RISC-V 云端 AI 算力芯片公司奕行智能完成近 20 亿元融资，投后估值接近 150 亿元

9 月 18 日，RISC-V 云端 AI 算力芯片公司奕行智能（EVAS Intelligence）完成新一轮近 20 亿元人民币（约 2.95 亿美元）融资，其投后估值据估计接近 150 亿元人民币（约 22.1 亿美元）。列出的参投机构超过 20 家，包括华泰创新、钟鼎资本、中芯聚源、九安医疗、仁爱资本、通富微电子、赛意产业基金、和利资本、芯鑫租赁、恒旭资本、尚颀资本、建广湛卢、容亿资本等；将华泰创新、钟鼎资本与中芯聚源列为领投方，并称中芯聚源是一支与中芯国际（SMIC）有关联的基金。

据报道，奕行智能称 Epoch 是「国内首颗量产的 RISC-V 云端 AI 大算力芯片」，并披露第一代产品已实现规模化量产交付。

上半年 15 亿元 B 轮之后，数月内再完成一轮融资

报道称，奕行智能今年上半年刚完成 15 亿元人民币的 B 轮融资，并获得了中国移动的战略投资；的报道显示，这轮 B 轮由四支北京产业基金联合领投。把本轮称为 B+ 轮，提到老股东和利资本继续追资，并称公司成立于 2022 年、总部位于北京。TechTimes 统计称，最近约 12 个月内公司已发生三次大额资本事件；该报道还把这次融资视作对「RISC-V 能否成为云端 AI 基础设施架构主干」这一判断迄今资金规模最大的检验。芯东西称这轮融资是「国内 RISC-V 最大融资」，TechTimes 则称它是今年中国最大的私募半导体融资之一。

技术路线：RISC-V 向量扩展与自研第五代 DSA「EVAMIND」

按芯东西的梳理，奕行智能的技术路线融合了三样东西：RISC-V 指令集及其向量扩展（RVV）、类 TPU 的 AI 推理与训练架构、自研的 VISA 虚拟指令集。TechTimes 的描述更具体：Epoch 系列从底层基于 RISC-V 指令集架构与向量扩展搭建，覆盖 AI 负载中关键的矩阵与张量运算；核心是自研的第五代 RISC-V DSA（领域专用架构）「EVAMIND」。

Epoch 的架构与英伟达 GPU 的路线不同。GPU 用数千个通用着色器核心执行 CUDA 代码；EVAMIND 采用类 TPU 的思路——矩阵与张量运算交给专用加速器，内嵌的 RISC-V 核心不承担计算，只负责数据流、运行时调度与内存管理，把数据送进专用的矩阵乘法单元。公司称这种结构能在核心层面同时实现指令并行与数据并行。

精度方面，Epoch 原生支持块量化 FP8：这种格式通过分块缩放维持可接受的模型精度，同时把内存带宽需求相对 FP16 大致减半，已成为大模型训练的常用精度；下一代产品将扩展到 EXFP4 与 MXFP4 等 4 位微缩放格式。互连方面，ELink 的单芯片带宽为 3.2 Tbps。

软件侧有 EVACA 软件栈、KernelFab 算子引擎与 VISA 虚拟指令集。按 TechTimes 的报道，KernelFab 用 AI 智能体把定制算子的开发周期从数周压缩到数天；VISA 承诺「一次编程、多芯片部署」，用来回应 CUDA 生态的锁定问题。

量产之后：从 WAIC 的超节点到石家庄的 64 节点集群

界面新闻的报道提到，新一代云端算力芯片也已完成流片。据芯东西报道，围绕 Epoch，公司已搭起覆盖芯片、板卡、整机、超节点、集群的完整产品矩阵。

今年 7 月的世界人工智能大会（WAIC）期间，奕行智能发布了公司称为业界首个的 RISC-V AI 算力超节点：以 Epoch 芯片为算力底座，融合 ELink 高速互连、正交无背板架构与整机液冷，搭配自研 EVACA 软件平台。两个多月后，这套超节点的首套集群在河北石家庄的一家运营商数据中心完成落地部署：64 节点正交无背板结构，搭载 E200-L 液冷 OAM 模组，64 颗 Epoch 芯片以百纳秒级低时延互连，多个专家路由分布在不同芯片上协同计算，用于提升 MoE（混合专家）模型的推理吞吐。芯东西将这套系统称为业内首款量产交付的 RISC-V 超节点、行业首个量产上线的正交无背板超节点。

公司披露的验证与路线图信息还包括：芯片已完成与相关超节点方案的相互认证，验证了其在万卡集群部署的可行性与稳定性；下一代芯片相对第一代在计算与互连性能上有数倍提升，结合第二代超节点系统，公司称大模型 PD 分离（预填充与解码分离）场景的推理性能可提升 10 倍以上。芯片与超节点按「一年一代」迭代，公司设定的目标是在三年内把系统综合性能提升 400 倍，第二代超节点单个 Pod 最大支持 16,384 卡、可扩展至十万卡级。

RISC-V 由瑞士非营利组织管理，中国「十五五」规划支持其产业化

按 TechTimes 的梳理，RISC-V 的特别之处在治理结构：它由总部设在瑞士的非营利组织 RISC-V International 管理，该组织 2019 年从美国迁往瑞士时，理由正是担心美国的贸易管制；目前它有超过 4,500 个成员，包括 Google、Nvidia、Intel 与 Red Hat，指令集开放且免版税。TechTimes 认为，美国无法像限制英伟达 GPU 出口那样直接对这套架构施加出口管制。2023 年 11 月，美国议员曾敦促商务部要求与中国相关的 RISC-V 工作申请出口许可，但 TechTimes 称这项限制并未出台。

据芯东西报道，工信部、国家发改委印发的《电子信息制造业发展“十五五”规划》强调加快推进 RISC-V 研发与产业化，支持 RISC-V 芯片在人工智能领域的应用。

Epoch 未提交第三方基准测试，代工与工艺节点未公开

TechTimes 指出，公司称 EVAMIND 的性能与领先厂商最新的 AI 处理器相当，但 Epoch 尚未提交给 MLPerf、MLCommons 或任何其他第三方基准测试，截至 9 月 19 日也没有英文技术信源能独立验证这一说法。作为对照，TechTimes 引用 DeepSeek 研究者的数据称，华为昇腾 910C 的推理性能约为英伟达 H100 的 60%，而 EVAS 的芯片比昇腾更新、生产验证更少。

TechTimes 还指出，公司没有披露 Epoch 的代工厂与工艺节点；考虑到中芯聚源出现在本轮投资方名单里，再加上中芯国际无法获得极紫外（EUV）光刻设备这一限制，代工能力会直接决定芯片的性能上限。

RISC-V 没有 CUDA 那样的统一软件生态，各家厂商要自建软件栈；TechTimes 给出的估算显示，到 2026 年 1 月，RISC-V 在全球新增芯片设计中的份额约为 25%，但几乎全部集中在物联网（55%）、嵌入式系统与边缘 AI。EVACA、KernelFab 与 VISA 是公司对这些问题的回答，不过 TechTimes 称，它们在中国以外的高强度生产负载上尚未被公开评估。

TechTimes 把未来 12～24 个月的关键问题归结为：一套软件生态刚起步的 RISC-V 云端 AI 加速器，能否从默认选择英伟达的客户、以及国内买家使用的华为昇腾手中赢下工作负载。