以RISC-V重构通用AI算力底座，奕行智能获新一轮战略融资

5月8日，国内RISC-V AI算力芯片企业奕行智能官宣获得中国移动链长基金数亿元的战略投资。而就在半个月前的4月22日，该公司刚刚宣布完成15亿元人民币的B轮融资。

密集获得资本加持的背后，是业界对新一代算力架构的迫切需求，以及企业自身商业化进程的提速。

界面新闻记者获悉，奕行智能的核心产品——国内首款RISC-V AI算力芯片Epoch目前已实现规模化量产，而最新一轮资金也将重点用于Epoch系列产品量产交付与商业化加速、下一代产品研发等。

奕行智能成立于2022年，创始人兼CEO刘珲此前在接受界面新闻等媒体专访时指出，当前的算力之战已从单点的性能比拼，升级为涵盖全栈基础设施与全生态的集团作战。

实际上，在全球范围内，算力基建的狂飙正在重塑半导体产业版图。

据Gartner发布的最新报告，2025年全球半导体收入总额达7930亿美元，同比增长21%。这其中，AI半导体已占据全球总销售额的近三分之一。Gartner预计，2026年全球AI基础设施支出将突破1.3万亿美元，AI芯片在产业中的主导地位将得到进一步强化。

在这一宏观趋势下，刘珲在采访时指出，行业焦点已经从单纯拼算力大小，转向对规模、效率和生态三个维度的全面考量。

他认为，大模型服务公司交付给客户的最终产品本质上是Token，每一个Token背后都是实实在在的算力和电力消耗。

这意味着，算力成本的博弈已成为大模型商业化的核心竞争点。

目前，国内头部厂商通过算法创新与软硬件调优，已能将Token单位成本压缩至极低水平。因此，在刘珲看来，AI计算的本质是专用计算。

面对英伟达构筑的市场壁垒，常规操作是去尝试兼容CUDA生态。刘珲认为，CUDA并非简单的软件库，而是基于英伟达硬件架构协同设计的编程范式，像是一把专门开英伟达硬件锁的钥匙。

他指出，跟随兼容路线意味着被动适配对手旧版本，整体进度将永远落后英伟达5年时间。且在工艺制程受限的情况下，代差会被进一步放大。

在 自主可控 的宏观要求下，寻找替代路径成为突围关键。奕行智能给出的答案是采用RISC-V结合自研虚拟指令集的架构路线。

根据Global Market Insights预测，全球RISC-V市场规模预计将从2025年的23亿美元增长到2030年的85.7亿美元。其开放架构吸引了全球科技巨头的重金投入，并被包括中国在内的多个国家列为战略重点。

刘珲介绍，奕行智能的核心产品是 Epoch 系列 AI 计算芯片及相关计算平台产品。 作为业界第一款融合了RISC-V与自研VISA虚拟指令集的通用AI计算芯片，该产品于2025年流片回片，并在3小时内完成了Bring Up点亮测试，目前已实现规模化量产。

刘珲向界面新闻表示，RISC-V具备图灵完备性，在保障通用计算能力的同时，其模块化设计允许厂商自由拓展专用AI计算指令，实现定制化加速。RVV（向量扩展）原生支持复杂向量计算，支持多种数据类型的混合精度计算。与此同时，其开源属性高度契合国家算力 自主可控 的安全战略。

奕行智能的另一块核心技术是自研的VISA虚拟指令架构。

刘辉表示，硬件“一年一代”的迭代速度往往给软件适配带来巨大挑战，VISA可以在软件与硬件之间建立中间抽象层，让上层的算子及AI编译器软件建立在VISA之上，从而隔离硬件变化对上层软件的冲击，有效解决软件兼容与适配性挑战。

在数据精度演进上，刘珲判断，AI推理市场正向低位宽、高精度的方向倾斜。因此，奕行智能产品原生支持多种数据类型，通过底层共用运算单元的创新，芯片原生兼容这些格式，从而大幅降低内存带宽和容量占用，成倍提升算力密度。

刘珲透露，借助Alpha客户在早期资金、算法部署等层面的支持，公司在2025年第四季度实现了相当体量的销售收入，且整体销售收入每年保持着200%左右的高速增长。

在产业竞逐的下半场，资本化能力同样是硬实力的一部分。随着算力芯片领域的博弈进入深水区，刘珲坦言，及早登陆资本市场有助于获取战略资源，公司目前正在规划和行动推进IPO进程。

主题：算力|奕行智能|RISC-V|AI计算|目前已实现规模化量产