4月22日，国内RISC-V AI计算芯片企业奕行智能（EVAS Intelligence）宣布完成15亿元人民币B轮融资，创下国内RISC-V领域最大单笔融资纪录。
本轮融资由北京经开区产业升级基金（亦国投）、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、北京人工智能产业投资基金四家机构联合领投，和利资本、伯藜创投、赛意产业基金、龙江基金、青檀资本、九坤创投等新老股东持续加码，并吸引多家生态链主企业参与投资。
然而，资本市场的想象力远不止于此。仅半个月之后，5月8日，在苏州举办的2026移动云大会上，奕行智能再度传来震撼消息——获得中国移动链长基金数亿元的战略投资。
短短半个月内，一家年轻的芯片公司接连获得地方政府重仓基金和央企头部链长基金的双重押注，这在国产AI芯片领域实属罕见。它释放的信号再清晰不过：中国AI芯片的竞争，已从技术参数的单点较量，全面升维为技术路线、产业生态与算力基础设施协同发展的“集团军作战”，国产生态从“可用”正式迈向“好用”的价值兑现阶段。
一、算力主权时代的大背景：何以此时？
在拆解这场资本战役之前，必须回到即将成为历史的2025-2026年。将奕行智能置于更宏大的背景下考察。
最棘手的外部变量，来自英伟达。从2025年开始，美国政府持续收紧对华先进AI芯片的出口管制。在出口合规的压力与全球算力竞争愈发激烈的背景下，英伟达CEO黄仁勋在2026年初对此持极为谨慎的态度。据外媒报道，他曾公开表态：“在美国的政治决策施加持续影响下，英伟达当前的主力Blackwell架构AI加速卡，以及下一代Rubin芯片，均被排除在对华出口的清单之外。”
受此影响，英伟达仅在与中国客户履行H200出口相关协议时，就因制裁政策被迫从财报计入45亿美元的减值费用，并因出口限制叠加手续困局，额外造成了25亿美元左右的既有订单无法发货。
英伟达的动向本质上揭示了新的全球芯片秩序：芯片已不单是一种可供贸易的大宗半导体器件，在更严苛的供应链环境中，它正被重新定位为地缘博弈的核心变量。从中国AI头部算力基建集群、互联网云巨头，到学术大模型的研发层面，“向国产算力迭代和迁移”，已从多家企业的后备预案，彻底转变为必须执行的最高优先级供应链任务。
在国际产业巨头无法提供境内稳定期许的关键档口，国产自主可控的算力供应链承压突围，已经凝聚成了深刻的共识。
数据可以从侧面勾勒国产算力崛起的速度。IDC数据显示，2025年上半年中国加速服务器市场规模（主要指AI基础设施部分）已达到160亿美元，芯片出货口径中，海外品牌和美国芯片大厂的份额正以肉眼可见的速度被国产算力所进一步缩小。
据DIGITIMES预估，在中国政策引导、数据中心持续建设扩容、海外AI供给不确定性倒逼国内自主化进程提速等三重驱动下，2026年全年中国产高阶云端AI加速卡的出货总量将超过212.3万颗，年增速率同比高达136%，其中凭借系统级整合优势的华为系厂商将在国内总体市占率中领跑。
▲IDC数据（图源：IDC咨询）
国产芯片的生态环境也同样在短时间内完成自我进化。按照2026年第一季度最新出炉的一线智能算力市场销售口径数据来看，国内AI算力卡的市场格局如下：华为昇腾（品牌产品线）以37%的份额占据中国本土自有市场头牌；已连续多年耕耘海外及国内双主流AI芯片场景的英伟达该季度销量下滑至19%；AMD占据11%的中高阶推理与加速计算产品线，进行分流。
叠加上位产业算力阵营看：寒武纪占8%，海光信息占6%，阿里巴巴（平头哥）5.5%，百度昆仑芯4%，其余本土玩家（沐曦、天数智芯、摩尔线程等合占超出7%）。全盘国产阵营市占率总体已悄然逼近60%大关。这客观印证了某种历史拐点：对于大规模国产AI计算基础设施而言，“能打国产牌就优先用国产牌”的产业共振正加速形成。
在大模型领域，2024年下半年至2025年进入的超快争锋期也加速催生了巨大的算力需求。开源证券数据显示，以DeepSeek、智谱为代表的国产大模型厂商，其庞大的模型堆栈，以及内嵌日益庞大的推理业务量，正在全面加速适配本都算力底座。
2026年4月，DeepSeek大模型后端性能适配实现了重要的技术里程碑：出厂的V4系列对华为昇腾等八家国产厂商产品完成零日覆盖、全算子匹配、精度完全对齐的技术验收适配。这意味整套基于国产算力建设的生态体系，已摆脱外界困扰、完全具备直接承载万亿级大模型商用部署的技术能力。
可以说，在算力主权的时代洪流面前，市场太需要一个能代表高性能AI计算未来方向、且富有差异化实现路线、具备安全性与兼容性的标志性芯片独角兽。而奕行智能，恰在这个历史交汇点上登场。
二、五年超越二十年，揭秘奕行智能创始天团
要深度理解这一轮融资能够走到行内最头部阵营背后的商业逻辑，不妨先了解这家企业本身的演化。
奕行智能成立于2022年初，创始人兼CEO——刘珲。
梳理刘珲的身份可见，这是一位兼具深厚研发底蕴与商业管理视野的“全能双核”管理者：刘珲拥有中国工科重镇——西北工业大学电子工程专业，以及加拿大英属哥伦比亚大学工商管理的双硕士学位。这两段深造经历奠定了他连接技术底层逻辑与前端产业商业化的复合履历底色。
产业内履历方面，刘珲早期曾担任意法半导体、富士通半导体中国及亚太区高管团队中的高级管理职级，并且在全球顶尖的EDA巨鳄Cadence公司担任中国区甚至亚太区领导层，具备硅基芯片从IP架构设计、EDA工具生态搭建、芯片量产、商业导入的全链条商业化实战经验。
创业的缘起，本身同样烙印了强烈的产业嗅觉与坚韧底色。根据创始人的复述，驱动其从大厂的亚太高管转身为中国AI创业赛道赛跑者的契机，源于一次基于Transformer构架的感知算法迭代的技术启发：在特斯拉AI Day上展示的颠覆性算法理念，让他意识到这块未来芯片算法的张力与变现赛道“可以基于Transformer计算特点打造差异化的架构布局，摆脱跟随式的堆核与高制程内耗”。
也正是基于这种商业预判，刘珲并未在大厂继续等待体系外部推动，而是迅速建立国内当时本处于稀缺储备池的AI全栈能力战队。公司的核心团队当时就已完成了涵盖尖端AI内核架构定义设计、编译体系建设、芯片前后端设计与封测量产、软件与硬件生态、市场定价及渠道运营等全链路能力搭建。
此外，回溯奕行智能创立的头两年，展现出了强悍的执行力和战略延伸布局：刚成立，当年4月团队便围绕大模型浪潮中重要的基础Transformer计算特点，确立了AI架构设计的基本范式；仅过了两个月，即确立“RISC-V 基础构架+纯自研AI DSA（多领域专用计算架构）”的差异化技术大旗，为后续冲击千亿大模型推理市场奠定了底层正确的技术前瞻战略。
紧接着，在本身资金、团队初聚焦核心业务的同时，仍以每年双旗舰的节奏，独立拉起了ELYNX系列（车载AI芯片）的自研产品线，并实现了两代车载AI芯片的成功量产。
时隔两年，奕行智能经过技术数据流预研与验证，其顶级的大算力芯片落地，终于在2025年接受了市场检验。2025年末，以场景、架构、系统互联与传统能效等多维度标准综合考量的针对大模型负载进行深度调校的方案——Epoch系列的AI计算芯片正式完成工程流片，并在后续分批次点亮和规模化量产。国产芯领域在面向大模型万亿级智能密度训练中，增添了一组极具差异化特征的构架选型。
这家仅用了短短四年时间的芯片黑马，其Epoch系列已经率先完成了从一颗硅基晶圆的芯片，到可独立推理的PCIe计算卡，再到整机服务器机箱、全套集群部署满足从单机低负载到多卡高密度全场景的“芯片到智算集群的交钥匙级全套交付”。并且基于大模型摩尔定律下不断拓宽的语境与MoE智能体算法的涌现，该公司展示了强大系统升级兼容能力与底层的设计前瞻。
公司的全栈软件生态圈也在同步大幅进发。在编译器、运行时库的积累以及算子库迭代都全速推动。2026年4月，奕行智能基于自研的动态计算负载调度研究成果，更是直接入围了计算机体系结构全球顶级学术殿堂——ISCA 2026（计算机体系结构国际研讨会）。对于一家中国创业级AI芯片厂商来说，将硬件工程定式迭代出顶级学术认可，是极其厚重的底层实力佐证。
▲奕行智能的入选论文（图源：奕行智能官方公众号）
三、“不做跟随者”，开创Chiplet新生态设计哲学——RISC-V+AI融合
任何智能产业的繁荣离不开聪明的处理器架构。过去很长时间，全球计算产业架构受限于两类典型的授权式商业构架：英特尔、AMD所建立的X86架构代表着PC与数据中心服务器的绝对霸主；ARM则以低功耗切入并近乎垄断移动设备端芯片。这两种架构巨头贡献现代数字经济的同时，却有一个共同的特征——“封闭且昂贵”：授权协议或付费包非常高额；而且不允许进行大规模底层自主横向扩展开发。
RISC-V（第五代精简指令集计算机）是一个设计原则开放、模块化、基于BSD许可证下运营的开源指令集，由加州大学伯克利分校最初于2010年发起。其完全开放、免费、可扩展、无授权壁垒、架构透明化等优势，在AI时代这种“算力需求的富多样性场景下扮演着技术突围的关键角色”——毕竟在云原生渗透和专用计算逐渐颠覆通用算力的新范式里，RISC-V被赋予了让更多的算力长尾场景具备“高灵活调动性”。
而对于国产算力替代的道路，RISC-V带来了重要的破局姿势。倪光南院士曾在公开场合指出“从过去‘备选’走向‘主流’”，全球RISC-V产业已在集中爆发。英伟达官方也调整了支持策略，让开发者可以在CUDA软件生态下顺利支持RISC-V处理器的算力调用。这进一步说明这种生态迭代的转换里，全球超大规模数据处理已经到了异构并存、高弹性调度的新阶段。
数据佐证了这条路线的前景。根据SHD Group研究预测：2025年，全球RISC-V设备总出货量为69亿颗；预测该数字到2031年将达359亿颗，年均复合增长率超31.7%，届时全球RISC-V的整体市场规模总额将超过3000亿美元。按Global Market Insights的预测，2030年该细分市场就能超过80亿美元以上。
正是洞察这种由通用转向异构、灵动与安全并存的转变，奕行智能在设计底层架构时坚定放弃跟随路线——使用基于RISC-V原生向量扩展（RVV，Vector Extension）的AI推理架构，和自研VISA虚拟指令集融合起来。
VISA虚拟指令集的好处是什么？英伟达CUDA所长期形成的护城河，一方面来自性能本身，更来自这十年来数百万开发者的巨大经验累积。但CUDA本质是针对自家GPU管线性能调节的打包范式。创始人刘珲曾一针见血地总结：“兼容路线意味着被永远锁死在对手陈旧版本的生态后墙里，硬跟随路线直接造成相对英伟达之间，在整体跑速上会落后整整5年，而这个差距，在当前工艺制程受限的前提下，只会更加加大差距，而不是减小该鸿沟。”
因此，奕行智能的Epoch芯片同时兼顾精巧、通用与应用便携性。RISC-V及其RVV指令拓展保证了其从最高套指令到最低特殊运算的体系演进自主可控性；自研VISA虚拟指令集则为开发人员在生态外部打造了一个高级抽象层，大大降低上手复杂度。
这种让开发者从跟随到迈入的减法，为芯片交付成百上千的客户场景对接其业务链奠定了重要的技术基础。这给了国产生态在门槛与开放之间争取到最优替换窗口，这才是真正的“差异化而非单核竞争”。
因此，在外界看来，奕行智能的AI计算芯片产品线是一条异于国芯赛道、完全兼容算力安全的设计闭环。
四、中国移动为何重注？产业资本的深层逻辑
在资本端观察，B轮15亿元融资由具体活跃的国资力量作为主理方，本身就证明了国产系统对算力基础设施建设的高度关注决心。但最值得探底的，是半月后宣布从服务商转换成硬件资本合伙人的中国移动。
中国移动链长基金是由中国移动发起并主导的产业链现代化补链强链专项科技基金，它紧密围绕国资委“9+6”专项部署（即9大战略性新兴产业与6大未来产业），重点布局通信信息与AI产业链中“补短、锻长、前沿”三大关键产业薄弱点或高技术密度导向的新型强链阵地。
这一投资目标非常直接：作为国字号庞大运营商的转型先锋，中国移动自2025年至2026年，已将其通讯服务、超异构算力服务、通用智能算力服务平台界定为其核心主业（从传统运营商向科技服务头部企业转型）。
在苏州移动云大会主旨演讲上，中国移动董事长陈忠岳强调“算力已逐步成为经济社会新动力的关键增长点”。移动云正在重点建设GW级绿色数据中心组网、布局全国统一算力网、建设1500个边缘智算节点等算力新基建。
站在中国移动的立场看问题，他们缺少的不是算力接口，而是在海量国产设备与大模型爆发过程中尽可能配置最高性价比、最弹性结构、最安全可控的算力内核。而奕行智能所坚持的独立于依赖高制程与高价海外EDA合作的RISC-V路线，在最高战略层面实现了决策对齐。而且，奕行的Epoch已到了规模量产，解决了生态场景中最大的研发不确定性。
所以，中国移动链长基金的战略投资，本质是一次“客户变股东”的经典案例。中国移动自己就是中国境内带宽运营规模最大的客户群与算力消费方之一。选择从仅采购算力产品，到战略投资锁优好算力硬件，这背后透露的意味无疑是用资本纽带换取奕行芯片向运营商产业链应用入驻的优先通道，这对确保移动未来在算力场景私有化、超算与边缘推理协同等形成自主高兼容优势，是真正解决了产业缺场景、国产芯片企业缺可信大规模生态群的核心痛点。
在此之前，这个规模体量的央企链主基金已成功布局曦智科技、银河通用、雷鸟创新等多家独角兽企业。而在算力赛道再度押注奕行智能，是他们布局“AI算力+产业智网+自研芯片”闭环的重要落子。这种产投联动，一旦与移动先发的大型前沿算力园区融合打磨，会产生更强协同辐射力，释放出远超普通融资带来的势能。
五、国产AI芯片生态群像，同类比较与差异化突围
奕行所在的国产AI芯片赛道，目前至少有十余个品牌在出货，万卡以上级别出货企业至少有九家：华为昇腾、寒武纪、百度昆仑芯、阿里平头哥、海光、沐曦、天数智芯、摩尔线程及燧原等，市场头部集中度非常明显。但如果看技术路径与产业依附生态，可以划分出几种主流的战略模式。
一类以华为昇腾为代表，构筑全栈绝对闭环。从昇腾910B/C系列芯片，到CANN底层算子适配库，再向上到MindSpore框架，完全构成内部自洽。这种全栈方式优势是生态转换成本最低，但要求厂商前置足够庞大的研发与软件资金支持。尤其在集群协同场景，昇腾384超节点可实现300PFlops集群算力，雄踞国产大规模训练第一梯队。
第二类如海光信息走兼容曲线之路。 由于海光本身就是通过与AMD交叉合作获得x86底层授权，其C86+GPGPU的DCU，天然兼容政企服务器集群，在局部形成了无感替代。对于金融、能源等传统客户来说，他们可以最大限度保留原有数据中心部署。
第三阵营则是很多独立硬件玩家，以及互联网巨头的自研团队（平头哥/昆仑芯）。它们有的选择在特定的推理精度或算力上精细打磨（如寒武纪思元590在某类参量上直接对标A100）；有的则依托自有需求（比方阿里）直接定向设计自用推断卡。
从具体数据看，在国产出货占有率之内，华为的占比仍然稳居首位。但从产品兼容性和创新广度维度看，奕行智能显然是更追求赛道差异化侧写的那一类：它的通算能力不需要依赖高端制程的单点突穿，而是通过多核协同方式充分释放算力集群内每一瓦功耗的利用效率，拥抱全局开放路线，推进无锁编程架构，让全球开发者通过虚拟层能便捷地接入，并提供行业急需的高性价比规模部署方案。
而且，从国内RISC-V算力阵营看，亦不乏进迭时空、阿里平头哥等厂商发力推进。2026年初，进迭时空二代产品K3已升级RISC-V架构AI CPU，年底进入量产准备，国内竞品SiFive与Ventana正在同步推动国际市场，而在4月底SiFive刚完成天量级别的G轮高资金筹集。
这恰好印证了RISC-V产品正急速获得全球资本的市场共识。而奕行利用独有的VISA虚拟指令集技术，实现了这块“技术差异化的尖刀”，使之有独树一帜的开发者友好体验，直接避免被淹没在结构趋同的混淆生态中。
六、突破算力价格穹顶，千亿Token战的经济学底牌
分析这轮融资所处的产业脉搏，离不开Token经济学。表面看AI产业在激烈赛马，实际上每个人都在争夺每一块算力瓦片的性价比。奕行智能创始人刘珲提出，虽然大家在讨论算力性能，但最终客户买的是Token成本变量。
低成本Token化是商业驱动的必然形态，这一点在2025年底DeepSeek已将单位Token消耗减至极低成本区间之后尤为明显。而对于多数第三方的AI计算解决方，谁能用更低能耗、更低核间时延稳定输出海量的Token语义推理，就能卡位大赛道的甲级生态位。奕行智能给出的答案是Epoch系列的低能耗与高传输吞吐率。
当系统扩展到兼容规模时，ELink高速自研互联技术的优势将更好体现集群效率。Epoch在系统兼容现有的簇与簇结构、对外广域协议友好支持等方面，更长时间弥补了国产芯片数据中心互联效率瓶颈长期存在的短板，它们因此在中短期算力供给上有着不可替代的优势。
从2026年现状看，不同芯片映射出不同的演进速度。而在更大意义上，此次融资将很大比例资金投入量产交付与系统集群方向，给资本市场增强了商业化落地的前置信号。
七、书写算力主权时代的“芯”坐标
当我们回顾2026年五一前后的这两笔战略资本，本质上它在传递一个讯息：国产AI芯片的战略窗口，从“谨慎依赖国外AI芯片、缓慢培植自研样品”，直接跨越到了一个激进的“超级联盟+全产业共研队形”。
AI的渗透率爆发已经开启了一个巨大的技术裂变窗口。在这一转变的过程里，中美科技博弈加剧了对于AI生态的全部推倒与重塑，但这正是留给中国“换道超车”、摆脱原来过于依赖芯片授权框架的最好时间窗口。
而奕行智能，它代表了某种新的理想图景，以超前眼光看到RISC-V的可塑力量，然后用技术团队的疯狂输出，创下国内赛道最大融资记录，得到顶级玩家中国移动从客户至股东的体制信任——一次“基于共识”的算力共同体正在形成。这场资本事件不只是一笔芯片融资，更关于中国在高科技领域的突围尝试，关于如何在全球AI竞赛的新阶段书写具有独立意志的宣言。
不用多少年，当我们回溯国产AI智算的这场历史转折时，2026年4月、5月间的奕行智能事件可能会被反复提及——那是一个算力主权时代的初啼，也是国产半导体重塑世界重心坐标的一声惊雷。
热门跟贴