前海思鲲鹏总经理、地平线总裁再创业!「九万里」斩获两轮超亿美元融资,联想、中科都投了

具身涌现获悉,近日,前海思鲲鹏总经理、地平线原芯片总裁 陈鹏 创办的九万里未来科技,已经完成种子轮、天使轮两轮融资,累计融资总额超一亿美元。

本轮融资集结多家头部财务机构,联想创投、中科创星等产业资本参与投资,高鹄资本担任独家财务顾问。在Agent智能体从概念走向落地的关键节点,这笔数额不菲的早期融资,也折射出国内边端大算力推理赛道正在发生的格局变化。

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为何是陈鹏再度下场?

国内芯片行业从来不缺架构研发人才,但完整跑通架构定义、千人团队管理、先进制程流片再到大规模商业交付全链路的产业实践者,依旧属于稀缺资源。

陈鹏拥有二十四年芯片行业从业履历,职业生涯扎根海思、地平线两大平台,先后主导鲲鹏、昇腾、泰山ARM核,以及地平线征程6系列多款国产标杆芯片项目的研发与量产落地。

在海思近二十年任职阶段,陈鹏带领千人级研发团队,落地业界首款ARM 64服务器芯片、TSMC CoWoS先进封装芯片,完成自研ARM CPU核的量产,更在两年周期内带队完成AI训练推理芯片从零到量产的完整突破。

转战地平线之后,他搭建完整芯片产品线,主导征程6全系列从产品定义到车规量产,其中 J6M 芯片成为该系列出货量最高的主力型号,实现百万级规模出货,完成严苛车规场景的商业化验证。

具身涌现认为,九万里并不是一次冲动式创业,而是陈鹏横跨通用CPU、AI训练芯片、车规计算芯片三类范式积累的集中释放。资本市场押注这家初创公司,不只是看重纸面技术履历,更是看重这套经过真实项目反复验证,兼顾技术研发、工程实现、供应链管控与客户交付的综合能力。

联想创投、中科创星这类产业资本入局,也意在从下游场景验证、供应链资源层面,弥补初创企业的短板。芯片创业死亡率居高不下,很多团队卡在量产与供应链环节,拥有成熟全链路经验的团队,天然少走大量试错弯路。

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芯片该破哪些现实困局?

当下行业普遍存在一种浮躁倾向,不少端侧芯片企业热衷于公布亮眼的TOPS算力参数,对外演示Demo效果惊艳,产品却很难走到大规模商用。内存带宽瓶颈、软件工具链适配难、功耗成本约束,层层阻碍实验室技术转化为客户可用的成熟产品,也就是业内常提到的“算力好看,落地很难”的痛点。

当Agent智能体要求终端设备完成长程任务规划、多模态持续推理,硬件就要在有限功耗空间里面承载超大参数模型运行,端侧芯片的“不可能三角”矛盾进一步放大。

陈鹏提出,具备竞争力的AI芯片需要做“六边形战士”,要在性能、功耗、成本、数据效率、软件可用性、可制造性六个维度寻找系统最优解,单一指标极致不代表产品真正具备市场竞争力。九万里将赛道锁定边侧、端侧大算力推理芯片,目标实现超大规模参数模型在单颗芯片高效运行,打造面向Agentic智能的开放计算平台。

回顾征程6落地经验不难看出,一款芯片的成败,不止取决于硬件架构设计。编译器、基础软件、先进封装、供应链量产之间的系统协同,直接决定产品最终的市场表现。

国内不少芯片创业公司硬件原型可以快速完成,但长时间多任务并发的稳定性、算子适配效率会成为致命短板,硬件与软件的割裂,是很多项目折戟的核心原因。九万里团队想要构建的核心壁垒,就是打通从架构定义一直到规模量产交付的闭环,以此规避实验室产品与商用市场脱节的行业通病。

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赛道竞争格局将改写吗?

放眼国内市场,瑞芯微、全志科技、爱芯元智等厂商已经在端侧推理赛道站稳脚跟,各家分别走出SoC叠加协处理器、高性价比大规模出货等不同路线,赛道内卷已经显现,价格战在部分细分领域持续上演。

友商大多从IoT、车载视觉等成熟场景切入,而九万里直接锚定Agent时代长程任务的全新需求,这是它区别现有玩家的差异化起点,但同时也要直面软件生态、供应链成本、下游场景尚未完全成熟的多重考验。

具身涌现认为,九万里拿到大额融资这件事,给整个国产芯片产业带来多层启示:

第一,资本的评判标尺已经发生明显切换,行业已经不再迷信单点技术创新的故事,市场资金更愿意投向已经经过量产实战检验的成熟产业团队。芯片行业高投入长周期,一次流片失败就会造成巨额损失,过往很多创业项目栽在工程化、供应链短板上面,全链路实战经验已经成为投资人重点考量的硬性条件。

第二,算力竞争重心已经从云端训练逐步下沉到边端推理,但硬件只是起点,软件工具链、算子适配、开发者生态才是更长期的攻坚战。国产芯片和海外巨头真正差距往往不在硬件,而在软件生态积累,即便硬件指标追上,如果没有配套成熟工具链,产品依旧很难被下游客户大规模采纳。

第三,即便手握明星团队与大额融资,也不能低估端侧Agent芯片的落地难度。当前人形机器人等核心下游场景仍处在早期,终端刚需尚未完全爆发,芯片企业要熬过漫长的产品打磨、客户验证周期。最终评判九万里成败的,从来不是融资数额,而是能不能拿出一款兼顾算力、功耗、成本,能够批量交付给客户的成熟产品。

AI浪潮持续涌向物理世界,国产端侧算力底座还需要更多团队交出工程化答卷,九万里的后续产品进展,值得整个产业持续观察。

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