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一家从快手分拆的芯片公司,用十亿元赌生成式视频

短视频平台从来没有真正“用完”一条视频。上传的素材要被复制、压缩、加字幕、审核,再推给屏幕尺寸各异的手机。观众看不见这些工序,机房里却一刻不停。

2026-11-09 · 1748 字 · 脑机网信息截止 2026-11-09

本文为脑机网原创内容,基于公开信息与公开数据分析,不构成任何证券买卖建议,亦不构成对任何标的的推荐。文中结论为条件式判断,据此操作,风险自担。

短视频平台从来没有真正“用完”一条视频。上传的素材要被复制、压缩、加字幕、审核,再推给屏幕尺寸各异的手机。观众看不见这些工序,机房里却一刻不停。

凌川科技押的是另一件事:这些工序应该有自己的芯片,而不必去通用加速器上抢算力。

二〇二六年十一月四日至五日,这家北京公司宣布完成十亿元人民币B轮融资,约合一点四一亿美元、十一亿港元,用于下一代芯片研发、量产和海外市场。

关键要点

  • 本轮由亦庄国投屹唐盛和基金、启明创投、朝晖资本联合领投;按公司名单统计共二十家新老投资方参与,顺禧基金、水木投资集团、九智资本追加。
  • 公司未披露各家金额,也未披露投后估值。
  • 凌川科技二〇二四年三月从快手异构计算与芯片事业部拆出,由北京市人工智能产业投资基金与快手共同发起。
  • 现有SL200视频芯片累计出货近十万颗,支撑快手99.7%的直播相关业务,客户还有阿里云、百度云和哔哩哔哩。
  • 采用国产3D堆叠的下一代芯片二〇二六年四月流片、近日回片,计划二〇二七年规模出货。

先有客户,后有公司

创始人、董事长兼CEO刘凌志二〇一八年加入快手,从零搭建异构计算与芯片团队,此前在华为、英特尔任核心技术管理岗。

这段出身决定了产品形态。视频公司内部的芯片团队,起点不是跑分榜,而是别人损益表上的一行成本:快手要把海量直播转成多种格式,又不能按比例多买通用GPU,于是做了一颗专用芯片。

二〇二四年三月,该部门独立成公司。第一个市场是母公司的流量,第二个市场是所有人的流量。

SL200做视频转码、压缩和分析,既卖芯片与加速卡,也通过服务器厂商做整机方案,方便客户塞进现有数据中心机架。对一个中国芯片初创公司来说,近十万颗已算具体:不是发布会上的意向,而是装在机房里跑的业务。

第二幕:不只是搬运视频

这一轮真正的用途不在转码,而在更贵的那一半:把视频生成出来。

新芯片采用国产3D堆叠,靠混合键合与先进封装把逻辑和存储垂直叠起;架构上自研“DiPU”,强调延迟确定性,并接入RISC-V生态。讲法是:把算力挪到存储旁边,减少生成式视频里最耗电的数据搬运。

时间表公开可查:二〇二六年四月流片,近日回片,二〇二七年规模出货。

软件侧有统一计算平台LUCAS,称已适配通义千问、通义万相、混元视频、MiniMax等模型;另有面向文生、图生视频的AIGV平台Nebula,先切内容制作与文旅。

卖视频芯片必须同时卖编译器、模型库和部署路径,否则客户只会留在GPU上。

钱,以及它买到的时间

参与名单里还有北工投资、建信(北京)投资、沛坤资本、金舵投资、厦门恒兴、铭时资本,以及石溪资本、龙芯创投、安徽文旅投等产业方。《科创板日报》数出二十家机构。

热闹的是名单,沉默的是价格:没有估值,就判断不出这一轮是溢价还是平轮。今年六月它还完成数亿元A+轮,由啟赋资本领投。

为什么视频最贵

文字模型按token计费,视频模型按秒计费,而生成一秒画面消耗的算力可能比一段话高出若干数量级。短剧、广告、互动内容都开始走生成管线,这笔账就从研究趣味变成采购问题。

刘凌志公开判断,面向AI生成视频的专用算力今天是数百亿元规模,三到五年内到数千亿元,甚至可能破万亿。这是创始人的预测,不是测出来的市场。

什么会让它失败

三个风险最实在。客户集中:标杆客户同时是联合发起人,这还算不上真正的商用供应商。时间:二〇二七年出货,要面对又走了两年的GPU路线图。软件:多数替代型加速器卡住的不是峰值算力,而是模型跑得好所需的那几年内核工程。

这一轮买的是时间,三个问题一个都没解决。

诚实的局限

消息来自《科创板日报》、央广网、界面新闻和看看新闻对公司发布内容的报道;凌川科技未上市,我没有拿到新闻稿原文、股权结构或申报文件。近十万颗出货、99.7%覆盖率和客户名单均为公司口径,未经独立审计。A+轮只有“数亿元”的描述,金额未知。营收、毛利率、估值未披露,无法计算单位经济性。二〇二七年出货是计划不是承诺。市场规模判断是刘凌志本人的估算。

普通人现在能做什么

  • 把“出货量”和“营收”当两件事;只愿意给前者的私营芯片公司,值得追问后者。
  • 二〇二七年出货是检验3D堆叠的节点;同时看哪些模型在LUCAS上真跑得好,而不是被列进适配清单。
  • 采购视频基础设施时,用“每小时流媒体总成本”(含工程人力)比较专用卡和GPU,别用峰值算力。

数据与信源

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