拒绝“PPT 造芯”,边缘 AI 芯片 IP 厂商 Quadric 拿下 3000 万美元 C 轮

当半导体一级市场回归理性,资本不再为单纯的“算力堆叠”买单,而是开始寻找真正能“落地”的技术。1 月 15 日,硅谷通用神经网络处理器(GPNPU)IP 厂商 Quadric 正式宣布完成 3000 万美元(约合人民币 2.17 亿元) 的 C 轮融资。

本轮融资由 BEENEXT 管理的 ACCELERATE 基金领投,老股东 Uncork Capital、Pear VC 持续加注,新投资方阵容则颇具产业背景,包括 万向美国(Wanxiang America)、NSITEXE(丰田 / 电装生态圈)、MegaChips(日本大型无厂半导体公司)以及 Gentree 和 Volta 等。

端侧大模型(Edge LLM) 加速渗透的今天,Quadric 试图用一套“软件优先”的 GPNPU 架构,打破传统 NPU“不仅难用,还没法改”的僵局。

1. 营收翻倍,不仅是“讲故事”

芯片圈现在的融资环境大家有目共睹,光靠 PPT 已经很难从 VC 口袋里掏出钱了。Quadric 这轮融资之所以能成,核心在于其商业化进程的 “实锤”

根据官方通稿披露的数据,Quadric 在过去一年交出了一份相当硬核的成绩单:2025 年的 IP 许可与特许权使用费(Royalty)营收较 2024 年实现了三倍增长。截至目前,其累计融资总额已超过 7200 万美元

Quadric CEO Veerbhan Kheterpal 在谈及此次融资时底气十足地表示:

“在这个充满挑战的融资环境中,能够超额认购完成 C 轮,直接证明了市场对我们‘代码优先’(Code-First)推理架构的认可。”

2. 拿下关键 Design Wins:Tier IV 与亚洲大厂

除了营收数据,Quadric 此次还披露了两个极具含金量的 Design Wins(设计中标),直接验证了其技术在高端市场的落地能力:

3. 为什么要“革 NPU 的命”?

目前市面上的边缘 SoC 设计,普遍还在用“CPU + DSP + NPU”的异构堆叠模式。看着分工明确,实则痛点不少:数据要在不同核心的内存间搬来搬去,功耗白白浪费;而且 NPU 往往是“黑盒”,开发门槛高,一旦算法变了(比如从 CNN 切到 Transformer),硬件可能就废了。

Quadric 搞的这个 Chimera™ GPNPU,核心逻辑就是做 减法与融合

4. 行业观察:资本向“应用侧”转移

边缘计算社区观察到,本轮投资方的构成非常耐人寻味。

除了财务投资人,NSITEXE(电装关联企业)、MegaChips 和万向美国 的入局,清晰地表明了产业链上下游的态度:汽车电子和工业自动化领域,急需一种更灵活、更高效的计算架构。

随着 Transformer 架构日新月异,端侧大模型层出不穷,专用加速器(ASIC)“上市即落伍”的风险越来越大。Quadric 这种“通用性 + 高性能”的中间路线,或许正是解决当前边缘 AI 碎片化难题的一剂良药。

据悉,这笔 3000 万美元 将重点用于扩大全球工程团队,并进一步打磨其软件开发工具链(SDK),毕竟对于 IP 厂商来说,生态好不好用,直接决定了客户愿不愿意用。


参考材料

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更新时间:2026-01-19

标签:科技   芯片   边缘   厂商   万美元   融资   万向   架构   模型   核心   软件   硬件   数据   市场

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