SiMa.ai 完成 1.5 亿美元 C 轮融资，估值 14.5 亿美元，拟 2028 年上半年推出 1,000 dense TOPS 芯片

9 月 28 日，物理 AI（Physical AI）芯片公司 SiMa.ai ，发布稿给出的公司估值为 14.5 亿美元。发布稿称这轮融资超额认购，由 Fidelity Management & Research Company 与 Amplify 联合领投，累计融资达到 5 亿美元；对累计融资的表述是「超过 5 亿美元」。

据 TechCrunch 报道，SiMa.ai 由 Krishna Rangasayee 于 2018 年创立，他此前担任芯片公司 Groq 的 COO；公司提供低功耗芯片和软件，让机器人、无人机、摄像头在设备本地跑 AI，不必把数据来回传到云端。TechCrunch 称，SiMa.ai 希望用比 NVIDIA GPU 更低的延迟和价格切入物理 AI 设备市场。它的上一轮融资是 2025 年 7 月的 8,500 万美元 B 轮，据 TechCrunch 引用 PitchBook 的数据，当时估值 9.6 亿美元，14 个月后变成 14.5 亿美元。这轮新钱有两个用途：扩展 Palette Neat 平台，以及为第三代物理 AI 芯片提供资金；公司给这一代硅片定的目标算力是 1,000 dense TOPS（dense TOPS 指按稠密计算口径计的每秒万亿次运算），时间是 2028 年上半年。

两家联合领投之外，四家新投资方进入

除两家联合领投，发布稿列出的参投方还包括 Alter Venture Partners、Dell Technologies Capital、Maverick Capital、+ND Capital、Point72 和 StepStone Group；AllianceBernstein、Baron Capital、J.P. Morgan 和密歇根州作为新投资方加入。

三位投资方在发布稿里给了各自的说法。Amplify Partners 普通合伙人 Mike Dauber 称，从最初合作的第一天起，该机构就认为 SiMa.ai 的愿景清楚：为物理 AI 搭建一套新架构，让软件决定硅片；他称 SiMa.ai 具备成为「定义品类」的技术公司的条件。Dell Technologies Capital 总裁兼董事总经理 Scott Darling 说，该机构的重点之一是投资连接数据中心与远端边缘的基础技术，而企业智能向物理世界迁移时一直卡在性能与功耗之间的取舍上，他称 SiMa.ai 突破了这一点。StepStone Group 合伙人 John Avirett 的说法是，规模化物理 AI 不只需要原始算力，还要极高能效，以及在高度受限的环境里无缝集成。

下一代硬件的三种交付形态

发布稿说，这轮融资会加快 Palette Neat 的扩展，并为下一代硬件提供资金。下一代硬件要在专用的物理 AI 硅片上给出 1,000 dense TOPS 的算力，交付形态包括机器学习 IP（可复用的芯片设计模块）、chiplet（小芯片）和 SoC（系统级芯片）；公司称产品覆盖范围会扩大到中高端无人机、人形机器人、汽车 ADAS（高级驾驶辅助系统）和 AI 座舱。

Rangasayee 在里给出了更细的安排：第三代的机器学习加速器 IP 现在就可以提供给高批量客户，面向人形机器人、汽车和无人机；量产的 chiplet 和下一代 SoC 要等到 2028 年上半年。他还写道，三种形态跑在同一套软件环境上，今天已经在用 SiMa.ai 产品的客户可以把应用迁移到新架构。

从博客配的路线图看，第三代采用 TSMC（台积电）N5A 工艺，算力区间标为 200～1,000 TOPS、功耗 20～80 瓦；2025 年那一代 Modalix MLSoC（机器学习系统级芯片）用的是 TSMC N6，标称 50 TOPS、10 瓦。

Palette Neat：用自然语言把应用映射到硅片上

Palette Neat 的发布时间早于这轮融资。SiMa.ai 在 2026 年 6 月 16 日这一开发环境，公司称它是业界首个面向物理 AI 的 agentic（智能体式）开发环境，并且开源。它的做法是让开发者用自然语言下指令，由 agent 工作流把应用自动构建、映射到硅片，绕开底层算力细节。

公司给出的量化说法是：开发周期从「数月」压缩到数天甚至数小时，同时能复用大约 90% 的既有应用代码，不需要为换硬件重写整个软件栈。硬件侧配套的是量产的 Modalix MLSoC SoM（系统级模块）和新的 PCIe 加速卡形态。发布稿称，SoM 的引脚兼容设计让它能直接替换现有的 NVIDIA SoM 形态，客户不需要重新设计载板；这块 SoM 可以同时跑多个大语言模型和视觉、传感器模型，整体功耗低于 10 瓦。上述能力描述与「业界首个」的定位都来自公司自己的发布稿。

现在量产出货的 Modalix MLSoC，和一份 12 家公司的名单

公司博客称，第二代平台已经在机器人、汽车、无人机三个市场批量出货。当前主力产品 Modalix MLSoC 的给出的是 50 TOPS 多模态算力、低于 10 瓦的功耗，提供 SoM、PCIe 卡和开发套件等形态；博客另称这一代硅片在每瓦性能上比竞争对手有 10 倍提升。

发布稿列出的客户与合作伙伴包括 ARK Electronics、AVerMedia、Bosch、Emerson、Intrinsic、Kontron、L&T Technology Services、Micron、STIGA、Synopsys、TRUMPF SE 和 Virya Autonomous Technologies，称其中既有财富 500 强，也有专业技术创新公司。收入方面，发布稿称公司 2024～2025 年的同比收入增长「翻了两番」（quadrupled），并称 2026 年势头继续向上；发布稿没有给出对应的金额。

1.45 亿台来自 Counterpoint 的预测，5 万亿美元出自 Rangasayee

发布稿引用了一组第三方数字：按，到 2035 年，机器人、汽车、无人机等物理 AI 设备的累计出货量将达到 1.45 亿台。SiMa.ai 用这组预测说明 AI 正从软件应用走向实体硬件。

另一组数字出自创始人兼 CEO Rangasayee 本人。他在发布稿里说，人形机器人、汽车和无人机是「通往一个 5 万亿美元市场的入口」，这个市场「基本还没有被现代创新触及」；他还说，别人还在拼零散的部件，SiMa.ai 已经把整幅拼图搭好了。两个数字的性质并不一样：1.45 亿台来自研究机构，5 万亿美元是创始人对市场规模的判断。

按博客配的路线图，第三代一栏里标为「现在可用」的只有机器学习加速器 IP，MLSoC 和 chiplet 都写着「开发中」；博客称量产的 chiplet 和下一代 SoC 在 2028 年上半年到位。博客还称第三代平台性能约为「领先 GPU」的两倍、功耗低于 80 瓦，但没有列出这一对比所用的具体 NVIDIA 型号与测试条件。