芯东西（公众号：aichip001）

作者 | 崔嫄伟

编辑 | 陈骏达

芯东西 11 月 4 日报道，今日，据启明创投披露，北京智能视频芯片公司凌川科技于近日完成10 亿元B 轮融资。

据企业信息查询平台企查查，本轮融资由启明创投、朝晖资本和亦庄产投联合领投，鼎晖百孚、金舵投资与海通开元等投资机构跟投，顺禧基金与九智资本等老股东追投。融资资金将用于下一代芯片研发与量产以及全球市场拓展。

凌川科技成立于 2024 年 3 月，总部位于北京大兴区，专注于研发面向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，其孵化于快手异构计算与芯片事业部。该公司的核心业务是面向智能视频与 AIGV 等应用场景，为多模态大模型提供底层算力支持。

该公司创始人、董事长兼 CEO 刘凌志，为上海交通大学博士，华盛顿大学博士后。他曾任快手集团副总裁，以及华为、英特尔等企业的核心技术管理职务。

凌川科技核心团队主要来自清华、北大、斯坦福、卡内基梅隆等全球顶尖学府，并拥有华为、英特尔、高通、谷歌、苹果、微软等国际科技巨头的工作履历；团队平均具备 15 年芯片设计、软件算法与底层架构（Infra）经验，曾主导 10 余款芯片的流片与量产。

企查查显示，凌川科技从 2024 年成立至今已完成 6 轮融资。从融资历程来看，多位老股东持续追投凌川科技。

今年 6 月，该公司完成数亿元A+ 轮融资，启赋资本领投，顺禧基金、北京科创基金、九智资本等投资机构跟投；2025 年 7 月和 10 月，其分两轮完成 A 轮融资，投资机构包含首义科创母基金、万银资产和顺禧基金、亦庄产投和九智资本等。2024 年 6 月，凌川科技完成天使轮融资，由顺禧基金投资。

围绕视频处理与生成式 AI 的算力需求，凌川科技在技术布局上并行推进两条路线：一是基于SL200 芯片打造系列产品，二是研发下一代3D 近存架构与 DiPU 技术。

凌川科技 SL200 的核心技术是自研 CAE（内容自适应编码）。其能够在芯片上实时分析视频画面的场景、纹理和运动特征，并据此动态优化码率分配、预测模式和压缩策略。这一机制的核心目标是在显著降低冗余码率的同时，尽可能保留关键视觉信息，从而在编码效率、画质表现与功耗控制之间取得平衡。

凌川科技公众号称，SL200 是国内首款将智能视频处理、AI 推理与多核 CPU 集成于一身的专用 SoC 芯片。该芯片单颗可处理 36 路高清视频任务，故障率可低至万分之一以下。

▲凌川科技智能视频芯片 SL200

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

对比英伟达最新的 AV1 编码解决方案（NVIDIA NVENC AV1 5060 Ti），SL200 压缩效率提升30%~35%，

基于 SL200 芯片，凌川科技已推出 SL200-Nano、SL200-Pro 智能视频加速卡及 AIBOX 边缘计算一体盒等多形态产品，覆盖云端大规模转码、边缘智能处理及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，凌川科技基于 RISC-V 生态，首创了包含计算架构与物理架构的延迟确定性软硬件解决方案。

在计算架构上，该方案包含 DiPU 处理器、LUCA 架构及 LUCAS 软件栈，推动架构从传统 GPGPU 向 DiPU 演进。针对传统 GPU 指令驱动导致访存延迟不可预测、算力利用率低的痛点，DiPU 采用数据流驱动与空间计算，通过编译器在编译期完全接管存储与调度，实现了延迟、时序与带宽的 " 三重确定性 "。

在物理架构上，该方案采用自研的 3D 近存架构，结合国产 3D 堆叠与混合键合技术，通过 NUMA 直连实现低于 2 纳秒的本地访问时延。

目前凌川科技基于该架构的下一代芯片已于 2026 年 4 月完成流片并成功回片，预计2027 年规模出货。该产品主要面向 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。

随着 AI 算力需求持续增长，单纯依靠通用芯片堆叠算力的方式正面临成本与能效的限制。芯片设计正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 等大算力场景中，通过专用 SoC 与 3D 近存等底层架构创新，在细分赛道追求高能效比与确定性延迟，已成为应对算力增长的具体路径。未来的算力竞争，除了追求峰值性能，对特定应用场景算力成本的精准控制与深度适配同样是核心考量。