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攒了一个饭局。他带来两位中间人作伴，设宴邀请百度创始团队成员王湛。徐冰开门见山—— " 有没有兴趣一起加入芯片创业？"
王湛为人低调，在百度百科上的介绍不多，但中国互联网圈子的人对他或许并不陌生。
从北大物理系毕业后，2000 年王湛加入了当时只有十几名员工的百度，成为百度的 " 创始产品经理 "，此后，王湛还成为了百度集团法人代表——直到 2016 年他离开时。
在百度 16 年的时间里，他管理过八千人的团队，主持百度搜索业务和商业化。如今，他的下属们已成长为行业中坚，遍布互联网大厂……
面对徐冰抛出的橄榄枝，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，商汤决定重金投入芯片研发。而独立计划，源于商汤 2024 年底的 "1+X" 战略——将投入大、周期长但战略价值高的芯片业务拆分，并命名为「曦望」（Sunrise），主要研发大模型推理芯片。
" 过去商汤像是十月怀胎怀了我们，现在芯片团队是时候独立生长了。" 王湛表示。王湛对「曦望」这个名称的理解颇为诗意，" 这是中国 AI 芯片破晓时刻，充当黎明守望者之意 "。
在文章开头所述饭局的第二天，王、徐二人在北京又见了一面。这次他们聊到午夜 12 点半，快速敲定好了后续公司的方向、分工、职责。而此时距离二人加微信，不到 24 小时。
离开百度近十年，已经财富自由的王湛仅用 24 小时，就决定再次走向产业台前。恰如他认为，AI 芯片创业就是一项 " 艰难、却饱含激情和荣誉感的事业 "。
在 " 寒王 " 登顶、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芯片布局的积累，以及「曦望」独立后的路径。
商汤芯片局：五年投 11 亿，出货超万片
2025 年，是中国 AI 芯片行业关键性的一年。当英伟达的市值冲破 4 万亿美元门槛，国际局势又风云万变之际，给行业留下 " 谁是中国英伟达 " 的想象空间。
中国芯片蓄势待发。早就上市的寒武纪，守得云开见月明，市值突破六千亿，一度股价超越茅台。
另一面是，摩尔线程、沐曦、壁仞科技、燧原科技、瀚博半导体在内的一众国产 GPU 厂商，集体闯入上市辅导关卡。
上市潮，意味这一行业从 " 烧钱技术突破 " 阶段迈入 " 商业化造血 " 的新时期。王湛向《智能涌现》表示，「曦望」虽去年底才拆分，却希望凭借商汤五年积累，快速起跑。
王湛向《智能涌现》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、前 AMD、昆仑芯芯片老将王勇，曾经主导过百度昆仑芯二代架构设计。在加入商汤后，王勇实现了两代芯片的量产。
高管团队中，王勇主要负责产品、技术，王湛和徐冰则主导公司运营管理，商业化以及融资等。2025 年里，「曦望」团队规模增长了 50% 至近 200 人，核心成员多来自 AMD、Intel、阿里、商汤等企业，技术与产业经验兼具。
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」2025 年已密集融资多轮，近半年融资额累计超 15 亿元。王湛向《智能涌现》介绍，过去五年，商汤在芯片上的累计投入超过 11 亿元。
产品方面，「曦望」过去已经成功量产过两款芯片——
1、S1 芯片：定位为云边视觉推理专用芯片，2019 年流片，服务于商汤 CV 产品线。NPU IP 曾授权索尼、小米等知名企业，芯片累计出货量超万片；
2、S2 芯片：定位为大模型推理 GPGPU，于 2024 年量产，兼容 CUDA 架构。
「曦望」的下一代产品 S3 芯片，仍将继续瞄准推理计算市场。王湛向《智能涌现》介绍，S3 最大亮点是，通过架构创新等方法将推理成本降低 10 倍，计划于 2026 年推出。
「曦望」技术团队向《智能涌现》介绍，S3 芯片内核设计了更高配比的低精度计算单元，同时搭配容量更大、经济性更佳的显存。
此外，还针对大模型推理的 Prefill（预填充）和 Decode（解码）阶段，分别优化了计算密集与访存密集的特性，部分技术思路与英伟达最新推出的 Rubin 芯片一致。
降本能力也源于「曦望」在研发上追求 100% 自主知识产权——从指令集定义、GPGPU IP 架构设计，到编译器工具链实现全自研。
王湛认为，性价比是推理芯片的 " 生死线 "，推理成本降低则是大模型普及的核心动能。据其透露，「曦望」的研发效率显著高于行业平均水平，团队人数虽仅为行业普遍规模的 1/3，但从研发流片到量产的周期压缩至 14 个月，而行业平均需要 22 个月。
芯片创业的 " 后发优势 "
一直以来，AI 芯片创业的核心痛点是 " 产品落地难 "，而「曦望」正通过绑定产业资本的方法，解决这一难关。
分拆之后的融资中，「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。
王湛告诉《智能涌现》，与多家产业资方有天然的血缘关系，使得「曦望」的芯片研发到商业化得以自下而上推进，即在规划之时就充分考虑未来芯片的用途、场景。
站在巨人的肩膀上创业，也是「曦望」相比于其他玩家的一大优势。王湛向《智能涌现》表示，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、借助万卡智算中心提供商业化支撑等等。
中国的 GPU 创业热潮，最早始于 2020 年。彼时，" 国产化替代 " 的焦虑和市场空间，催生出一波资本和政策向国产 GPU 创业倾斜，又恰逢来自英伟达、AMD 的一批中高层员工从美国回流。有经验的带头人、资本、政策、市场等要素齐备，国内一度出现近 20 家 GPU 创业公司。
但在王湛看来，2020 年不算中国 GPU 行业真正的元年，2025 年才是——此前各家只能艰难瓜分英伟达吃不下的、小于 10% 的市场。但如今，推理市场爆发，英伟达受外部环境影响，国产 GPU 才迎来真正的机会窗口。
财报也能作为佐证。寒武纪上半年营收同比增长 4347%，首次结束多年的亏损状态；百度昆仑芯中标中国移动十亿级订单；阿里财报推 AI 芯片战略市值一夜增长 2600 亿；摩尔线程仅上半年的营收超过了过去三年的总和；沐曦的出货量也超过了 2.5 万颗；海光的芯片也首次迈过 10 万大关。
" 现在拆分，是否过晚了？"《智能涌现》问向王湛。
他反而认为，芯片创业反而有后发优势的说法，太晚入局，可能错失机会窗口，而太早入局，则可能在错误道路上试错，消耗资源。
过去五年，中国的 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 " 天问 "，让过去的中国公司消耗不少力气。
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。他认为，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。
在王湛看来，未来 AI 芯片的赛点是三项：
首先，GPU 不是硬件生意，而是软硬一体，考验着厂商的软硬件技术能力储备；
其次，厂商需要对市场趋势有提前的预判和布局。
另外，国产 AI 芯片已经到达大规模商业化的前夜，如何借助当下的市场真空期分得蛋糕、抢占份额，成败在此一举。王湛向《智能涌现》判断，中国 GPU 市场至少能支撑 3-5 家头部企业，但 2025 年将是入场资格线—— " 还没有过流片及成功产品的厂商，未来可能再也没机会入局。"
