Eine Gruppe ehemaliger Kommilitonen von Tsinghua-Universität hat erneut 800 Millionen Yuan an Kapital beschafft.

Nach vier Jahren Gründung und einer Finanzierung von 800 Millionen Yuan hat der Bereich der Embodied AI - Rechenleistung kürzlich erneut eine bedeutende Finanzierung erhalten, und Yuanzhi Robotics hat investiert - das Unternehmen heißt Huixi Intelligence.

Was macht es? Wir beschweren uns oft darüber, dass heutige Roboter zu dumm sind. Eigentlich liegt das Problem darin, dass ihnen ein "geistiges Verständnis" fehlt, und der dahinterliegende Chip ist unzureichend. Jetzt plant eine Gruppe ehemaliger Kommilitonen von Tsinghua-Universität bei Huixi Intelligence, diesen Robotern ein "echtes Gehirn" zu verpassen.

Hinter der Finanzierung öffnet sich ein neuer Bereich in der Embodied AI. Künftig hängt davon ab, wie weit dieser Bereich voranschreiten kann, ob Autos beim Lenken stocken oder ob Roboter Eier zerquetschen, wenn sie sie greifen.

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Huixi Intelligence wurde im April 2022 von einigen ehemaligen Kommilitonen mit Hintergrund von Tsinghua-Universität gegründet, darunter Dr. Xu Ningyi, Dr. Zhang Jianyong und Professor He Guanghui.

Dieses Unternehmen zeichnet sich dadurch aus, dass das Team nicht so sehr "akademisch" ist, sondern eher wie eine Gruppe von Menschen, die in der Praxis viel Erfahrung gesammelt haben.

Manche haben mehr als zehn Jahre in der Branche der Automobilchips gearbeitet, und die von ihnen entwickelten Chips haben insgesamt über eine Milliarde Stück verkauft. Sie haben echte Serienproduktion erlebt und Fehler gemacht. Manche sind lange Zeit in der hochgradigen autonomen Fahrtechnik tätig gewesen, von der Forschung und Entwicklung bis zur Umsetzung, und die dazugehörigen Technologien sind in über 700 Serienfahrzeugen verbaut. Noch andere haben sich immer mit Roboteralgorithmen befasst.

Dies ist eine völlig andere Route als die der akademischen Richtung. Zum Beispiel hat das Team von Cambricon eher einen akademischen Hintergrund.

Gründer Chen Tianshi begann 2016 mit den technologischen Hintergründen der chinesischen Akademie der Wissenschaften auf dem unerschlossenen Gebiet der einheimischen KI - Chips.

Die Gründung von Huixi Intelligence hat auch etwas mit der Substitution von ausländischen KI - Chips zu tun. Viele internationale Chips funktionieren in China nicht gut: Selbst wenn die Rechenleistung in der Cloud sehr stark ist, führt sie in den Anwendungsfällen von Robotern und hochgradiger autonomen Fahrtechnik entweder zu einer Verschwendung der Rechenleistung oder zu Problemen mit der Echtzeitfähigkeit. Es ist normal, dass Roboter beim Greifen von Gegenständen stocken oder die Entscheidungen in der autonomen Fahrtechnik verzögert werden.

Mit ihren Worten ausgedrückt: "Die allgemeine Rechenleistung löst das Problem, ob es KI - Rechenleistung gibt, aber nicht das Problem, ob sie in Embodied - AI - Szenarien gut funktioniert."

Nachdem sie diesen Branchenschmerz erkannt hatten, setzten die Gründer wie Xu Ningyi und Zhang Jianyong zwei Zielsetzungen, die sich von der Mainstream - Meinung unterscheiden: Erstens, sie setzen sich ganz der Rechenleistung für Embodied AI, anstatt allgemeine Chips für alle Szenarien zu entwickeln. Sie konzentrieren sich nur auf die beiden Kernanwendungsfälle von Robotern und hochgradiger autonomen Fahrtechnik. Zweitens, sie entwickeln spezielle Chips für Autos, von der Rechenarchitektur, der Chipentwicklung bis zur Software - Toolkette alles selbst, und fordern direkt 7 - nm - Automobilchips heraus.

Man muss bedenken, dass die Anforderungen an die Zuverlässigkeit und Stabilität von Automobilchips um mehr als das Zehnfache höher sind als die von Konsumchips. Wenn ein junges Unternehmen direkt an diesem schweren Brocken klaubt, bedeutet das kontinuierlich hohe Forschungs - und Entwicklungsausgaben. Daher hat das Unternehmen bisher noch keinen Gewinn erzielt und kann nur mit der Unterstützung von Kapital langsam voranschreiten.

Huixi Intelligence hat nicht den langsamen Weg von Cambricon eingeschlagen, das "ein Schwert in zehn Jahren" geschliffen hat: Im September 2024 wurde der erste 7 - nm - Automobilchip Guangzhi R1 erfolgreich getestet und im Oktober offiziell vorgestellt. Im Jahr 2025 wurde die Serienproduktion und Lieferung wie geplant erreicht. Innerhalb von nur vier Jahren wurde der Kernsprung der Embodied - AI - Rechenleistungschips von 0 auf 1 erreicht, aber bisher ist auch hier noch kein Gewinn erzielt worden.

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Die letzten zehn Jahre waren die "goldenen zehn Jahre" der einheimischen allgemeinen KI - Chips. Aber im Wesentlichen handelte es sich in diesen zehn Jahren darum, ein Gehirn für die großen Modelle und die Cloud - Intelligenz zu schaffen - die Rechenleistung war konzentriert auf Server, Rechenzentren und Cloud - Trainingsplattformen.

Die Intelligenz der KI befand sich "in der Cloud".

Cambricon war ein repräsentativer Spieler dieser Zeit. Es wurde 2016 gegründet und brachte als erstes einheimische Cloud - KI - Chips auf den Markt. Im Jahr 2020 trat es an die Star - Markt - Plattform auf und wurde die "erste Aktie der einheimischen KI - Chips".

Aber die allgemeine Rechenleistung ist ein Bereich, der extrem kapitalintensiv und mit heftigem Wettbewerb verbunden ist: Die Forschungs - und Entwicklungszeit ist lang, die Kapitalaufwendungen sind enorm, und der Markt ist stark von internationalen Konzernen dominiert.

Cambricon hat mehrere Jahre lang Verluste gemacht und hat erst 2025, als der Bedarf an Training und Inferenz von großen Modellen explodierte, eine skalierte Gewinnerzielung erreicht - das Jahresumsatzprognose liegt zwischen 6 und 7 Milliarden Yuan, und der Nettogewinn zwischen 185 und 215 Millionen Yuan.

Dies ist die Einlösung der Dividende aus der "Zeit der Cloud - Rechenleistung".

Jetzt beginnt die KI, von der Cloud in die physische Welt zu gelangen. Embodied AI ist nicht mehr nur ein Modell, das auf Servern läuft, sondern ein "bewegliches" System: Autonom fahrende Autos, humanoide Roboter, Roboterhunde, Industrieroboter, Drohnen usw.

Wenn die KI in den Körper gelangt, ändert sich die Logik der Rechenleistung grundlegend. Sie muss in der Lage sein, in Echtzeit zu reagieren, mit geringer Latenz, hoher Sicherheit und geringem Stromverbrauch zu arbeiten.

Dies unterscheidet sich völlig von den allgemeinen Cloud - Trainingschips. Wenn man sagt, dass Cambricon ein Spieler aus der "Zeit der allgemeinen Rechenleistung" ist, dann gehört Huixi Intelligence zu den Spielern aus der "Zeit der Embodied - AI - Rechenleistung".

Es konzentriert sich auf die Chips für autonome Fahrzeuge - die derzeit am besten entwickelte und größte Form der Embodied AI.

Dies ist ebenfalls ein kapitalintensiver Bereich: Die Forschungs - und Entwicklungsausgaben in der Anfangsphase sind hoch, die Kosten für die Chip - Produktion sind hoch, der Zertifizierungszeitraum für Automobilchips ist lang, und die Skalierung der Serienproduktion ist langsam.

Obwohl bereits Serienchips auf den Markt gebracht wurden, erfordern die Kapazitätserweiterung, die Plattform - Upgrades und die Erweiterung der Anwendungsfälle kontinuierliche Kapitalinvestitionen. Die Finanzierung von über 800 Millionen Yuan dient im Wesentlichen dazu, Zeit für die "Masseneinführung der Rechenleistung in Autos" zu kaufen.

Der Wettbewerb um die allgemeine KI - Rechenleistung hat sich bereits in einem hohen Konzentrationsgrad entwickelt; die Embodied - AI - Rechenleistung befindet sich noch in der frühen Phase der Skalierung.

Der Krieg um die Cloud - Rechenleistung hat sich bereits entschieden; der Krieg um die Embodied - Rechenleistung auf der Geräteebene hat erst begonnen.

Vergleich der Unterschiede zwischen alten und neuen Spielern

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Bei dieser über 800 Millionen Yuan betragenden Pre - B - Finanzierung ist es eigentlich nicht der Betrag, der wirklich beachtenswert ist. Sondern - Yuanzhi Robotics hat sich offiziell strategisch eingestiegen.

Einfacher ausgedrückt, dies ist nicht nur eine "finanzielle Investition", sondern eine "Parteiannahme".

Was bedeutet dies? Es bedeutet, dass eines der führenden chinesischen Unternehmen für humanoide Roboter Huixi Intelligence als einen der Kandidaten für das zukünftige "Rechenleistungshirn im Körper" angesehen hat und die Kernkooperationsbeziehung im Voraus festgelegt hat.

Wenn ein Robotunternehmen in ein Chipunternehmen investiert, macht es im Wesentlichen eines: Es bindet die Rechenleistung, die Algorithmen und die Fertigungsfähigkeiten im Voraus zusammen.

Was tun die Konkurrenten von Huixi Intelligence? Eigentlich ganz einfach - sie versuchen, Maschinen klüger, schneller und beweglicher zu machen.

Der direkteste Wettbewerb besteht in der Herstellung von Chips für autonome Fahrzeuge.

Chinesische führende Spieler wie Horizon Robotics und Black Sesame konzentrieren sich auf Automobilchips und Plattformen und integrieren Rechenleistung, Wahrnehmung und Algorithmen.

Ihr Ziel ist es, dass Autos "gut sehen, schnell rechnen und schnell reagieren" können und komplexe Szenarien wie fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen, automatischem Einparken und städtischer autonomer Fahrt unterstützen.

Mit anderen Worten, sie "upgraden" das Gehirn von Autos, damit sie wie intelligente Fahrer agieren können.

Der zweite Wettbewerbsbereich ist die Erweiterung der "Embodied - AI" - Szenarien außerhalb der Autos. Drohnen, Roboter, Industrieroboterarme... all diese Maschinen benötigen hohe Rechenleistung und Echtzeitentscheidungsfähigkeit.

Die Konkurrenten von Huixi Intelligence versuchen, die Fähigkeiten der Chips für autonome Fahrzeuge auf diese Szenarien auszuweiten, damit Maschinen nicht nur denken, sondern auch schnell handeln können.

Insgesamt wird dieser Wettlauf um Chips und Rechenleistung schließlich in der Welt, die wir sehen können, ausgetragen: Zukünftige Autos fahren klüger und sicherer, Roboter greifen genauer und bewegen sich flexibler.

Huixi Intelligence und seine Konkurrenten machen es still und leise möglich, dass diese "beweglichen Gehirne" Wirklichkeit werden und die Intelligenz nicht nur in der Cloud existiert, sondern wirklich in unser Leben eindringt.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Account "Pencil News" (ID: pencilnews), Autor: Unlügnender Unlügnender, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.