2025年12月2日，清微智能宣布完成超20亿元人民币的C轮融资，本轮融资的领投方是北京市属国企京能集团，该公司同时也是北京人工智能公共算力中心的建设和运营单位。
除京能集团外，北京市创业投资有限责任公司、京国瑞（北京信息产业发展投资基金）、中关村科学城公司等多家北京国资机构也参与了本轮投资，形成了“市级+区级”国资联合支持的格局。
而在国资以外，商汤国香资本、武岳峰科创、建投投资、华泰紫金等市场化的知名产业资本和财务投资机构也位列投资方名单。部分老股东也选择了持续追投。
清微智能表示，本轮融资将重点投向下一代可重构计算芯片研发、智算场景的落地应用以及高端人才的引进。
据悉，清微智能目前已经启动上市筹备相关工作，开启IPO冲刺。
清微智能虽成立于2018年，但其技术源头可追溯至2006年成立的清华大学微电子所可重构计算实验室，拥有近20年的技术积淀。
公司核心技术团队正是该实验室的骨干，从事相关芯片研发超过13年。在创业前，团队已在可重构计算架构领域发表了超过200篇学术论文，并获得了超过200项发明专利授权，积累了扎实的自主知识产权。
公司的技术灵魂与联合创始人是尹首一教授。他是清华大学集成电路学院院长、长聘教授，也是IEEE Fellow（电气电子工程师协会最高荣誉），国家“新一代人工智能”重大项目专家组成员。他主导的可重构计算研究曾获国家技术发明二等奖、中国专利金奖等权威奖项。
尹首一教授
早在2007年，尹首一教授团队就开始了可重构计算的理论与架构研究。2017年，他们研制的“Thinker”系列可重构AI芯片，其能效比获《麻省理工科技评论》“巅峰成就”的高度评价。
董事长王博毕业于北京邮电大学，拥有深厚的产业背景，曾任汉柏科技CTO，具备将前沿技术工程化、商业化、生态化的丰富经验。
2018年，对AI算力未来有高度共识的尹首一与王博一拍即合，共同创立了清微智能，旨在将实验室的硬核技术推向产业市场。这种“顶尖学者+产业专家”的模式，为公司的技术领先性和商业落地能力提供了双重保障。
成立仅一年后，清微智能便在2019年实现了全球首款可重构智能语音芯片TX210的量产，证明了可重构计算的商业价值。此后，资本疯狂涌入，清微智能进入快速发展阶段。
来源：天眼查
2019年1月清微智能完成A轮融资，公司成立初期便获得市场认可，由百度、分众传媒等投资。
2020年清微智能完成A+轮融资，投资方为SK海力士、松禾资本、商汤科技等，本轮融资引入了重要的产业资本和财务资本。
2022年，清微智能完成了B轮融资，国开熔华领投，商汤科技、君联资本等跟投。
2023年，国家集成电路产业投资基金二期（大基金二期）、兆易创新、中关村科学城公司等“国家队”入场，标志清微智能的战略价值获国家层面认可。
2025年12月2日，清微智能宣布完成超20亿元人民币C轮融资。本轮融资由北京市属国企京能集团领投，北创投、建投投资、武岳峰科创、成都科创投、华泰紫金、智路资本、中南泊富、凯联资本、图灵资产、硬核坚果资本、拓锋投资、米聚资本、允泰资本、和而泰、中科元创跟投，老股东京国瑞（北京信息产业发展投资基金）、中关村科学城公司、商汤国香资本、闻名投资、卓源亚洲、源余投资、考拉基金持续追投。
资本助力下，清微智能的商业化进展迅速。截至2025年末，其可重构芯片累计出货量已突破3000万颗，主要应用于智能语音、视觉处理等终端场景。在云端算力市场，其AI算力卡累计订单量已超过2万张，产品已在全国十余座千卡规模的智算中心中实现规模化部署。
在全球AI算力市场由英伟达GPU主导的背景下，清微智能选择了差异化的 “非GPU”路径，其核心技术是可重构计算。
可重构计算被形象地称为芯片界的 “变形金刚” 。其原理是让芯片硬件能够根据不同的软件任务需求，在纳秒级时间内动态地重新配置内部的计算单元和连接方式。
清微智能CEO王博给出了一个形象的比喻：“传统芯片是固定轨道，只能跑一种‘火车’；可重构芯片有无数电子‘道岔’，能随时切换计算单元连接方式，让同一颗芯片适应语音识别、图像分析、训练推理等不同任务。”
这种架构创新的优势在于，它在通用GPU的灵活性与专用AI芯片（如谷歌TPU）的高效能之间取得了出色的平衡。因此，其产品也被一些行业观察者称为“通用型TPU”。
清微智能的产品矩阵覆盖“端-边-云”：
终端领域：已量产TX210（语音）、TX510（视觉）等系列芯片，应用于智能穿戴、安防、支付等场景。
云端领域：推出TX8系列高算力芯片及算力卡，面向大模型训练与推理。其最新的TX81芯片在同等算力规模下，相比传统GPU集群展现出更强的互联和效率优势。
据公司披露，其解决方案在部分智算场景下，可比传统方案降低成本约50%，并将能效比提升3倍。
清微智能的崛起，折射出全球AI芯片赛道正从单一技术主导走向多元架构竞争的大格局。
当前，AI芯片领域逐渐形成两大主要技术流派：以英伟达为代表的“GPU派”和以谷歌TPU、清微智能RPU为代表的“数据流派”（或称“非GPU派”）。
“GPU派”凭借先发优势和强大的CUDA软件生态，构筑了极高的市场壁垒，目前占据主导地位。
“数据流派”则通过架构层面的根本性创新，针对AI计算的数据流特性进行优化，在特定工作负载下追求更高的性能和能效比。这一流派正获得越来越多的关注：
谷歌TPU已在其数据中心大规模部署，并吸引了OpenAI等巨头租用。
特斯拉Dojo超算系统采用了类似架构。
美国初创公司SambaNova、Groq等也凭借可重构或数据流架构成为行业独角兽。
在中国市场，寻求自主可控的AI算力催生了多元化的技术路线。清微智能与昆仑芯、寒武纪等一同被业界视为北京AI芯片的明星企业，它们大多选择了不同的“非GPU”架构路线。
市场研究机构IDC预测，到2028年，中国AI加速卡市场中，非GPU产品的占比有望从2025年上半年的约30%提升至接近50%，市场空间巨大。
展望未来，以清微智能为代表的中国AI芯片企业，正站在技术变革与产业政策交汇的十字路口，机遇与挑战并存。
在国产替代的大背景下，单纯模仿和追赶GPU路径面临生态和专利的高墙。通过架构创新实现“换道超车”，被清微智能等企业视为实现高阶国产替代的关键。这类似于中国新能源汽车产业通过电动化、智能化绕开传统燃油车技术壁垒的成功路径。
随着大模型参数规模持续膨胀，AI算力需求呈现指数级增长，带来巨大的“算力黑洞”。同时，数据中心面临的 “效率墙”、“互联墙”、“存储墙”和“功耗墙”日益严峻。这迫使产业界超越单纯追求工艺制程的思维，转向通过芯片底层架构（如可重构、存算一体、光子计算等）寻求突破。
2025年第二季度的全球半导体融资数据显示，VC/PE资本的关注点正从传统工艺向芯片架构、先进封装、光互连等更深层次的结构创新转移。这表明，资本看好并愿意陪伴那些从事“从0到1”底层创新的硬科技企业成长。
对于清微智能而言，在获得巨额融资和启动上市进程后，其面临的核心挑战将是如何将技术优势转化为持续的、大规模的商业成功，并构建起足以与巨头抗衡的软件生态。
中国的AI芯片产业格局正悄然变化。在清微智能位于北京的研发中心，工程师们正测试下一代可重构芯片。一块展示板上，可重构芯片架构图与电动汽车的电路图并列，旁注一行小字：“换道，才有超车的机会。”
窗外的北京人工智能公共算力中心工地上，吊塔正在运转，那里将是清微智能芯片未来的主要战场之一。
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