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快手分拆的凌川科技完成 10 亿元 B 轮融资，3D 堆叠芯片回片、计划 2027 年规模出货
11 月 4 日，据报道，北京凌川科技有限公司宣布完成 10 亿元人民币 B 轮融资，由亦庄国投屹唐盛和基金、启明创投、朝晖资本联合领投，资金将主要用于下一代芯片研发与量产及全球市场拓展。同日，以独家报道披露了本轮完整投资方名单，以及一组由公司提供的业务数据。
凌川科技于 2024 年 3 月自快手集团异构计算与芯片事业部拆分独立，专注智能视频与生成式视频等多模态大模型的底层算力。按公司口径，其量产产品 SL200 智能视频 SoC（系统级芯片）已累计销售近 10 万颗，部署于快手、阿里云、百度云、B 站，覆盖快手 99.7% 的直播转码业务；采用全国产 3D 堆叠技术的下一代芯片近日回片，计划 2027 年实现规模出货。
估值未披露的 B 轮，距上一轮不足半年
公司未披露估值。36 氪报道称，参与本轮的机构还包括国泰海通开元、华控投资、国寿长三角科创基金、北工投资、建信（北京）投资、沛坤资本、香港科技园创投基金、鼎晖百孚、金舵投资、厦门恒兴与铭时资本；产业投资方石溪资本、龙芯创投、安徽文旅投进入；老股东顺禧基金、水木投资集团、九智资本继续追加。
这也是凌川科技半年内完成的第二笔融资。据华尔街见闻报道，今年 6 月公司宣布完成数亿元 A+ 轮融资，由启赋资本领投、百度风投与朝晖资本等机构参与，当时的资金用途为下一代芯片研发、SL200 量产扩产及海外市场拓展；在 A+ 轮参与投资的朝晖资本，本轮进入三家联合领投名单。
创始团队 2018 年起步于快手内部
36 氪报道称，凌川科技由北京市人工智能基金与快手集团共同发起设立，前身为快手集团的异构计算与芯片事业部。创始人、董事长兼 CEO 刘凌志自 2018 年起从零搭建这支团队。他是上海交通大学博士、华盛顿大学博士后，曾任快手集团副总裁，并在华为、英特尔担任过核心技术管理岗位；华尔街见闻补充，该事业部成立于 2018 年。
据 36 氪援引的公司介绍，核心团队来自快手、华为、阿里、百度、英伟达、AMD、英特尔、Arm 等企业，平均拥有 15 年以上芯片设计、软件算法及基础设施经验，主导过 10 余款 AI 和视频芯片的流片与量产，团队中有多名入选国家级以及北京市、上海市、湖北省等省部级人才计划的专家。
SL200 销量沿用 6 月口径，快手以外贡献未拆分
SL200 是团队在快手内部自研的智能视频 SoC，随分拆进入新公司，目前是凌川科技的量产主力。除互联网客户外，2026 年 SL200 还通过与电信等合作伙伴落地数据中心、智慧安防、文娱交通等场景，公司称在节省客户存储空间的同时保证画质清晰，相关技术指标测试均已过关；华尔街见闻补充，相关部署规模未披露。
华尔街见闻对销量数据做了两点核对：近 10 万颗的累计销量在今年 6 月的 A+ 轮报道中已获披露，11 月的融资报道沿用同一数字，未明确新的统计截止时点；快手以外客户的采购规模及收入贡献也未拆分披露，外部市场拓展成效仍有待验证。
面向视频生成推理的新芯片：DiPU 架构与 3D 堆叠
据 36 氪报道，下一代芯片专攻 AI 视频生产环节，目标是大幅降低视频生成成本、缩短生成时间，与 SL 系列共同覆盖视频生产、推荐、审核、分发的全链路。
技术路线上，公司深度融入 RISC-V（开源指令集架构）生态，推出延迟确定性 DiPU（Deterministic Inference PU）架构：采用数据流驱动与空间计算，由编译器完全控制存储与调度，以缓解多模态大模型与生成式视频对高显存、高带宽的依赖，实现延迟、时序与带宽三重确定性。其 3D 近存架构采用多芯片模组（MCM）设计，通过混合键合及先进封装技术实现不同功能、不同制程芯片的异构集成；为 3D 近存拓扑设计的 NUMA（非统一内存访问）Fast Load 机制让 Memory Slice 形成分层 NUMA 域、计算核心直连访存，编译器将大模型权重与激活值切片预排布，公司称本地访问时延低于 2 ns。36 氪报道称，这一理念对标 OpenAI 在 Hot Chips 上披露的 Jalapeño——据称是业界首颗原生支持 NUMA HBM4 的推理 ASIC（专用集成电路）。
时间表上，公司披露这款芯片于今年 4 月完成流片；华尔街见闻提醒，回片之后的性能验证、量产良率和客户导入情况仍需观察。
软件栈兼顾开源生态与存量 CUDA 代码
软件层面，凌川科技围绕 DiPU 架构自研统一计算平台 LUCAS（Lingchuan Unified Computing Architecture Stack），以四层软件架构覆盖从应用适配层到硬件执行层。算子基于 Python DSL（领域专用语言，如 Triton、TileLang 加 MLIR）自动生成，客户无需自建生态；底层 Intrinsic 接口开放给性能关键代码做极致优化；公司同时提供 CUDA（英伟达的 GPU 并行计算平台）兼容层，承接拥有大量存量 CUDA 代码、不愿重构的客户。36 氪报道称，该平台已完成对 Qwen、通义万相、Hunyuan Video、MiniMax 等主流开源及视频生成模型的适配优化。公司还推出了以自研芯片为底座的 AIGV（AI Generated Video，AI 生成视频）平台 Nebula，覆盖文生、图生视频全链路，面向内容制作与文旅落地。
商业逻辑上，公司 COO 张文静在接受 36 氪采访时表示，AI 漫剧、AI 短剧、AI 互动视频、AI 广告是目前已验证、形成稳定付费闭环的场景；当服务规模推向亿级用户时，用动辄数万美元的通用 GPU（图形处理器）承载即时推理在商业上存在结构性失衡，推理端需要的是极致的每单位 TCO（总拥有成本）与支撑即时互动的低时延吞吐。她以 OpenAI 今年在 Sora 上的战略调整为例，认为不计成本堆砌通用算力的模式在商业上不可持续。刘凌志此前判断，这一赛道当前是数百亿级，未来三到五年将爆发至数千亿级，并可能突破万亿元。
投资方谈架构与绑定，三个问题待验证
领投方的表态集中在架构与落地两点。亦庄国投集成电路投资事业部总经理、屹唐盛和基金董事总经理郑浩称，投资凌川科技核心看重其「稀缺的规模化落地能力与自主架构创新」，以及项目落地北京经开区对完善智能算力产业链的牵引作用，亦庄国投将以「耐心资本」陪伴公司从规模化量产走向全球竞争。启明创投主管合伙人周志峰认为，凌川以「延迟确定性」架构切入、深度融入 RISC-V 生态，用专用芯片解决通用 GPU 在多模态大模型场景中效率不高、成本高企的痛点，团队兼具华为与英特尔的芯片基因以及快手的大规模系统能力。
老股东的表态则指向商业绑定。顺禧基金称，公司凭借创新技术架构有望大幅降低芯片单位推理成本，并与快手、可灵等在商业侧深度绑定；作为首轮投资机构，顺禧基金已连续多轮追加投资。石溪资本称视频生成已从前沿尝鲜功能升级为云端算力增长最快的核心负载，凌川科技是其云端专用大算力基础设施环节的重要布局。
这笔交易之外，华尔街见闻列出的后续观察点包括：下一代芯片的实际出货规模、快手以外客户的收入贡献，以及专用架构能否在真实业务场景中形成可量化的推理成本优势。