潮新闻 监制 谢晔 策划 张留 张彧 林丹 见习记者 蔡昆林
编者按：
中国科创界，跑出八匹来自杭州的骏马。它们不在草原，在实验室、在生产车间、在太空轨道。
日前，这8家新锐科创企业共同亮相“幸会杭州·对话未来”投资促进大会，它们横跨存算一体芯片、太空计算等未来赛道，旋即被媒体称为“杭州新八骏”。
即日起推出的《杭州新八骏·奔腾之路》栏目，将深入8家企业，逐一拆解它们的硬核实力：技术路线、专利壁垒、商业化进程、全球坐标。
八骏奔腾，能否领跑下一个十年？除了故事，更有杭州科创的硬核突围。
“百模大战”渐入尾声，AI产业的角力场正在转移。
从训练到推理——2025年被视为“算力爆发元年”，推理场景的需求增速高达92%，是训练的两倍多。谁能让AI推理更便宜、更高效，谁就能卡住下一个时代的生态位。
曦望Sunrise，国内第一家“All-in推理”的GPU芯片公司，前身是商汤大芯片部门。已实现三代推理GPU迭代、数万颗量产落地，估值破百亿，成为纯推理GPU赛道的首个独角兽。
它是如何做到的？
押注推理芯片
2024年底，大模型赛道热火朝天，几乎所有目光都聚焦在训练算力上。谁掌握了最强大的训练芯片，谁就能训出更好的模型——这是当时的主流叙事。绝大多数芯片公司走的是“训推一体”路线。
但新生的曦望做出了反共识的决定：All-in推理。
“当时经常被投资人质疑。”曦望Sunrise联席CEO王湛回忆，“他们会问，训练市场这么大，你们为什么专注推理？”作为从AI公司生长出来的芯片团队，曦望更接近应用，更理解真实需求。训练是一次性投入，而推理是每一次调用背后持续发生的成本。当AI真正服务千行百业时，推理算力需求将远超训练。
中国工程院院士邬贺铨表示，生成式AI正推动算力发展与应用。目前，全球训练算力仍占据主流，但我国的智能算力已由推理算力主导。国际数据公司在2024年预测，到2027年中国智能算力中，推理算力占比将上升到72.6%。提前想清这件事，曦望拿到了宝贵的“时间窗口”。
当同行们开始调转船头时，曦望的产品已落地发芽。S1、S2相继量产，2026年1月，第三代芯片启望S3发布。它没有照搬高端训练GPU的HBM显存路线，而是从计算架构到内存IO进行了全链路重构。通过裁剪训练态模块，将节省的晶体管与功耗集中投向推理，单位面积有效算力效率提升5倍以上。
同时，专用推理GPU能显著降低成本。当前中国日均Token调用量两年增长逾1400倍，未来还将再增长390倍。曦望的目标是“百万Token一分钱”。目前大模型调用百万Token的成本，在美国约10至几十美元，在中国几元到几十元。曦望的目标是将其降到以分为单位。
“我们不是‘又造一个芯片’，而是‘重写中国AI产业的损益表’。”王湛说，未来要让AI像水电一样成为普惠基础设施。
自研为王
战略方向的“反共识”只是第一步。真正让曦望从图纸走向量产的，是一套近乎偏执的技术哲学。
从指令集到GPGPU IP架构、算子开发、编译器工具链，曦望全部自研。原因很简单，只有全栈自研，才能拥有迭代能力。
全栈自研下，企业是知识产权所有者，还可以把IP拿出来分享，跟产业伙伴深度合作，支持他们进一步整合开发。曦望就曾把第一代芯片S1的IP授权给了小米、索尼等公司，服务各自的用户。
做芯片难，做推理芯片更难，做全栈自研的推理芯片是难上加难。
半导体行业有一条经典的摩尔定律：集成电路上晶体管数量约每18至24个月翻一倍。但是AI时代不一样，产品迭代更新的速度更快。
“把18个月前设计的芯片拿出来，AI早已发展到一个新的阶段，你的芯片如何保证在新阶段继续符合AI发展需要？”王湛解释，这就需要依托软件的灵活性来弥补通用硬件的性能局限。
但软件的运行效率又不及硬件原生定制，因此，做AI芯片的关键，在于深刻理解AI软件架构的演进方向，包括模型、算子、通讯协议等，并将其与硬件设计能力深度结合，形成一种既兼容性强、又效率高的软硬件结合方案。
这些“功夫”给曦望带来了行业少见的成绩：每一代芯片都实现一次性流片成功，且流片后性能符合设计预期。
“我们自主开发了核心仿真验证工具，在芯片真正送去流片前，就已经在仿真平台上跑过了海量算子。”王湛表示，产品哪里有瓶颈、怎么修，早已胸有成竹。
“翻山”之路，已在脚下
2026年初，曦望将总部落户杭州。选址有三条标准：政府懂AI且支持，经济
发达能支撑芯片研发投入，营商环境好。杭州全部满足。
“杭州市政府对AI的理解很深、热情很高。”王湛说，宇树、强脑等“六小龙”的出现并非偶然，而是杭
州有适宜AI发展的土壤。
更打动他的，是杭州的“一快一慢”。“快”是效率：从决定落户到完成投资，仅用两三个月。“慢”是耐心：芯片产业周期长、投入大，杭州不追求短期产值，而是支持企业按产业规律自然成长。
杭州市数据集团自建和调度的算力约3万PFlops，居国内第一梯队。集团将曦望芯片接入算力集群进行“真实环境验证”，覆盖多款主流模型，帮助曦望快速迭代。杭州资本、杭州金投等本地机构不仅注资，还主动拉通产业链资源，提供政策支持。
2026年2月，杭州市“争创全国人工智能创新发展第一城”大会上，曦望“高性能GPU及推理芯片研发项目”作为唯一的AI推理GPU芯片项目、杭州“算力筑基”工程的核心载体正式签约落户。对杭州而言，曦望的落地让“大模型+算力芯片+应用场景”在本市形成闭环。
从更广视角看，中国AI算力产业正经历深刻变革：推理芯片正在成为比训练更大的市场。曦望的规划清晰：短期实现S3规模化量产，完善“芯片+解决方案+生态”布局；中长期打破AI应用的成本壁垒，以全栈自研推理GPU为中国AI发展铸算力底座。
“AI芯片行业有几座大山。”王湛认为，中国仍是追赶者，面临挑战，但市场需求明确、意志坚定、新思路不断涌现。
“中国从追赶者到全球领先，大概需要5到8年。”在王湛看来，“翻山”之路，已在脚下。
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