燧原投資人故事：一張桌子、20頁PPT與漫長的中場

作者｜王博，甲子光年

2017年冬天，上海市徐匯區建國西路392號。

這是一棟藏在梧桐樹後的老洋房，也是達泰資本的辦公地。二樓會議室不大，中央擺著一張長桌。達泰資本創始管理合夥人李泉生和葉衛剛坐在桌子一側，趙立東、張亞林坐在另一側。

達泰資本二樓會議室的長桌，圖片來源：「甲子光年」拍攝

趙立東出生於1966年，先後在S3、Juniper Networks和AMD任職。在AMD工作的七年間，他負責過多款產品規劃和多項核心IP研發，並參與組建AMD中國研發中心。2014年回國後，趙立東先後擔任銳迪科微電子總裁、紫光集團副總裁。

比趙立東小12歲的張亞林是一位資深的晶片工程師。他從上海奇碼數字進入AMD，後來擔任AMD資深晶片經理、中國研發中心技術總監，曾負責微軟Xbox One系列主晶片等產品的研發與量產，也參與組建和管理AMD在上海、北京的多個研發團隊。

2017年11月，這兩位晶片行業老兵都離開了原來的公司，決定出來創業，做國產雲端AI晶片。

在走進這棟老洋房之前，他們已經見過多家投資機構，但多數談話沒有走到最後。有的投資人還說了很難聽的話：「就憑你們倆，還想挑戰輝達？」

但就在這裡，事情發生了轉機——他們遇到了達泰。

葉衛剛曾在全球EDA（電子設計自動化）巨頭Cadence任市場部高級業務發展總監，對晶片技術和市場非常熟悉。2006年回國後，他進入創投行業，晶片半導體始終是他最熟悉的領域。

多年後，葉衛剛已經記不清趙立東、張亞林那天的穿著，只記得那天上海很冷。而坐在他對面的這兩個人，心也冷到了谷底。

趙立東、張亞林當時尚未成立公司，沒有產品、沒有收入。帶到達泰面前的，只有一份20頁左右的PPT。

達泰團隊讓趙立東打開PPT裡計劃中的第一款晶片架構圖，然後開始追問：計算核心怎麼設計？儲存頻寬如何匹配？晶片之間怎麼互聯？哪些IP自己做，哪些從外部購買？如何面對CUDA已經形成的軟體生態？供應鏈和流片資源從哪裡來？

「我把他們第一款晶片結構圖打開，一層一層地看，一個模塊一個模塊地問。」投資人想確認的是這份20頁PPT下面，究竟有多少問題已經被想清楚了。

那天見面後，達泰團隊很快就做出了決定，要投這兩位晶片行業老兵。

趙立東、張亞林也有了更多信心，轉過年後，2018年3月，他們成立新的公司——燧原科技。

燧原科技標誌，圖片來源：「甲子光年」拍攝

達泰資本也作為聯合領投方參與了燧原科技種子輪融資。八年來，燧原科技一共經歷了10輪融資：達泰資本、真格基金、雲和資本、武岳峰科創、騰訊投資、陽光融匯資本等投資機構先後出現在燧原科技的股東名單上。

今天，燧原科技在上海證券交易所科創板掛牌上市，開盤價報410元/股，相較於142.18元/股的發行價漲幅188.37%，總市值達到1764億元，是今年目前開盤價市值最高的公司。

在資本市場的敘事中，燧原科技常常與摩爾執行緒、沐曦股份、壁仞科技並列，被稱為「國產GPU四小龍」。但是在燧原科技的投資人眼裡，「國產GPU四小龍」標籤也掩蓋了幾家公司之間的特點和差異。

燧原科技上市前夕，「甲子光年」找到了幾位曾在不同階段為它下注的投資人，試圖從他們的回憶中，拼出這家公司穿越八年技術週期的真實軌跡。

1.最難的路

燧原科技的獨特之處，其實就在2017年葉衛剛看到的那張晶片架構圖裡。

當時，國內AI晶片創業潮剛剛興起。寒武紀、地平線、深鑒科技等公司陸續進入資本視野，不少創業者選擇從推理晶片或端側場景切入。相比之下，趙立東和張亞林把第一款產品瞄準了雲端AI訓練領域。

這是一個門檻更高、投入更大的市場。

雲端AI訓練晶片需要處理海量數據和高強度並行計算，單顆晶片的計算能力只是基礎。創業公司還要解決儲存頻寬、晶片互聯、軟體編譯、模型適配和大規模集群等問題。橫在所有後來者面前的，是輝達經過多年積累形成的軟硬體體系。

達泰團隊記得，這是他們第一次聽到國內創業團隊明確提出，要做雲端大算力訓練晶片，正面進入輝達佔據的市場。「這當然不容易相信。」兩位創始管理合夥人如是說。

不過達泰團隊發現，趙立東和張亞林已經把下一步拆得足夠細。他們不只畫出了晶片架構，還列出了計劃組建的20人核心團隊，思考了一系列產品問題：每個崗位需要什麼背景，準備從哪裡尋找；哪些模塊必須自研，哪些IP可以購買；供應商是誰，過去是否合作過。

燧原出現之前，葉衛剛已經看過多家AI晶片公司，也投資過端側晶片項目。到了那張桌子上，他需要判斷的已經不是AI晶片有沒有市場，而是眼前這兩個人能不能把它真正做出來，以及晶片做出來以後誰來用？

2018年3月，燧原科技成立。趙立東擔任CEO，張亞林擔任COO。公司成立不久後就完成了種子輪融資，由達泰資本、真格基金、武岳峰科創、雲和資本、上海科創投等機構進行投資。

2.熱啟動

成立之初，燧原全公司還不到10個人，辦公室也是趙立東從朋友那裡借來的，可以免費使用三個月。

2018年4月底，騰訊投資的董事總經理姚磊文和投資總監肖鴻達聯繫上了趙立東。

「他們是怎麼找到我們的，我也想不起來了。」2020年，趙立東回憶起最初接觸騰訊的場景時告訴「甲子光年」，「第一次是用視訊會議的方式，我記得聊了快兩個小時，然後他們就帶人跑到了我們在上海的辦公室。」

在雙方的接觸中，真正打動趙立東的是當時肖鴻達說的一句話：「騰訊可以幫助燧原做『熱啟動』。」

晶片行業的「冷啟動」困境十分典型。一家公司可以按照公開資料和行業趨勢完成產品定義，花費數年將晶片做出來，卻發現客戶的真實業務與此前設想並不一致。此時再調整硬體架構，往往已經來不及。

「熱啟動」意味著，從產品定義和研發階段開始，燧原便可以接觸大型網際網路公司的真實業務需求，理解訓練任務、模型框架和數據中心環境對晶片的要求。

2018年8月，騰訊領投燧原科技3.4億元Pre-A輪融資。「甲子光年」了解到，當時的投資協議沒有把騰訊採購設為前提，雙方的業務合作也不具有排他性。騰訊投資部門負責判斷公司價值，業務部門仍需按照性能、穩定性和成本決定是否採用產品。

張亞林曾告訴「甲子光年」，燧原科技之所以選擇與騰訊「聯姻」，也是因為騰訊投資最大的特點是「對被投企業非常寬容」，不會干涉微觀管理，給予創始人很大的空間，燧原自身的關鍵決策騰訊都會予以充分的支持和幫助。

騰訊的「熱啟動」，為燧原初期的研發提供了極大的幫助；而騰訊對燧原相對克制的關係，給燧原提供了一個真實而嚴格的試驗場。

對燧原而言，騰訊既是早期股東，也是第一款產品最重要的潛在客戶。但在客戶真正下單之前，燧原首先需要邁過晶片創業最危險的一關：流片。

3.成功流片

2018年下半年，鄭焱加入了險資私募基金管理公司陽光融匯資本。

他的博士論文寫的就是晶片可測試性設計（DFT）與容錯等相關課題，非常了解積體電路設計階段應用的技術。那段時間，鄭焱看過國內大部分AI晶片創業項目，最後他把目光聚焦到了燧原上。

如今已是陽光融匯資本科技賽道投資負責人的鄭焱回憶，2019年初，他透過一位清華的師弟接觸到了趙立東。正因為有專業背景，他對燧原的盡調從一開始就進入了研發組織內部。

「當時，燧原第一款晶片尚未完成RTL Freeze（暫存器傳輸級代碼凍結）。」鄭焱告訴「甲子光年」。

這也就是說，當時燧原的晶片功能和邏輯設計還沒有最終定型，距離送往晶圓廠流片仍有多個關鍵環節。

鄭焱和團隊分別訪談了燧原計算核心、片上網路、SoC、DFT和後端設計等環節的負責人。他關心的不只是每個人過去在哪家公司工作，還要判斷各個模塊能否順利連接起來。

晶片是一項高度協同的工程。一兩個明星工程師可以決定局部設計的上限，最終能否流片成功，還取決於架構、前端、後端、驗證、測試和供應鏈團隊能否在同一個時間節點完成各自任務。

對於一家謹慎保守的險資投資機構而言，在晶片尚未完成流片、商業前景也遠未明朗時下注，並不是一個常規選擇。推動這筆投資落地的，既是鄭焱對燧原團隊能力和流片風險的專業判斷，更是陽光融匯對長期資金進入戰略性新興產業的一次積極試點。

一款先進晶片的流片成本可能達到上億元。一旦失敗，公司損失就不僅是研發資金，還有重新設計、驗證和排產所需的時間，這往往需要半年甚至更長時間。

對於技術迭代迅速的AI晶片行業，錯過半年，有時就意味著錯過一代市場。

但是燧原沒有錯過。

2019年12月，燧原科技發佈第一代雲端AI訓練晶片「邃思」——這款晶片後來在招股書中被稱為邃思1.0。同期，燧原還基於邃思1.0打造的訓練加速卡雲燧T10。2020年12月，燧原又推出第一代推理加速卡雲燧i10。

2019年12月，趙立東展示雲燧T10，圖片來源：燧原科技

鄭焱此前在盡調中形成的判斷，第一次得到了產品驗證。

此後，燧原繼續迭代：2021年7月發佈第二代訓練晶片邃思2.0及雲燧T20、T21；同年12月發佈第二代推理晶片邃思2.5及雲燧i20；2024年推出第三代推理晶片邃思320和燧原S60；2025年7月又發佈第四代訓推一體晶片邃思400及燧原L600。

燧原S60，圖片來源：燧原科技

燧原科技招股書顯示，截至2025年末，公司已經完成四代計算架構、五款雲端AI晶片，五款晶片均實現一次流片成功。

在晶片行業，「五款晶片全部一次流片成功」是一項難得的工程紀錄。但要理解燧原選擇的道路，還需要先弄清它所採用的技術路線。

從行業通行的分類看，雲端AI加速晶片大致存在兩條主流路線。一條是以英偉達為代表的GPGPU（通用圖形處理器），強調通用並行計算能力，可以覆蓋AI計算、科學計算和圖形渲染等多種任務，並依託CUDA形成了成熟的軟體和開發者生態。

另一條是面向AI負載優化的專用加速器，谷歌TPU、華為昇騰以及燧原的產品通常被歸入這一類別。此類晶片大多採用DSA（領域專用架構），並以ASIC（專用集成電路）形式實現：通過減少與AI計算無關的通用硬體，把更多晶片面積、存儲帶寬和計算資源用於矩陣運算，從而在特定AI任務中追求更高的性能、能效和性價比。

燧原採用自主研發的GCU-CARA計算架構，內部集成多個可編程的GCU-CARE加速單元，並圍繞晶片開發了馭算TopsRider軟體棧。這樣的設計為軟硬體協同優化留下了更大空間，同時也讓燧原無法直接繼承英偉達已經建立起來的CUDA生態。

客戶將原本運行在英偉達平台上的模型遷移到燧原晶片時，代碼、算子和業務系統通常需要重新適配。燧原必須一個模型一個模型地調試，一個場景一個場景地驗證，再說服客戶承擔遷移成本。

因此，晶片成功流片只是產品進入市場的起點。燧原接下來需要回答的是：怎樣讓客戶離開已經熟悉的軟硬體平台，換上一套新的國產系統？

這個過程遠比一次流片漫長。

4.漫長的中場

雲和資本是燧原科技種子輪核心投資方，連續五輪持續加注。在燧原尚未落地第一款晶片、商業化路徑完全空白時，雲和資本投資團隊就判斷國產雲端訓練晶片軟硬體一體化是長期核心壁壘。

雲和資本創始人趙雲回憶，燧原創業初期，趙立東和張亞林深耕底層晶片技術，但在商業落地、市場敘事層面存在短板，很難讓投資人、產業客戶、產業園區快速理解燧原整套算力體系價值。

有段時間，趙雲會陪他們在酒店復盤路演BP。趙雲讓他們把講述過程錄下來，再一起回聽，逐段梳理內容，目的就是幫助他們刪減冗餘底層技術細節、補齊商業化落地路徑、明確客戶替換海外晶片的核心收益。

「我們從種子階段就達成共識，訓練晶片絕非單顆硬體比拼，而是『硬體+軟體+工具鏈』一體化完整體系競爭。能否高效適配主流AI框架、大幅降低客戶遷移適配成本，既是燧原突破英偉達生態壟斷的關鍵，也是企業實現規模化商業化的核心根基，這也是我們敢於在種子輪下注，後續持續加碼的核心判斷。」趙雲告訴「甲子光年」。

隨著燧原的AI晶片進入市場，雲和資本和燧原討論的問題也發生了變化：如何為燧原匹配首批規模化測試客戶，並搭建千卡級算力集群落地載體，完成從單卡樣品到大規模商用集群的跨越。

當企業發展進入「漫長的中場」，打通產業資源尤為關鍵。

在這個時期，趙雲帶領團隊依託自身產業資源網絡，持續為燧原對接頭部科研院所、各地政府算力產業平台、區域智算中心資源，其中標誌性落地成果便是推動燧原與之江實驗室達成深度合作，共建聯合研究中心，落地千卡級AI智算集群。

燧原-之江人工智能晶片聯合研究中心，圖片來源：燧原科技

對尚處於早期階段的燧原而言，千卡集群落地絕非簡單產品銷售。

單卡性能達標僅為基礎，多晶片高速互聯、集群軟體調度、7×24小時穩定運行等全棧工程能力，只能依靠大規模集群場景完成驗證，這類標杆項目既是早期核心落地訂單，更是燧原軟硬體產品持續迭代的核心試驗場，也是種子輪階段趙雲預判企業必須攻克的商業化關卡。

在之江實驗室項目落地後，雲和資本持續拓寬燧原產業邊界，對接了長三角、北方多地算力產業資源，同步為燧原導入上游供應鏈、下游AI應用生態合作夥伴，完善燧原全產業鏈配套體系。

一家AI晶片公司的商業化路徑由此顯現：晶片能夠點亮，軟體可以運行，客戶願意測試，測試之後能夠採購，採購之後還要形成規模復購。每向前一步，所需的能力都在增加。

燧原發佈第一代AI晶片後，其融資也進入更艱難的階段。

李泉生和葉衛剛把一家硬科技公司的融資過程分為三個時期。在他看來，最早一輪主要判斷團隊和方向，臨近上市時，產品、收入和客戶已經相對清晰，真正難投的是中間幾輪。

達泰資本內部並非沒有爭議。

團隊裡年輕的投資人更關注燧原的細節和數據：銷售增長不夠快，虧損一年年擴大，下一輪估值卻比上一輪更高，因此認為繼續投燧原風險很高。達泰幾位資深合夥人則更關注產品有沒有按照計劃交付，以及趙立東、張亞林此前說過的事情是否兌現。

「我們最後看兩個東西，一個是行業的大方向，一個是人。這兩個人答應要做到的事情，基本上都做到了。」達泰團隊選擇繼續投資燧原，但也承認，「最難投的就是B輪和C輪。」

燧原的融資仍在繼續。2020年5月，燧原科技完成7億元B輪融資，領投方為半導體產業基金武岳峰資本，老股東騰訊繼續跟投；2021年1月，燧原科技完成 18 億人民幣C輪融資，領投方為中信產業基金、中金資本旗下基金、春華資本；2022年7月，燧原科技完成 C+輪融資，由國家集成電路產業投資基金投資。

但行業環境很快發生變化。

2022年10月，美國進一步收緊針對先進計算晶片及半導體製造設備的出口管制。相關規則發佈時，鄭焱正在外地出差。晚上走出酒店，他連續給包括燧原在內的幾家國產AI晶片企業打電話，詢問設計、流片和供應鏈可能受到的影響。

電話另一端沒有現成答案。新的規則需要律師和技術團隊共同解讀，晶片公司還要重新評估參數、供應商和後續產品節奏。

監管文件中的幾行文字，可能改變一家晶片公司幾年以來的研發計劃。這也是國產AI晶片投資與普通互聯網項目不同的地方：除產品和市場風險外，企業還要承受供應鏈、先進製程和國際規則隨時變化帶來的不確定性。

達泰透露，燧原曾幾次走到資金最緊張的時刻。帳上的錢在減少，下一輪融資卻仍在談判。一筆資金早到或晚到幾個星期，都可能改變公司的命運。

2023年，燧原完成D輪和D+輪融資；2024年，又相繼完成D++輪和E輪融資。E輪融資金額約27.20億元，投前估值達到175億元。

從種子輪到E輪，燧原上市前一共完成了10輪股權融資。但連續融資無法替代商業化，投資人能夠為一家晶片公司爭取時間，最終決定它能否走出「中場」的，仍然是產品和客戶。

「作為燧原最早一批種子投資人，八年裡我們始終定位長期陪伴者、產業資源連接器，聚焦投後全週期產業賦能，堅持賦能不越位。所有技術突破、商業化落地成果，根基都來自燧原團隊自身持續深耕的技術實力與市場開拓能力。」趙雲告訴「甲子光年」。

5.幸福的煩惱

2025年，燧原科技實現營業收入9.90億元，較2023年的3.01億元增長超過兩倍；同期淨虧損由16.65億元收窄至11.64億元。

發行人報告期主要財務數據和財務指標，圖片來源：燧原科技招股書

根據IDC數據和燧原科技在招股書公佈的銷售量情況，2025年中國AI加速卡整體出貨規模約400萬張，其中英偉達以約220萬張出貨量佔據約55%的市場份額。燧原2025年AI加速卡及模組銷售量達6.6萬張，對應中國AI加速卡市場的佔有率約1.7%，在國內其他AI晶片廠商中位居前列。

這些數字意味著，燧原已經從產品驗證走向規模交付。但另一組數字顯示，燧原距離盈利仍有一段距離。

2023年至2025年，燧原科技累計研發投入36.76億元，相當於同期營業收入總和的182.55%。截至2025年末，公司共有838名員工，其中研發人員643名，佔比76.73%；累計未彌補虧損達到44.41億元。

對於一家仍在持續迭代晶片的公司，高研發投入有其必要性。資本市場更關心的是，這些投入能否轉化為更廣泛的客戶和持續收入。

目前，答案在很大程度上指向騰訊。

2023年至2025年，燧原對騰訊的直接及間接銷售收入分別為1.00億元、2.73億元和8.30億元，佔各期營業收入的33.34%、37.77%和83.79%。

騰訊不僅是燧原的最大客戶，也是第一大股東，騰訊科技及其關聯方持股比例達到了20.26%。

發行人股權結構，圖片來源：燧原科技招股書

但在外界看來，這也是一種「幸福的煩惱」。

在燧原科技上市前的第一輪問詢函中，上交所就要求燧原科技說明其現有AI產品是否高度適配騰訊，是否具備開拓並適配其他客戶的能力，以及其不同應用領域產品的市場空間、競爭格局及未來發展趨勢。

在回覆上交所首輪問詢時，燧原承認，現有AI晶片已經高度適配騰訊的大量模型和業務場景。互聯網應用需要承受高併發、低延遲、流量波動和7×24小時運行，如果缺少針對性的軟體優化，可能出現運行效率低、多卡調度衝突和穩定性不足等問題。

但燧原同時強調，「高度適配騰訊」不等於「只能用於騰訊」。

燧原將自主研發的晶片架構稱為GCU-CARA（通用計算單元和全域計算架構），並圍繞它建立馭算TopsRider軟體平台。在服務騰訊的過程中，大量適配經驗已經沉澱到馭算TopsRider軟體平台，成為可以複用的編譯器、算子庫和開發工具。截至2025年末，公司軟硬體平台已經適配近1000個AI模型，覆蓋300多個應用場景。

在葉衛剛看來，AI算力市場的支出原本就高度集中。無論在中國還是美國，真正能夠長期投入大規模算力基礎設施的客戶只有少數幾家。對於創業公司，先與一家頭部客戶建立深度合作，是晶片進入真實業務並實現規模交付的現實路徑。

根據美國獨立賣方研究機構BERNSTEIN預測，到2028年，字節跳動、阿里巴巴和騰訊的AI資本支出將佔據中國AI資本支出的近50%，凸顯了進入頭部互聯網廠商供應鏈對AI加速卡供應商的重要性。

燧原從騰訊獲得了資金、訂單和各方面的資源，但如何降低遷移成本、擴大開發者規模、獲得更多客戶認可，依然是燧原上市後需要用訂單回答的問題。