全球芯片设计行业有个公开的秘密：一个中等规模的专用处理器，通常要30个工程师干上30周。而一家成立不到三年的公司说，这个数字可以压缩到3个人、3周。最近，这家叫隼瞻科技的公司刚完成近亿元天使+轮融资。
硬氪获悉，隼瞻科技近日完成近亿元天使+轮融资。本轮融资引入英飞尼迪资本、白云金控、深圳中小担创投、厚天资本、华盖资本、嘉誉创投等多家战略投资人，老股东毅达资本、达泰资本持续加持。这家成立于2023年初的芯片处理器IP公司，正在尝试一条不同于传统巨头的技术路线。
隼瞻科技的核心思路很明确：用“RISC-V+DSA”的新一代处理器设计体系，配合“IP货架+EDA工具链”的模式，降低AI时代定制化处理器的设计门槛。公司核心团队来自Synopsys、ARM等顶尖半导体设计公司，全栈覆盖研发、销售、技术支持，在RISC-V、处理器架构和EDA方向有长期积累。
这个思路背后是一个正在发生的产业转变。当前AI模型快速垂直化，正在推动芯片设计从“通用计算”走向“专用计算”。过去以CPU为核心的架构长期主导芯片设计，但AI算法以大规模二维、三维矩阵运算为主，在传统CPU上的运行效率并不理想。行业逐渐转向NPU、VPU、TPU等专用处理器协同的异构计算体系。
隼瞻科技创始人曾轶对此有更具体的解释：“过去很多算法都能直接跑在CPU上，但AI时代以后，不同场景、不同模型之间差异巨大。”他说，客户越来越希望芯片能围绕自己的模型进行定制，在功耗、面积和成本之间找到最佳平衡。这也正是DSA（领域专用架构）兴起的重要背景。
DSA的本质是“让架构为模型服务”。和传统通用处理器追求“大而全”不同，DSA更强调围绕具体算法和场景进行资源配置。举个例子，在AI推理场景中，客户可以根据模型特点，自定义CPU、DSP、NPU等模块的算力占比，避免出现“买了一堆用不上的计算单元”这种情况。
为什么这个路线在现在特别被看好？曾轶认为RISC-V是关键底座。相比ARM等传统闭源架构，RISC-V具备开源、可扩展、可定制等天然优势。“AI模型变化非常快，如果底层架构无法灵活扩展，芯片生命周期会被迅速压缩。”他介绍，隼瞻在架构设计中会提前预留二维指令、函数空间以及后续可编程能力，以适应未来模型升级。在某些AI场景里，性能瓶颈不在算力本身，而在数据搬运和调度效率，如果通过定制RISC-V指令集对NPU进行协同调度，效率提升可能达到数十倍甚至百倍级别。
但DSA真正落地的难点，并不只是理念，而是工程化能力。传统上，一个中等规模DSA处理器的开发需要数十位工程师、耗时半年以上，涉及复杂的软件工具链协同。在多核异构环境下，不同处理器对应不同编译器与开发环境，工程复杂度极高。曾轶说，很多公司是先做IP再逐步补工具链，这样往往会出现兼容性和协同效率问题。
隼瞻科技的做法是从创业第一天起就把IP和EDA平台一起规划。目前公司已形成完整RISC-V产品矩阵，包括CPU IP、DSP IP以及NPU IP，其中多款处理器IP已经实现量产。同步开发的还有自研专用处理器设计平台ArchitStudio，可覆盖架构分析、处理器设计、RTL生成以及软件工具链自动生成等完整流程。
这个平台由多个核心引擎构成。Archit Analyzer能分析客户算法在现有处理器上的运行瓶颈，自动识别计算效率低下的算子；Archit Designer允许开发者通过高层语言直接描述架构需求，无需手写底层RTL代码；Archit Generator则自动生成RTL、验证环境及完整软件工具链。所有CPU、DSP、NPU内核都基于自研工具开发，工具链和架构之间实现了深度协同。
目前公司已在无线通信、多媒体处理、信息安全、工业控制、汽车电子与AI端侧等领域实现客户落地。在无线通信领域为客户定制通信DSP；在信息安全领域帮助头部安全芯片厂商将核心安全算法融入DSA架构；在机器人方向已应用于机器人电机与灵巧手控制系统。商业模式涵盖三类：标准化IP授权、整体DSA方案销售，以及更高层级的多核异构平台定制服务。
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