徐冰

从商汤到曦望，他在破晓中造芯

商汤联合创始人，操盘全球 AI 最大 IPO。他却辞职造芯，专注推理赛道。同行视其选择为 “自断一臂”，他却用百亿估值证明：窄路，也能走宽。二〇二六年，他的公司曦望（SiliconHope）估值破百亿，芯片 Token 成本下降 90%。徐冰：算力自主权，是 AGI 时代的呼吸权。

二〇二五年，商汤科技联合创始人徐冰做出行业难以理解的选择，辞去执行董事职务，放下积累多年的行业资源与资本基础，独立开启新一轮创业。

他划定清晰业务边界，不涉足训练芯片研发，仅深耕推理赛道。同行给出评价，此举等同于主动舍弃半片市场空间。

时隔一年，其创立的曦望（SiliconHope）成长为国内首家聚焦纯推理 GPU 的独角兽企业，整体估值突破百亿。旗下启望 S3 芯片落地后，单位 Token 运行成本实现九成降幅。

他以产品落地结果回应行业质疑，选择并非舍弃赛道，而是切换全新的发展路径。曦望字面释义为破晓之光，英文名 SiliconHope 代表硅基产业的希望，徐冰的创业征程，正是一场面向算力产业的破晓之行。

徐冰早年就读香港中文大学，为多媒体实验室博士候选人，师从汤晓鸥。二〇一四年，他跟随导师共同创办商汤科技，成为企业联合创始人之一。

入局之后，徐冰主要负责资本统筹与资本市场运作，全程参与多轮大额融资推进工作，助力商汤累计完成融资规模超 66 亿美元，创下同期全球 AI 企业融资规模纪录。后续他主导港交所 IPO 全流程筹备，推动企业完成全球 AI 领域规模领先的公开上市。

身处行业发展高位阶段，他并未停留在既有成果之上，长期落地业务复盘与产业链调研，察觉到国内 AI 产业潜藏的算力供给短板，海外算力供给依赖带来的长期制约，将持续影响国内 AI 企业长期发展空间。

他站在 AI 的巅峰，却看到了悬崖。

算力税，正在消耗中国 AI 的血液。

商汤在计算机视觉、通用 AI 算法领域长期保持国内头部梯队位置，技术落地场景覆盖多行业，但企业经营成本结构存在明显短板，算力采购支出常年占据大额比例，多数采购资金最终流向海外芯片厂商。

基于产业整体测算，国内行业每年为外部算力供给支付的成本规模超千亿，这笔持续外流的支出，构成制约本土 AI 产业自主发展的隐性壁垒。二〇二〇年，徐冰牵头推动商汤内部搭建独立芯片研发部门，正式启动 AI 推理芯片自主研发布局。

五年周期内，芯片板块累计研发投入超 20 亿元，团队完成两代核心产品量产交付，分别为适配视觉场景的 S1 推理芯片、面向大模型场景的 S2 推理芯片。自主芯片落地后，一定程度缓解企业外部算力采购压力，但上市公司体系内的芯片业务，依旧面临融资灵活性不足、高端人才引进受限等客观约束。

算力税，是看不见的 “卡脖子”。

他决定自己造芯片，把税留在国内。

上市主体框架之下，芯片业务难以获得独立发展空间，资金调配、人才激励机制均受集团整体规则约束，长期发展存在瓶颈。二〇二四年末，商汤落地 “1+X” 发展战略，正式启动芯片业务分拆规划。

二〇二五年，芯片板块完成独立运营，新公司定名曦望，曦代表破晓之光，望指向产业长远期许，配套英文名 SiliconHope，寓意硅基赛道的产业希望。徐冰正式辞去商汤执行董事职务，全身心投入新公司运营管理。

搭建核心团队阶段，他招揽两位行业资深从业者入伙，前 AMD 全球 GPU 首席架构师王勇负责技术研发体系搭建，百度创始团队成员王湛统筹产品落地与商业化渠道，三人形成分工清晰的核心管理架构，分别把控技术、市场、全局战略三条主线。

他放弃了一座山，选择了一片海。

从 “曦” 开始，他在破晓中出发。

行业通行发展思路为训推一体布局，同步覆盖模型训练与推理两大场景，徐冰做出差异化战略判断，企业资源全部倾斜至推理赛道。

行业从业者提出疑问，主动放弃训练赛道，等同于拱手让出半数市场规模。徐冰基于产业周期做出判断，训练赛道头部效应持续强化，行业门槛持续抬升，市场格局收敛速度加快；推理场景需求覆盖各行各业，他预判，训练决定 AI 能力的上限，而推理决定 AI 能被多少人用起来。市场容量不存在明确天花板，细分赛道具备独立成长空间。

清晰的细分定位，让曦望快速获得资本机构认可。独立运营一年多时间，企业累计推进七轮融资，融资总额约 40 亿元，红杉中国、高瓴创投、经纬创投、IDG 资本、杭州资本等多家一线机构完成投资布局。企业整体估值突破 100 亿元，成为国内首家专注纯推理 GPU 的独角兽企业。公司整体人员规模约 400 人，研发人员占比超过八成。

在训推一体成为行业通用范式的环境下，曦望全力深耕推理赛道，意在搭建全新产业分工模式与商业逻辑。此举并非主动舍弃市场份额，而是证明算力赛道的竞争逻辑正在转变，行业最终胜出者未必是全品类布局的综合厂商，深耕单一赛道的专业厂商同样具备核心竞争力。

谈及赛道选择逻辑，徐冰表述：“训练是巨头的游戏，门槛越来越高，收敛得很快。但推理的需求看不到天花板。”

别人做训练，他做推理。

不是市场小，是别人没看到。

二〇二六年一月，曦望对外发布旗舰级产品启望 S3 推理 GPU，产品架构原生适配大模型推理场景，剔除冗余的训练功能模块，硬件资源全部向推理运算倾斜。

在 DeepSeek V3、R1 等主流大模型实测环境中，启望 S3 单位 Token 运行成本较上一代产品下降约 90%。企业长期产品目标，是将推理运行成本压低至百万 Token 一分钱，推动 AI 算力如同水电资源一般，成为各行业可便捷取用的普惠基础设施。

企业已完成三代推理 GPU 产品迭代，芯片累计交付数量达数万片，业务链条覆盖芯片自主研发、行业定制解决方案交付，形成完整商业闭环。

徐冰设定的百万 Token 一分钱目标，并非低价竞争手段，核心目的是重构 AI 应用行业的商业逻辑与成本模型。当推理运行成本趋近低位，大量当下无法落地的 AI 应用场景具备商业化可行性，曦望的布局，拓宽了整个行业 AI 应用的发展边界。

回顾两段创业历程，商汤阶段他助力国内 AI 算法完成从零到一的突破；曦望阶段，他计划推动本土 AI 算力实现从一到 N 的规模化普及与普惠落地。

徐冰的破晓布局具备多层维度价值：对个人而言，是从职业管理者回归一线创业者的全新阶段；对国内 AI 产业而言，是摆脱海外算力供给依赖、搭建自主算力体系的关键一步；对全球算力行业格局而言，打破训推一体固化思维，开辟专业化细分赛道发展路径；对全域 AI 应用开发者而言，低廉普惠的推理算力，将释放大量创新应用的落地空间。

谈及算力自主的底层逻辑，徐冰提出观点：“算力自主权，是 AGI 时代的呼吸权。”

同时明确长期布局方向：“我们的目标是将推理成本降至‘百万 Token 一分钱’，让 AI 像水电一样成为普惠基础设施。”

他把算力成本，从奢侈品变成了日用品。

破晓的光，越来越亮了。

二〇二六年，徐冰的身份从商汤联合创始人转变为曦望创始人。

他放下成熟企业的行业地位与资源优势，选择门槛更高、细分度更强的推理芯片赛道。看似狭窄的细分赛道，伴随行业需求扩张，逐步拓宽成长空间。

从操盘 66 亿美元融资的 AI 龙头，到完成 40 亿融资的算力芯片企业；从兼顾训推全场景的综合厂商，到专注推理单一赛道；从商汤到曦望，全程贯穿一场面向算力产业的破晓之行。

他持续深耕的破晓布局，辐射范围并不局限于曦望单一企业。这份布局承载国内 AI 算力自主可控的发展期许，探索全球算力行业全新发展格局，同时为全域 AI 应用开发者释放创新空间。

不是自断一臂，是换了一条臂。

破晓的光，终究会照亮所有人。