曦望再融20亿元，四个月估值翻倍至200亿 | 独家

文 | 海若镜

过去一年里，国产GPU领域持续吸引资本关注。

暗涌Waves独家获悉，曦望Sunrise近日完成新一轮20亿元融资，投后估值约为200亿元。今年4月，这家公司刚获得杭州资本主导的超10亿元融资，估值突破百亿人民币。短短数月内，估值几乎翻了一番。

粗略统计，从2024年底从商汤科技分拆至今，曦望累计募资已接近60亿元。

对于上述消息，曦望方面回应称：暂不便做进一步说明。

曦望独立运营时间不长，但其芯片团队已有多年积累。2024年底，商汤推进“1+X”架构调整，将高投入、长周期的芯片业务剥离独立，由商汤联合创始人徐冰出任董事长，两位联席CEO王勇曾在AMD、昆仑芯担任核心架构师，2020年加入商汤负责芯片业务；王湛曾任百度副总裁。

分拆前，该团队已量产两款芯片：多模态视觉推理芯片S1、大模型推理GPU S2。在信奉“连续成功”的投资圈，这是一个重要加分项。

据知情人士透露，结合工商变更信息等，2026年8月曦望的新一轮融资中，产业资本阵容继续扩大，包括正大集团、九安医疗、盈峰环境、同程旅行等。同时，人保股权、建信股权等“国家队”资金进入；Janchor Partners、中科创星、同创伟业等财务机构也参与其中。

为何短短几个月内，一家推理芯片公司的估值能接近翻倍？

站在2026年年中看，AI算力需求结构的变化已较为清晰。过去几年，AI算力消耗最多的是大模型训练阶段；而如今，Agent批量进入生产环节，一次任务可能引发数十次模型调用，24小时不间断的推理和token生产，成为算力消耗增长的主要来源。

特别是今年夏天，Kimi K3、MiniMax H3、DeepSeek-V4开源模型相继发布，AI Coding、视频生成、办公等需求明显提速。这些任务往往涉及大量长上下文、多轮调用和工具使用，调用规模越大，用户对成本越敏感。

这也是今年“Token经济学”被频繁讨论的原因。当推理成为一门好生意，一颗芯片能稳定生成多少Token，每个Token消耗多少电、多少钱，能否稳定供应，是采购方必须考虑的真实账本。

曦望2026年1月发布的推理芯片S3，尝试在推理效率、成本、供应确定性等方面提前布局。此前曦望团队在接受媒体访谈时提到，S1、S2两代芯片在实际交付中，绝大多数算力用于推理场景，因此推动S3彻底转向推理专用架构。与主流GPU不同，S3不追求训推一体，而是将晶体管和功耗预算集中在推理效率上。

在显存选择上，S3没有沿用训推一体GPU标配的高带宽内存（HBM），而是选择了手机、笔记本电脑常用的低功耗内存（LPDDR）。

如果把显存比作“仓库”，HBM就像建在超宽高速路口的立体仓，优势是带宽极高，数据进出快，但价格昂贵，且先进封装产能集中在台积电等少数厂商手中，供货紧张。相比之下，LPDDR单条带宽不如HBM，但容量可做大，成本低，供应链更可靠。

随着Agent处理的任务越来越复杂，除了计算速度，显存能否装下模型、长上下文和运行中的临时记忆，正成为推理效率的关键。用LPDDR把“仓库”做大后，再通过低精度计算压缩每个Token需要搬运的数据量，整体推理效率可能更优。

技术之外，在供应链自主可控方面，长鑫科技的部分LPDDR5X产品已于2025年进入量产，下一代LPDDR6研发接近尾声，国产存储具备了初步供给能力。对于国内同样采取此路线的推理芯片公司而言，在存储环节不必完全依赖海外供应链。

自去年底至今，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技等接连上市，拟上市队列中还有燧原科技、昆仑芯等选手。推理算力，仍是AI产业链中的卡点。围绕推理专用架构、存算一体、算力调度的创业仍十分活跃，资本和人才持续涌入。不过，热闹之后，产能释放和路线分化将把行业拉进兑现期。

曦望正处在这个转折点上。

两代芯片量产提供了工程经验，S3押注的差异化路线也在行业拼“单位token成本”的时刻，显现出新价值。但目前创新只完成了一半，这套技术组合能否在大规模交付中站稳，百万Token的成本曲线能否如预期下行，剩下一半仍需交给市场。