”
当然这种路径并不是一路坦途，从实验室到市场，清微智能早些年的商业化进程较为缓慢，但在近几年明显加快。
根据公司今年6月公布的数据，其可重构芯片的累计出货量已突破2000万颗。
而根据近期央广网的报道，截至2025年末，这一数字已更新为超过3000万颗，据悉这些芯片主要应用于智能语音、视觉处理等终端场景。
在更高算力的云端和智算中心市场，清微智能也已实现落地。其基于可重构芯片的AI算力卡累计订单量超过20000张。
其产品已在全国十余座千卡规模的智算中心中实现规模化部署，通过架构创新，其解决方案在部分场景下可比传统方案降低成本约50%，并将能效比提升3倍。
2025年上半年，IDC数据显示，清微智能的AI加速卡出货量已位列国产商用类企业的 “第一梯队” 。
多路径追赶的中国“AI”路
清微智能此次巨额融资，也折射出国内AI芯片赛道上，资本和市场的注意力正从单一的GPU替代逻辑，向更多元化的算力架构扩散。
就在近期，新华社在一篇关于北京人工智能产业的文章中，将清微智能与昆仑芯、寒武纪、摩尔线程并称为四大AI芯片明星企业。
这四家企业中，仅摩尔线程是专注于全功能GPU，其余三家均选择了不同的“非GPU”架构路线。
不难看出，在构建自主可控AI算力体系的过程中，中国AI产业界，正在尝试多条技术路径并行。
随着近期摩尔线程作为“国产GPU第一股”推进科创板IPO，有市场观点认为，赛道内后续的GPU公司或将面临更严格的审视。
在这种情况下，“非GPU第一股”的概念开始受到越来越多投资者的关注。
清微智能启动上市筹备，也许恰逢窗口期。
结语
不过清微智能及所有选择非主流路径的芯片公司，仍面临共同的挑战。
首当其冲便是软件生态的建设。
清微智能高级副总裁郭松曾公开表示，芯片产业的发展关键在于生态，需要多方协同打造软件生态。
为此，清微智能已于今年5月加入智源研究院的FlagTree开源编译器社区，与华为等公司共同参与建设国产AI芯片的软件生态。
其次，作为一家估值已进入“独角兽”行列的创业公司，在获得巨额融资后，清微智能需要向市场证明其持续的大规模商业化能力和盈利能力，以满足公开上市的要求。
不过纵观如今国内的AI加速卡市场，挑战当前，但其机遇同样清晰——据IDC的预测，到2028年，中国AI加速卡市场中，非GPU产品的占比有望从2025年上半年的约30%提升至接近50%，毫无疑问，这是一个正在快速膨胀的市场。
清微智能，从顶尖学术机构的长期研究出发，在巨头垄断的市场中寻找架构创新的缝隙，如今依托本土庞大的应用市场，开始加速商业化验证。
“GPU第一股”的摩尔线程如今IPO已到最后临门一脚，“非GPU第一股”，不知清微智能何时能拔得头筹。
不过无论如何，其后续的上市进程与商业化深度，将为国产AI算力产业的多元化发展，提供一个重要的观察样本。
维科网电子12月2日讯，近日，北京AI芯片企业清微智能宣布完成超过20亿元人民币的C轮融资，这在近期的国内芯片领域都算的是“大手笔。
本轮融资由北京市属国企京能集团领投，北创投、建投投资、武岳峰科创、成都科创投等机构参与跟投，老股东京国瑞、中关村科学城公司、商汤国香资本等也进行了持续追投。
据多家证券和媒体报道，清微智能已启动上市筹备工作，目标成为国内“非GPU”新型架构芯片领域的标杆上市企业。
本轮所募集的资金将重点投向三个方向：下一代可重构计算芯片的研发、智算（人工智能计算）场景的落地应用，以及高端技术人才的引进。
这也标志着清微智能的发展重心，正从早期的技术验证，转向更大规模的商业化拓展与前沿技术攻关。
另辟蹊径——“非GPU”路径
此次融资的“主角”清微智能，成立于2018年，但其技术源头可追溯至2006年成立的清华大学微电子所可重构计算实验室。
其目前的核心技术团队，也正是该实验室的骨干，从事相关芯片研发超过13年。
在创立公司前，该团队已在可重构计算架构领域发表了超过200篇学术论文，并获得了超过200项发明专利授权，积累了扎实的自主知识产权。
在全球AI算力市场被英伟达GPU主导的背景下，为追求自主可控，有摩尔线程等在GPU路线追赶的国产替代先锋，也有寻求差异化竞争的的另一选择——“非GPU”路径。
清微智能成立后，在市场上的核心定位，就是一家专注于“非GPU”架构的AI芯片公司，选择的技术路线是 “可重构计算”。
可重构计算，简单来说，这是一种能让芯片硬件根据不同的软件任务需求，实时、动态地改变自身电路结构和功能的技术。
它可以在传统通用GPU的灵活性与专用AI芯片（如谷歌TPU）的高效性之间取得平衡。因此，其产品也被一些行业观察者称为 “通用型TPU”。
选择这一路径，也是基于现实的产业背景——一方面，英伟达凭借其GPU硬件和CUDA软件生态构筑了极高的壁垒；另一方面，谷歌TPU的成功，也证明了针对AI负载进行专用架构设计的可行性。
可重构计算架构被《国际半导体技术路线图》（2015版）评为“最具前景的未来计算架构”之一，提供了一种通过架构创新而非单纯追求先进制程来提升能效比的思路。
出货量位列“第一梯队”
当然这种路径并不是一路坦途，从实验室到市场，清微智能早些年的商业化进程较为缓慢，但在近几年明显加快。
根据公司今年6月公布的数据，其可重构芯片的累计出货量已突破2000万颗。
而根据近期央广网的报道，截至2025年末，这一数字已更新为超过3000万颗，据悉这些芯片主要应用于智能语音、视觉处理等终端场景。
在更高算力的云端和智算中心市场，清微智能也已实现落地。其基于可重构芯片的AI算力卡累计订单量超过20000张。
其产品已在全国十余座千卡规模的智算中心中实现规模化部署，通过架构创新，其解决方案在部分场景下可比传统方案降低成本约50%，并将能效比提升3倍。
2025年上半年，IDC数据显示，清微智能的AI加速卡出货量已位列国产商用类企业的 “第一梯队” 。
多路径追赶的中国“AI”路
清微智能此次巨额融资，也折射出国内AI芯片赛道上，资本和市场的注意力正从单一的GPU替代逻辑，向更多元化的算力架构扩散。
就在近期，新华社在一篇关于北京人工智能产业的文章中，将清微智能与昆仑芯、寒武纪、摩尔线程并称为四大AI芯片明星企业。
这四家企业中，仅摩尔线程是专注于全功能GPU，其余三家均选择了不同的“非GPU”架构路线。
不难看出，在构建自主可控AI算力体系的过程中，中国AI产业界，正在尝试多条技术路径并行。
随着近期摩尔线程作为“国产GPU第一股”推进科创板IPO，有市场观点认为，赛道内后续的GPU公司或将面临更严格的审视。
在这种情况下，“非GPU第一股”的概念开始受到越来越多投资者的关注。
清微智能启动上市筹备，也许恰逢窗口期。
结语
不过清微智能及所有选择非主流路径的芯片公司，仍面临共同的挑战。
首当其冲便是软件生态的建设。
清微智能高级副总裁郭松曾公开表示，芯片产业的发展关键在于生态，需要多方协同打造软件生态。
为此，清微智能已于今年5月加入智源研究院的FlagTree开源编译器社区，与华为等公司共同参与建设国产AI芯片的软件生态。
其次，作为一家估值已进入“独角兽”行列的创业公司，在获得巨额融资后，清微智能需要向市场证明其持续的大规模商业化能力和盈利能力，以满足公开上市的要求。
不过纵观如今国内的AI加速卡市场，挑战当前，但其机遇同样清晰——据IDC的预测，到2028年，中国AI加速卡市场中，非GPU产品的占比有望从2025年上半年的约30%提升至接近50%，毫无疑问，这是一个正在快速膨胀的市场。
清微智能，从顶尖学术机构的长期研究出发，在巨头垄断的市场中寻找架构创新的缝隙，如今依托本土庞大的应用市场，开始加速商业化验证。
“GPU第一股”的摩尔线程如今IPO已到最后临门一脚，“非GPU第一股”，不知清微智能何时能拔得头筹。
不过无论如何，其后续的上市进程与商业化深度，将为国产AI算力产业的多元化发展，提供一个重要的观察样本。
