【小哈划重点：过去五年，中国的AI芯片行业验证过太多非共识——应该兼容CUDA还是选择自建生态？是做通用GPU还是回归特定场景？这两个“天问”，让过去的中国公司消耗不少力气。】
从商汤体系拆分后，曦望想让大模型推理“便宜10倍”。
2025年4月17日，商汤联合创始人徐冰在北京攒了一个饭局。他带来两位中间人作伴，设宴邀请百度创始团队成员王湛。徐冰开门见山——“有没有兴趣一起加入芯片创业？”
王湛为人低调，在百度百科上的介绍不多，但中国互联网圈子的人对他或许并不陌生。
从北大物理系毕业后，2000年王湛加入了当时只有十几名员工的百度，成为百度的“创始产品经理”，此后，王湛还成为了百度集团法人代表——直到2016年他离开时。
在百度16年的时间里，他管理过八千人的团队，主持百度搜索业务和商业化。如今，他的下属们已成长为行业中坚，遍布互联网大厂……
面对徐冰抛出的橄榄枝，王湛迅速决定加入、并担任曦望联席CEO。
五年前，为了应对核心技术自主与算力成本挑战，商汤决定重金投入芯片研发。而独立计划，源于商汤2024年底的“1+X”战略——将投入大、周期长但战略价值高的芯片业务拆分，并命名为曦望（Sunrise），主要研发大模型推理芯片。
“过去商汤像是十月怀胎怀了我们，现在芯片团队是时候独立生长了。”王湛表示。王湛对曦望这个名称的理解颇为诗意，“这是中国AI芯片破晓时刻，充当黎明守望者之意”。
在文章开头所述饭局的第二天，王、徐二人在北京又见了一面。这次他们聊到午夜12点半，快速敲定好了后续公司的方向、分工、职责。而此时距离二人加微信，不到24小时。
离开百度近十年，已经财富自由的王湛仅用24小时，就决定再次走向产业台前。恰如他认为，AI芯片创业就是一项“艰难、却饱含激情和荣誉感的事业”。
在“寒王”登顶、国产AI芯片走向大众视野的当下，王湛向《智能涌现》分享了商汤过去五年芯片布局的积累，以及曦望独立后的路径。
商汤芯片局：五年投11亿，出货超万片
2025年，是中国AI芯片行业关键性的一年。当英伟达的市值冲破4万亿美元门槛，国际局势又风云万变之际，给行业留下“谁是中国英伟达”的想象空间。
中国芯片蓄势待发。早就上市的寒武纪，守得云开见月明，市值突破六千亿，一度股价超越茅台。
另一面是，摩尔线程、沐曦、壁仞科技、燧原科技、瀚博半导体在内的一众国产GPU厂商，集体闯入上市辅导关卡。
上市潮，意味这一行业从“烧钱技术突破”阶段迈入“商业化造血”的新时期。王湛向《智能涌现》表示，曦望虽去年底才拆分，却希望凭借商汤五年积累，快速起跑。
王湛向《智能涌现》介绍，曦望的高管团队已经搭建完毕，另一位联席CEO是有20年芯片从业经验、前AMD、昆仑芯芯片老将王勇，曾经主导过百度昆仑芯二代架构设计。在加入商汤后，王勇实现了两代芯片的量产。
高管团队中，王勇主要负责产品、技术，王湛和徐冰则主导公司运营管理，商业化以及融资等。2025年里，曦望团队规模增长了50%至近200人，核心成员多来自AMD、Intel、阿里、商汤等企业，技术与产业经验兼具。
与团队分拆同步进行的，是融资和产品迭代。
《智能涌现》了解到，曦望2025年已密集融资多轮，近半年融资额累计超15亿元。王湛向《智能涌现》介绍，过去五年，商汤在芯片上的累计投入超过11亿元。
产品方面，曦望过去已经成功量产过两款芯片——
1、S1芯片：定位为云边视觉推理专用芯片，2019年流片，服务于商汤CV产品线。NPU IP曾授权索尼、小米等知名企业，芯片累计出货量超万片；
2、S2芯片：定位为大模型推理GPGPU，于2024年量产，兼容CUDA架构。
曦望的下一代产品S3芯片，仍将继续瞄准推理计算市场。王湛向《智能涌现》介绍，S3最大亮点是，通过架构创新等方法将推理成本降低10倍，计划于2026年推出。
曦望技术团队向《智能涌现》介绍，S3芯片内核设计了更高配比的低精度计算单元，同时搭配容量更大、经济性更佳的显存。
此外，还针对大模型推理的Prefill（预填充）和Decode（解码）阶段，分别优化了计算密集与访存密集的特性，部分技术思路与英伟达最新推出的Rubin芯片一致。
降本能力也源于曦望在研发上追求100%自主知识产权——从指令集定义、GPGPU IP 架构设计，到编译器工具链实现全自研。
王湛认为，性价比是推理芯片的“生死线”，推理成本降低则是大模型普及的核心动能。据其透露，曦望的研发效率显著高于行业平均水平，团队人数虽仅为行业普遍规模的1/3，但从研发流片到量产的周期压缩至14个月，而行业平均需要22个月。
芯片创业的“后发优势”
一直以来，AI芯片创业的核心痛点是“产品落地难”，而曦望正通过绑定产业资本的方法，解决这一难关。
分拆之后的融资中，曦望70%的资方为产业资本，包括三一集团旗下华胥基金、第四范式、游族网络、美的控股等。
王湛告诉《智能涌现》，与多家产业资方有天然的血缘关系，使得曦望的芯片研发到商业化得以自下而上推进，即在规划之时就充分考虑未来芯片的用途、场景。
站在巨人的肩膀上创业，也是曦望相比于其他玩家的一大优势。王湛向《智能涌现》表示，商汤日日新大模型和AI云能力将与曦望芯片协同——包括通过日日新模型提供技术验证、借助万卡智算中心提供商业化支撑等等。
中国的GPU创业热潮，最早始于2020年。彼时，“国产化替代”的焦虑和市场空间，催生出一波资本和政策向国产GPU创业倾斜，又恰逢来自英伟达、AMD的一批中高层员工从美国回流。有经验的带头人、资本、政策、市场等要素齐备，国内一度出现近20家GPU创业公司。
但在王湛看来，2020年不算中国GPU行业真正的元年，2025年才是——此前各家只能艰难瓜分英伟达吃不下的、小于10%的市场。但如今，推理市场爆发，英伟达受外部环境影响，国产GPU才迎来真正的机会窗口。
财报也能作为佐证。寒武纪上半年营收同比增长4347%，首次结束多年的亏损状态；百度昆仑芯中标中国移动十亿级订单；阿里财报推AI芯片战略市值一夜增长2600亿；摩尔线程仅上半年的营收超过了过去三年的总和；沐曦的出货量也超过了2.5万颗；海光的芯片也首次迈过10万大关。
“现在拆分，是否过晚了？”《智能涌现》问向王湛。
他反而认为，芯片创业反而有后发优势的说法，太晚入局，可能错失机会窗口，而太早入局，则可能在错误道路上试错，消耗资源。
过去五年，中国的AI芯片行业验证过太多非共识——应该兼容CUDA还是选择自建生态？是做通用GPU还是回归特定场景？这两个“天问”，让过去的中国公司消耗不少力气。
只有在恰当的时机入局，才能利用好前人验证过的结论，避免走弯路，获得后发优势。他认为，过去行业已经印证，兼容CUDA更易落地、聚焦细分赛道比通用芯片更务实。而这正是曦望目前的选择。
在王湛看来，未来AI芯片的赛点是三项：
首先，GPU不是硬件生意，而是软硬一体，考验着厂商的软硬件技术能力储备；
其次，厂商需要对市场趋势有提前的预判和布局。
另外，国产AI芯片已经到达大规模商业化的前夜，如何借助当下的市场真空期分得蛋糕、抢占份额，成败在此一举。王湛向《智能涌现》判断，中国GPU市场至少能支撑3-5家头部企业，但2025年将是入场资格线——“还没有过流片及成功产品的厂商，未来可能再也没机会入局。”
（文章插图未收录。原文编辑｜苏建勋）
