累计出货1.5亿片，年底推大模型AI芯片，这家芯片公司拿下近5亿融资

AI大模型的竞赛，正在从云端算力厮杀，转向端侧落地的硬核比拼。

日前，端侧AI推理芯片企业聆思科技宣布完成近5亿元B轮融资。本轮融资由安徽省与合肥市多家国资平台联合战略领投，深报一本、天智投资、科讯创投、盈科投资、东瑞投资、永鑫方舟等跟投，泰合资本担任聆思科技长期财务顾问。

在端侧AI芯片这个即将爆发的万亿级市场，聆思科技正在下一盘大棋：2026年底，推出首颗端侧大模型AI推理芯片Nebula系列。

从累计出货1.5亿片的“隐形冠军”，到冲刺大模型芯片的“破局者”，聆思科技的转身，折射出整个端侧AI产业的变革。

深耕端侧AI，聆思科技累计出货突破1.5亿片

随着人工智能加速向各类终端设备渗透，轻量化、低功耗、高适配的端侧AI算力需求持续爆发，智能硬件的智能化升级进程全面提速。在此行业趋势下，具备芯片自研与算法协同能力的硬核企业，成为推动端侧AI产业化落地的核心力量。

资料显示，聆思科技自2020年成立以来，始终聚焦端侧AI推理核心领域，专注为各类智能终端提供系统级（SoC）芯片。

在行业普遍存在芯片与算法适配脱节、算力利用率偏低的行业痛点下，聆思科技凭借核心差异化优势，成为业内为数不多同时具备芯片设计与AI算法全栈自研能力的企业。与传统的芯片设计公司不同，聆思科技从AI算法源头计算需求出发，以AI原生NPU重构端侧AI计算架构，通过芯片、算法一体化协同设计模式，持续提升端侧推理效率。

依托这套协同体系，聆思科技实现了行业领先的算力利用水平，其NPU算力利用率可达80%，大幅超越行业平均水准。在终端设备算力、功耗、成本三重约束下，为各类智能终端本地化AI算法运行提供了高效、稳定、可靠的算力支撑。

基于领先的NPU架构和多维算法能力，聆思科技已搭建起完善的端侧AI芯片产品矩阵，目前已迭代推出23款系统级端侧AI推理芯片，可全面适配本地、在线、离在线等各类终端应用场景。同时，公司打造出“芯+端+云”一体化完整解决方案，形成从底层芯片、终端适配到云端协同的全链路服务能力，精准匹配当下智能终端的升级需求。

凭借优质的产品性能与成熟的落地方案，聆思科技的技术与产品已实现跨行业广泛渗透，全面覆盖家居家电、教育办公、消费电子、智能车载等应用领域，客户群体涵盖海尔、美的、海信、联通、移动、电信、安克、浩瀚、淘云、新东方等多个行业头部企业，累计出货已突破1.5亿片。

从“感知智能”到“认知智能”：Nebula芯片的野心

近年来，全球AI产业正经历一场深刻的结构性转移。随着大语言模型从技术验证走向大规模商业化部署，AI算力的重心正在从“训练”向“推理”快速转移。

据IDC测算，全球AI推理算力的市场占比正持续高速攀升，2024年推理算力占比已达40%，预计到2027年将跃升至70%。无独有偶，摩根士丹利更是预测，2029年全球AI推理市场规模将超过训练市场。

这一转变的背后，是AI应用场景的全面普及与终端交互频次的爆发式增长。从ChatGPT的日活破亿，到AI PC、智能机器人、自动驾驶的规模化部署，每一次用户交互、每一个实时决策，都在消耗推理算力。

但伴随推理时代红利而来的，是行业亟待破解的核心痛点：当前主流端侧设备普遍面临算力不足、内存受限、推理延迟高、功耗失衡等问题，传统感知级AI芯片已无法承载大模型本地化部署、实时交互、连续推理的需求，成为制约端侧认知智能落地的最大瓶颈。

正是在这样的产业背景下，聆思科技依托本轮近5亿元B轮融资，将资金重点投入新一代端侧大模型AI推理芯片研发，推动自身产品体系从感知模型AI推理芯片向认知大模型AI推理芯片进一步升级。

作为公司战略升级的核心载体，聆思首款面向端侧大模型的AI推理芯片Nebula（星云）系列已进入研发攻坚关键期，计划于2026年底正式推向市场，为端侧大模型在机器人、AIPC、智能汽车座舱、全屋智能等终端场景中的规模化部署提供核心算力支撑，加速认知级AI的规模化商用落地。

端侧大模型推理长期面临一个“不可能三角”——高性能、低功耗、低成本，三者难以兼得。为攻克这一核心瓶颈，聆思科技的解法是围绕“算力底座、存力底座、引擎底座”构建新一代芯片技术体系，从计算架构、内存访问到推理部署进行系统级优化，以此实现端侧大模型推理的数量级性能释放。

依托这套三位一体的全新技术架构，聆思科技首颗Nebula芯片相较于当前主流通用AI芯片方案，预计可实现10倍计算加速性能提升、10倍模型参数规模支持，并达到超过100 tokens/s的推理速度，有望在功耗、体积、性能等方面达到行业领先水平。

从感知智能到认知智能，从云端依赖到端侧自主，聆思科技的技术迭代路径，正是国产AI硬件产业升级的缩影。

在AI下半场的产业竞赛中，底层芯片的自主创新才是真正的核心壁垒。而手握资本弹药、核心产品即将落地的聆思科技，将推动国产端侧大模型商业化落地迈入全新阶段，为中国AI产业的自主可控注入硬核力量。

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