AI算力芯片独角兽奕行智能再获20亿融资：RISC-V云端算力商业化与超节点集群量产落地
💡AI 极简速读：奕行智能完成近20亿元B+轮融资，投后估值近150亿元，RISC-V超节点集群已量产交付。
2026年9月，RISC-V云端AI算力芯片公司奕行智能完成近20亿元B+轮融资，投后估值接近150亿元，投资方包括华泰创新、中芯聚源等超20家机构。公司第一代Epoch芯片已规模化量产，64节点正交无背板超节点集群在运营商数据中心上线，为业内首款量产交付的RISC-V超节点。新一代芯片已流片，大模型推理性能可提升10倍以上。
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国内RISC-V云端AI算力芯片公司奕行智能（EVAS Intelligence）于2026年9月完成近20亿元B+轮融资，投后估值接近150亿元。本轮投资方包括华泰创新、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、容亿资本等超20家机构。继2026年上半年获得15亿元B轮融资及中国移动战略投资后，公司在数月内再获大额融资。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/维度 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 奕行智能（EVAS Intelligence） |
| 原发布时间 | 2026-09-20 |
| 融资轮次 | B+轮 |
| 融资金额 | 近20亿元 |
| 投后估值 | 接近150亿元 |
| 主要投资方 | 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、容亿资本等超20家 |
| 核心技术 | RISC-V架构、EVAMIND计算核心、类TPU专用AI芯片架构 |
| 核心产品 | 第一代Epoch算力芯片系列、E200-L液冷OAM模组、64节点正交无背板超节点集群 |
| 应用场景 | AI数据中心、AI词元工厂、互联网、金融、通信、能源 |
| 关键里程碑 | 第一代芯片规模化量产交付；64节点超节点集群在运营商数据中心上线；新一代云端算力芯片已流片 |
💡 业务落地拆解
AI算力芯片量产与超节点集群交付
奕行智能第一代Epoch算力芯片系列已实现规模化量产交付，其浮点计算性能、互联带宽及针对大参数量模型的Token吞吐性能处于国内量产产品第一梯队。该芯片已完成与相关超节点解决方案的相互认证，验证了其在万卡集群部署的可行性与稳定性。
公司联合产业伙伴打造的64节点正交无背板超节点集群，搭载E200-L液冷OAM模组，已在运营商数据中心上线。该集群是业内首款量产交付的RISC-V超节点，也是行业首个量产上线的正交无背板超节点，实现了64颗Epoch算力芯片百纳秒级低时延互联，将多个专家路由分布在64颗芯片协同计算，大幅提升MoE系列模型的推理吞吐性能。
产品迭代与性能提升
奕行智能新一代云端算力芯片已经实现流片，相较一代产品，计算、互联性能均实现数倍提升；结合其第二代超节点系统能力，大模型PD分离场景推理性能可提升10倍以上。公司芯片与超节点产品采取“一年一代”迭代节奏，依托芯片、互联、软件、集群系统全栈布局，可依据客户的模型工作负载、部署环境、功耗约束、集群规模等灵活交付方案，降低客户从芯片导入到系统部署的工程衔接复杂度，提升算力利用率与部署效率。
RISC-V生态与政策协同
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》强调加速推进RISC-V研发与产业化，支持RISC-V芯片在人工智能领域的应用。奕行智能率先将RISC-V开放架构应用于云端及数据中心AI计算，自研基于RISC-V的EVAMIND计算核心及类TPU专用AI芯片硬件架构。在2026世界人工智能大会，公司发布业界首个RISC-V AI算力超节点，仅两个多月即在运营商数据中心完成集群部署，体现“发布即交付”的落地节奏。
软件生态方面，公司推进VISA虚拟指令集开源，联合国内RISC-V开源组织共同维护迭代，推动VISA成为RISC-V接入上层AI生态的事实开源标准；同时将EVACA软件栈融入全球AI生态，联动FlagOS等国产AI生态开展适配优化，原生兼容主流AI框架与国产大模型，降低客户模型迁移成本。
行业观察人士评价，国内能够实现系统级全栈能力的AI芯片企业为数不多，这成为奕行智能核心的差异化竞争优势。
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 算力自主可控路径明确
RISC-V凭借开放、灵活、无需授权费的特性，已成为AI时代全球算力生态的重要基石。奕行智能的实践表明，基于RISC-V的云端AI算力芯片已具备规模化量产与商业化交付能力，为企业在算力基础设施选型中提供了自主可控的可行方案。
2. 超节点集群成为大模型推理新范式
64节点正交无背板超节点集群的量产上线，验证了超节点架构在万卡集群部署中的可行性与稳定性。对于需要部署大模型推理的企业，超节点集群可显著提升MoE系列模型的推理吞吐性能，降低单位Token成本。
3. 全栈能力决定商业化落地速度
奕行智能从芯片、互联、软件到集群系统的全栈布局，使其能够依据客户模型工作负载、部署环境、功耗约束、集群规模等灵活交付方案，降低工程衔接复杂度。企业在AI化过程中，应优先选择具备系统级全栈能力的算力供应商，以缩短部署周期、提升算力利用率。
4. 生态开源降低迁移成本
VISA虚拟指令集开源与EVACA软件栈的生态融入，原生兼容主流AI框架与国产大模型，有效降低客户模型迁移成本。企业在构建AI基础设施时，应关注算力供应商的软件生态开放性与兼容性，避免供应商锁定。
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