凌川科技完成10亿元B轮融资：快手系AI芯片公司加码3D近存架构

芯东西公众号（aichip001），作者崔嫄伟，编辑陈骏达。

11月4日，芯东西报道称，启明创投对外披露，北京智能视频芯片企业凌川科技近日已完成10亿元B轮融资。

企查查信息显示，这轮融资的联合领投方为启明创投、朝晖资本和亦庄产投，跟投方包括鼎晖百孚、金舵投资与海通开元等机构，顺禧基金、九智资本等老股东也追加了投资。资金将投向下一代芯片的研发与量产，同时用于开拓全球市场。

凌川科技2024年3月成立，总部设在北京大兴区，孵化自快手异构计算与芯片事业部。公司主攻智能视频处理与生成式视频（AIGV）等场景的专用算力芯片及硬件产品，核心业务是为多模态大模型提供底层算力支撑，服务的正是智能视频与AIGV等应用场景。

创始人、董事长兼CEO刘凌志是上海交通大学博士、华盛顿大学博士后，此前担任快手集团副总裁，也在华为、英特尔等公司做过核心技术管理岗。

核心团队出自清华、北大、斯坦福、卡内基梅隆等全球顶尖学府，履历覆盖华为、英特尔、高通、谷歌、苹果、微软等国际科技巨头。团队在芯片设计、软件算法与底层架构（Infra）上平均有15年经验，曾主导10余款芯片的流片与量产。

企查查数据显示，2024年成立至今，凌川科技已走完6轮融资，多位老股东在后续轮次中持续加注。

今年6月，公司完成数亿元A+轮融资，由启赋资本领投，顺禧基金、北京科创基金、九智资本等跟投；2025年7月和10月，A轮融资分两轮落地，参与方包括首义科创母基金、万银资产，以及顺禧基金、亦庄产投和九智资本等。更早的2024年6月，凌川科技拿到天使轮融资，投资方为顺禧基金。

针对视频处理与生成式AI的算力需求，凌川科技在技术上同时走两条路：一边以SL200芯片为基础做系列产品，一边研发下一代3D近存架构与DiPU技术。

SL200的核心技术是自研CAE（内容自适应编码）。该技术能在芯片上实时分析画面的场景、纹理和运动特征，再据此动态调整码率分配、预测模式与压缩策略。说白了，它要在明显压掉冗余码率的同时尽量留住关键视觉信息，让编码效率、画质与功耗三者取得平衡。

凌川科技公众号介绍，SL200是国内首款把智能视频处理、AI推理与多核CPU集成到一颗芯片上的专用SoC。单颗芯片可处理36路高清视频任务，故障率低至万分之一以下。

今年5月，公司披露，在莫斯科国立大学举办的MSU2025世界编码器大赛上，其自研智能视频处理芯片SL200在商业化编码器全部子赛道（1080p@30/60/120/240fps）中均排名第一。

与英伟达最新的AV1编码解决方案（NVIDIA NVENC AV1 5060 Ti）相比，SL200的压缩效率高出30%~35%。

以SL200芯片为基础，凌川科技已推出SL200-Nano、SL200-Pro智能视频加速卡以及AIBOX边缘计算一体盒等多种形态的产品，覆盖云端大规模转码、边缘智能处理和端侧视频分析等场景。

▲凌川科技SL200-Nano智能视频加速卡

面向AIGV、世界模型、具身智能及自动驾驶等场景，凌川科技在RISC-V生态上首创了一套延迟确定性软硬件方案，涵盖计算架构与物理架构两部分。

计算架构一侧，方案由DiPU处理器、LUCA架构及LUCAS软件栈组成，推动架构从传统GPGPU向DiPU演进。传统GPU靠指令驱动，访存延迟难以预测，算力利用率也上不去；DiPU改用数据流驱动与空间计算，让编译器在编译期完全接管存储与调度，从而实现延迟、时序与带宽的“三重确定性”。

物理架构一侧，方案采用自研3D近存架构，结合国产3D堆叠与混合键合技术，通过NUMA直连把本地访问时延做到低于2纳秒。

基于这套架构，凌川科技的下一代芯片已于2026年4月完成流片并成功回片，预计2027年规模出货。产品主要面向AI视频生产环节，有望成为国内首款在互联网数据中心大规模商用的3D架构芯片。

结语：算力需求分化，芯片架构走向细分与专用

AI算力需求持续增长，单靠通用芯片堆叠算力的做法正撞上成本与能效的天花板。芯片设计随之从覆盖广泛场景的通用架构，转向针对特定负载的细分需求。

在视频处理与生成式AI这类大算力场景里，用专用SoC与3D近存等底层架构创新，在细分赛道上追求高能效比与确定性延迟，已经成为应对算力增长的一条具体路径。未来的算力竞争，除了比峰值性能，能不能把特定应用场景的算力成本控制精准、适配到位，同样是核心考量。