（来源：VCA创投社）
7月16日，长鑫存储正式登录科创板开启申购，579.2亿元募资额刷新2026年A股最大IPO纪录，仅次于中芯国际，这又是一场全民狂欢式的IPO。
但市场根本不认这个价。
在加密交易平台Hyperliquid上，一份挂钩长鑫存储股价的永续合约“CXMT”被迅速炒高，从5美元参考价冲至8.64美元，隐含市值一度逼近4万亿元人民币。
5792亿 vs 4万亿。差了将近7倍。
摩根士丹利认为长鑫存储市值将达到IPO估值的数倍。有业内人士判断上市后可能触及3万亿至5万亿元。
然而合肥的芯片故事还不止于此。
过去十年，合肥在芯片制造上绕开了"虚火"，上游有长鑫科技把国产DRAM从"几乎为零"拉到可产业化起点，中游有晶合集成在科创板挂牌进入全球晶圆代工竞争格局，下游聚集了颀中、汇成、沛顿、通富微电等一批封测企业。最上游还有芯碁微装、欣奕华、安德科铭，在设备和材料领域补缺口。
近年来，随着AI大模型的兴起，合肥敏锐地发现：未来芯片产业链上还缺一个环节，一个专为端侧AI而设计的芯片。
端侧大模型推理芯片因功耗控制、算力适配、软硬协同难度极高，始终是制约AI终端智能化落地的核心瓶颈，也是芯片国产化赛道中最难啃的“最后一块硬骨头”。
合肥果断再次出手。
2026年7月10日，安徽聆思智能科技有限公司宣布完成近5亿元B轮融资。本轮由安徽省与合肥市多家国资平台联合战略领投——合肥产投资本、兴泰资本、建投资本、国元股权、华安嘉业、省高新投等悉数在列。深报一本、天智投资、科讯创投、盈科投资、东瑞投资、永鑫方舟等一线资本跟投，多家老股东持续加注。泰合资本担任长期财务顾问。
随着B轮融资落地，聆思科技的估值已达数十亿元。
科大讯飞前联合创始人创业
聆思科技创始人王智国，中国科学技术大学博士。1999年，还在中科大读博二的刘庆峰和五位同学，以及若干位硕博师生共同成立了科大讯飞。王智国是科大讯飞的联合创始人之一。此后的二十余年里，他跟随科大讯飞一路成长为智能语音领域的绝对主宰者，先后担任公司副总裁、核心研发平台执行总裁、研究院执行院长等职务。他不仅是语音识别技术的主要奠基人，还带队研发了讯飞输入法、讯飞听见等核心产品。
创始人王智国
聆思的故事要从更早说起。2017年8月，科大讯飞内部孵化AI芯片业务；2018年7月，穹天科技正式成立；2019年10月，CSK4002芯片正式面世。
2020年，端侧智能化需求日益旺盛。王智国判断，端侧设备需要一种全新且适合端侧AI推理的应用场景与计算需求的神经网络专用架构。他洞察到端侧NPU（神经网络处理器）存在巨大机遇，果断从科大讯飞离开，再次踏上创业之路——这次的方向从软件转向了硬件。
在他看来，计算机信息与通信技术融合领域存在“软硬件双螺旋循环上升规律”——“当软件算法出现重大升级时，会促进硬件的全新架构革新，而硬件架构革新又会反哺并让软件算法繁荣。”
2020年4月，安徽聆思智能科技有限公司正式成立。
这段孵化史决定了聆思的基因——它不是一家纯芯片设计公司，而是一家从AI算法源头出发、反过来定义芯片架构的公司。正如公司PPT中所言："以科大讯飞算法、品牌、市场为基础，汇聚重磅资源，加强供应链整合，重新设计AI芯片"。
像王智国这样兼具顶尖技术实力和深厚产业经验的创业者，是投资人最喜欢的角色之一。科大讯飞创始人、董事长刘庆峰旗下的言知科技为聆思科技第一大股东，持股比例达42.15%——讯飞系基因贯穿始终。
成立六年来，聆思科技形成了清晰的产品迭代路径与差异化技术体系，完成了从“端侧感知AI芯片”到“端侧认知大模型推理芯片”的战略升级。
公司初期聚焦智能家居、消费电子、教育硬件等终端场景的感知类AI需求，推出Venus系列等多款成熟产品，累计迭代23款系统级端侧AI推理芯片，覆盖语音交互、视觉识别、通话降噪、智能交互等百余种应用场景，服务海尔、美的、小米、三大运营商、新东方等行业头部客户，芯片累计出货量突破1.5亿片，落地终端设备超1.5亿套，实现了规模化量产与商业化闭环。
简单来说，在“让设备听懂人话、看清世界”这两件事上，聆思科技已经是行业里最能打的公司之一。
“芯片+算法协同设计”是聆思科技的核心方法论。传统芯片公司对算法不太了解，适配算法后往往出现算力“没用满”的情况，造成算力浪费。而聆思科技从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，通过芯片算法协同设计提升推理效率。
聆思科技市场副总裁韩超阳强调，端侧大模型AI推理芯片不能只是在通用芯片上“打补丁”，而应当从端侧大模型算法本质出发，进行系统级架构设计。“未来的芯片公司必须比算法更前置，更早进行研发投入，因为芯片研发周期长达两三年，必须预判后续算法架构将发生怎样的演变。”
真正的战略转折发生在2024年底。随着大模型技术的快速突破，聆思科技提前预判大模型在端侧应用将迎来爆发。公司全面启动端侧认知大模型AI推理芯片Nebula的布局，围绕“算力、存力、引擎”三大底座重构芯片体系。
算力底座：AI原生NPU架构，自研算子指令集与DSA专用领域架构，多核NPU与自适应调度，有效算力利用率达80%
存力底座：首创3D-DRAM堆叠技术，实现大容量存算一体，突破传统HBM在端侧的局限，大幅提升带宽与能效比
引擎底座：自研推理引擎与编译优化框架，支持主流模型快速适配，通过图优化、算子融合降低延迟
基于上述设计，Nebula相比主流通用AI芯片，预计实现10倍计算加速、10倍模型参数规模支持。Nebula单芯片可支持3B-13B LLM/VLM/VLA模型，覆盖当前多数端侧大模型应用需求；在7B模型推理场景下，可实现Decode 100 tok/s，并将典型平均功耗控制在5W-15W。
目前，Nebula系列已进入关键研发阶段，计划于2026年底正式上市。聆思科技已联合联想、聆动机器人、奇瑞、海尔、美的等头部企业，在AIPC、机器人、智慧家庭、智能座舱等方向启动联合预研。
合肥国资“全家桶”集体下注
聆思科技的融资历程，是一级市场对端侧AI芯片赛道认知升级的缩影。
2021年4月完成天使轮融资，鸿道投资、天智基金等投资。
2022年8月完成数亿元Pre-A轮融资，由元禾璞华领投，沄柏资本联合领投，天际资本、中银集团旗下渤海基金、天智投资、连山基金跟投。讯飞创投旗下合肥连山创新产业投资基金亦有参投。
2023年8月完成A轮融资，原素基金、昊翔资本、中财金控、盈科投资、上海丰泉峰等投资。
2024年1月完成A+轮融资，力鼎资本、山东铁发资本投资。
2026年7月完成5亿元B轮融资，由安徽省与合肥市国资平台联合战略领投——合肥产投资本、兴泰资本、建投资本、国元股权、华安嘉业、省高新投、合肥市高质量发展引导基金等。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。
从天使轮到B轮，投资方阵容完成了从早期VC到产业资本再到国资平台的全面升级。而B轮“合肥国资全家桶”的集体出手，信号意义尤为强烈。
盈科投资创始人于光大指出，端侧大模型AI推理芯片是通用人工智能通往物理世界的必经桥梁，是继AI训练芯片之后的又一产业重心。而聆思科技“更懂算法”的差异化优势——公司从成立之初便拥有算法研究院和大模型团队，所有NPU均为自研——在芯片设计公司中极为稀缺。
泰合资本管理合伙人蒋科表示，端侧AI大模型芯片需要创业公司同时具备对大模型及算法的深度理解、软硬一体化的全栈能力、精准的场景定义及商业化闭环能力。聆思科技从感知芯片到认知芯片的进阶路径，精准卡在了大模型端侧落地的关键窗口。
安徽省与合肥市国资平台表示，本轮投资凸显了对端侧AI推理芯片赛道及聆思科技的高度价值认可。从长鑫科技的存储芯片，到晶合集成的晶圆代工，再到颀中、汇成等封测企业，合肥已形成完整的芯片产业链。聆思科技是这条产业链向“端侧AI”延伸的关键拼图。
合肥在下一盘大棋
2026年被业界公认为“端侧AI元年”。两年前，行业对大模型的所有想象几乎都在云端：参数越大越好，集群越强越好。但如今，风向已经变了。
2025年中国AI推理数据量首超训练数据，预计2029年推理算力占比近八成。据行业预测，2026年AI推理计算需求将达到训练需求的4-5倍。但云端推理面临时延、成本、断网、隐私等现实约束——端侧大模型推理的价值因此凸显。
2026年中国端侧AI市场规模预计达8661亿元。2026年边缘AI芯片市场规模将突破210亿元，同比增长38%。IDC数据显示，2026年端侧AI渗透率预计突破54%。
面壁智能CEO李大海在WAIC2026期间给出的判断是："目前端侧AI芯片技术路线尚未收敛，传统NPU优化、SRAM存算、RRAM存算、光计算四大方向多元并进"。
路线一：传统NPU优化。这是当前存量市场的主力，安谋科技、瑞芯微、全志科技、高通等厂商已实现规模化量产。安谋科技在WAIC期间展示了"周易"X3-Pro NPU，采用"统一、分层、场景化"的计算架构，目标是"一次适配，多芯复用"。优势是成熟度最高、生态最完善，但算力密度和能效比已接近天花板。
路线二：SRAM存算一体。被视为下一个增量风口，炬芯科技已推出基于模数混合SRAM存内计算技术的NPU，并量产端侧AI音频芯片ATS362X。
路线三：RRAM存算一体。仍处于产业化早期，是多条技术路线中最具颠覆潜力的方向之一。
路线四：光计算。前沿探索阶段，距离规模化量产还有较长距离。
此外，光羽芯辰创始人周强在WAIC2026发布了端侧大算力3D堆叠近存算低功耗大模型推理芯片TC1000系列，依托自研3D堆叠近存算架构，实现等效带宽10倍跃升，同等算力下功耗仅为传统方案的1/3，单芯片3B模型推理可达300token/s，算力56TOPS，预计2026年内正式出货。这条"存算一体+近存计算"的融合路线，正成为越来越多厂商的选择。
回头看合肥这十年投的芯片项目，逻辑一直很清晰：
长鑫，把“存储”立住；晶合集成，把“晶圆代工”立住，现在轮到“端侧智能”，让AI从云端走下来，走进最广大消费者的智能家居、车、终端设备里，让中国做的芯片，被全世界采购，而且还能赚到钱。
聆思科技市场副总裁韩超阳在WAIC2026期间的判断相当激进："AI推理需求将远超训练需求，而端侧推理需求又将远超云端推理，端侧推理市场将比云端推理市场大出一个数量级"。
他同时指出了四条将率先爆发的落地方向：
第一，AIPC和AI办公硬件。包括各类AI办公硬件形态，是端侧推理最先落地的消费级场景。
第二，智能座舱。隐私保护和弱网环境下的需求，促使车厂积极提升端侧算力。
第三，具身智能机器人。目前运动控制已较为成熟，但"大脑"的智力水平仍显不足，现有端侧GPU在功耗、成本和性能上均未达标，这是端侧大模型芯片最大的增量空间。
第四，智慧家庭。隐私问题曾长期制约智能家居AI化，端侧算力提升后，隐私数据不上云，有望为智能家居带来新的解法。
这四大方向每一个都是万亿级市场，聆思科技未来的想象空间可想而知。
从长鑫的存储到晶合的制造，从封测到设备材料，合肥已构建起完整的芯片产业链。聆思科技补上的是“端侧AI推理芯片”这一环——这是芯片国产化从“能造”走向“能用好”的关键一步。正如某位投资人所言：“在存储这张牌之后，合肥敏锐地意识到，下一个风口就是端侧智能。”
长鑫讲的故事是“中国存储从0到1”，聆思是这个故事的另一个补充，地基打好了，接下来就是让AI进家电、进车、进机器人，这是一个更广阔的未来。
一步接着一步，合肥的芯片故事才刚刚开始。
