商汤王湛重启AI芯片创业：『曦望』蓄势待发，挑战国产GPU新纪元

文｜邱晓芬

编辑｜苏建勋

2025年4月17日，商汤联合创始人徐冰在北京组织了一场私人饭局，邀请了百度创始团队成员王湛，并直接提出：“是否有意加入芯片创业？”王湛在低调多年的互联网行业里依然有着深厚的人脉。

从北大物理系毕业后，王湛于2000年加入仅有十几名员工的百度，成为其“创始产品经理”。他一度担任百度集团法人代表，直至2016年离职。

在百度的16年里，他管理过数千人的团队，主导了百度搜索业务和商业化。如今，他的许多下属已成为行业中的中坚力量，遍布各大互联网大厂……

面对徐冰的邀请，王湛迅速决定加入并担任「曦望」联席CEO。

五年前，为了应对核心技术自主与算力成本挑战，商汤决定在芯片研发上投入巨资。而「曦望」的成立，源于商汤2024年底的“1+X”战略——将高投入、长周期但战略价值高的芯片业务拆分，并命名为「曦望」（Sunrise），专注于大模型推理芯片的研发。

“商汤像怀胎十月孕育了我们，现在芯片团队是时候独立成长了。”王湛对「曦望」名称的理解充满诗意，“这是中国AI芯片破晓的时刻，我们充当黎明的守望者。”

饭局后的第二天，王、徐二人在北京再次会面。他们聊至午夜12点半，确定了公司的方向、分工和职责。此时距离二人加微信不足24小时。

离开百度近十年的王湛仅用24小时就决定再次投身产业。他认为AI芯片创业是一项“艰难却充满激情和荣誉感的事业”。

在“寒王”崛起、国产AI芯片走向大众视野的当下，王湛向《智能涌现》分享了商汤过去五年在芯片领域的积累以及「曦望」独立后的路径。

△王湛 图源：曦望

商汤芯片布局：五年投11亿，出货超万片

2025年，中国AI芯片行业迎来了关键性的一年。在国际局势风云变幻和英伟达市值突破4万亿美元的背景下，行业对未来“中国英伟达”充满期待。

中国芯片蓄势待发。寒武纪早已上市，市值突破六千亿，股价一度超越茅台。

与此同时，摩尔线程、沐曦、壁仞科技、燧原科技、瀚博半导体等国产GPU厂商纷纷进入上市辅导阶段。

上市潮意味着这一行业从“技术突破”阶段迈入“商业化”新时期。王湛表示，「曦望」虽于去年底才拆分，但希望凭借商汤五年的积累快速起跑。

王湛介绍，「曦望」的高管团队已经搭建完毕，另一位联席CEO是有20年芯片从业经验的前AMD、昆仑芯芯片老将王勇。王勇曾主导百度昆仑芯二代架构设计，在加入商汤后实现了两代芯片的量产。

高管团队中，王勇负责产品和技术，王湛和徐冰则负责公司的运营管理、商业化和融资等。2025年，「曦望」团队规模增长了50%，达到近200人。核心成员多来自AMD、Intel、阿里、商汤等企业，兼具技术与产业经验。

与团队分拆同步进行的是融资和产品迭代。

<智能涌现》了解到，「曦望」在2025年完成了多轮融资，近半年累计融资额超过15亿元。王湛介绍，过去五年里，商汤在芯片上的累计投入超过11亿元。

产品方面，「曦望」已成功量产两款芯片——

S1芯片：定位为云边视觉推理专用芯片，于2019年流片并服务于商汤CV产品线。NPU IP曾授权给索尼、小米等知名企业，累计出货量超过万片；

S2芯片：定位为大模型推理GPGPU，于2024年量产且兼容CUDA架构。

△曦望产品线 图源：曦望

「曦望」的下一代产品S3芯片仍瞄准推理计算市场。据介绍，S3通过架构创新将推理成本降低10倍，计划于2026年推出。

「曦望」技术团队表示，S3芯片内核设计了更高配比的低精度计算单元并搭配更大容量、更经济的显存。

此外，针对大模型推理的Prefill（预填充）和Decode（解码）阶段进行了优化，部分技术思路与英伟达最新推出的Rubin芯片一致。

降低成本的能力也源于「曦望」在研发上追求100%自主知识产权——从指令集定义到编译器工具链实现全自研。

后发优势：AI芯片创业的机遇与挑战

一直以来，AI芯片创业的核心痛点在于“产品落地难”，而「曦望」通过绑定产业资本的方法解决这一难题。

在分拆后的融资中，「曦望」70%的资方为产业资本，包括三一集团旗下华胥基金、第四范式、游族网络、美的控股等。

王湛表示，「曦望」与多家产业资方有天然的血缘关系使得其芯片研发到商业化得以自下而上推进。

“站在巨人的肩膀上创业”也是「曦望」相比于其他玩家的优势。商汤日日新大模型和AI云能力将与「曦望」芯片协同——包括通过日日新模型提供技术验证以及借助万卡智算中心提供商业化支撑等。

“现在拆分是否过晚？”《智能涌现》问向王湛。

他反而认为“芯片创业有后发优势”。他认为太晚入局可能错失机会窗口而太早入局则可能试错消耗资源。

“过去五年中国AI芯片行业验证过太多非共识——应该兼容CUDA还是选择自建生态？是做通用GPU还是回归特定场景？”这两个问题让许多公司消耗了大量精力。

“只有在恰当的时机入局才能利用好前人验证过的结论避免走弯路获得后发优势。”他表示过去行业已经印证兼容CUDA更易落地聚焦细分赛道比通用芯片更务实而这正是「曦望」目前的选择。