Xiwang sichert sich weitere 2 Milliarden Yuan an Finanzmitteln, seine Bewertung hat sich innerhalb von vier Monaten verdoppelt und erreicht 20 Milliarden Yuan | Exklusiv

Text | Hai Ruojing

In den letzten zwölf Monaten befinden sich in China hergestellte GPUs in einer anhaltenden Kapitalhausse.

Waves erfuhr exklusiv, dass Sunrise kürzlich eine weitere Finanzierungsrunde in Höhe von 2 Milliarden Yuan abgeschlossen hat, wobei die Bewertung nach der Finanzierung etwa 20 Milliarden Yuan erreicht. Bereits im April dieses Jahres schloss Sunrise eine von Hangzhou Capital angeführte Finanzierungsrunde von über 1 Milliarde Yuan ab, und die Bewertung überschritt die Marke von 10 Milliarden Yuan. Innerhalb von weniger als einem halben Jahr hat sich die Bewertung fast verdoppelt.

Grob berechnet hat Sunrise seit seiner Ausgliederung von SenseTime Ende 2024 insgesamt fast 6 Milliarden Yuan an Finanzmitteln aufgenommen.

Auf die oben genannten Nachrichten antwortete die Seite von Sunrise: Derzeit sind keine weiteren Kommentare möglich.

Sunrise existiert als unabhängiges Unternehmen noch nicht lange, aber sein Chipteam besteht bereits seit vielen Jahren. Ende 2024 trieb SenseTime die Anpassung der „1+X“-Struktur voran und gliederte das kapitalintensive, langfristige Chipgeschäft als unabhängiges Unternehmen aus. Xu Bing, Mitbegründer von SenseTime, übernahm den Posten des Vorstandsvorsitzenden. Die zwei Co-CEOs, Wang Yong, der zuvor als Kernarchitekt bei AMD und Kunlunxin tätig war und 2020 zu SenseTime wechselte, um das Chipgeschäft zu leiten; und Wang Zhan, der früher Vizepräsident von Baidu war.

Vor der Ausgliederung hat dieses Team bereits zwei Chips in die Massenproduktion gebracht: das multimodale visuelle Inferenzchip S1 und die Large-Modell-Inferenz-GPU S2. Im Investitionsbereich, der auf „fortlaufende Erfolge“ setzt, ist dies ein wichtiger Vorteil.

Laut Angaben von informierten Personen und in Kombination mit Informationen zu gewerberechtlichen Änderungen hat sich die Liste der Industriekapitalgeber bei der neuen Finanzierungsrunde von Sunrise im August 2026 weiter erweitert, darunter CP Group, Andon Health, Infore Environment und Tongcheng Travel. Gleichzeitig sind Kapitalmittel von „Nationalmannschafts“-Einheiten wie PICC Capital und CCB Trust Capital eingestiegen; Finanzinstitute wie Janchor Partners, CAS Star und Cowin Capital haben ebenfalls an der Investition teilgenommen.

Warum hat sich die Bewertung eines Inferenzchip-Unternehmens innerhalb weniger Monate fast verdoppelt?

Aus der Perspektive der Mitte des Jahres 2026 ist die Veränderung der Struktur der KI-Rechenkapazitätsnachfrage bereits recht deutlich. In den vergangenen Jahren wurde die meiste KI-Rechenkapazität in der Phase des Trainings großer Modelle verbraucht; heute gelangen Agenten in Massen in die Produktionsprozesse. Bei einer einzigen Aufgabe können Dutzende von Modellaufrufen stattfinden, und die ununterbrochene Inferenz und Token-Produktion rund um die Uhr werden zum Schwerpunkt des Wachstums des Rechenkapazitätsverbrauchs.

Vor allem in diesem Sommer wurden nacheinander die Open-Source-Modelle Kimi K3, MiniMax H3 und DeepSeek-V4 veröffentlicht, und die Nachfrage nach KI-Codierung, Videogenerierung und Büroanwendungen hat deutlich zugenommen. Diese Arten von Aufgaben erzeugen oft eine große Anzahl von langen Kontexten, mehrfachen Aufrufen und Tool-Nutzungen. Je größer der Umfang der Aufrufe ist, desto sensibler sind die Nutzer für die entstehenden Kosten.

Das ist auch der Grund, warum die „Token-Ökonomie“ in diesem Jahr wiederholt diskutiert wird. Wenn Inferenz zu einem lukrativen Geschäft wird, wie viele Token ein Chip stabil erzeugen kann, wie viel Strom und Kosten für jedes Token anfallen und ob eine stabile Versorgung gewährleistet ist, sind die realen Kriterien, die die Einkäufer zwangsläufig berücksichtigen.

Der von Sunrise im Januar 2026 vorgestellte Inferenzchip S3 versucht, sich in Bezug auf Inferenzeffizienz, Kosten und Versorgungssicherheit vorzeitig zu positionieren. Wie das Team von Sunrise in früheren Medieninterviews erwähnte, wurde der überwiegende Teil der Rechenkapazität der beiden Generationen von Chips S1 und S2 in der tatsächlichen Auslieferung für Inferenzszenarien verwendet, was dazu führte, dass S3 vollständig auf eine spezielle Inferenzarchitektur umgestellt wurde. Im Gegensatz zu gängigen GPUs verfolgt S3 nicht das Ziel der kombinierten Trainings- und Inferenzfunktion, sondern konzentriert Transistoren und Leistungsbudget auf die Verbesserung der Inferenzeffizienz.

Bei der Auswahl des Grafikspeichers hat S3 nicht den Hochgeschwindigkeits-Arbeitsspeicher (HBM) verwendet, der standardmäßig für kombinierte Trainings- und Inferenz-GPUs eingesetzt wird, sondern den stromsparenden Arbeitsspeicher (LPDDR), der üblicherweise in Smartphones und Laptops verwendet wird.

Wenn man den Grafikspeicher als „Lager“ betrachtet, ist HBM wie ein dreidimensionales Lager, das an einer sehr breiten Hochgeschwindigkeitsstraße gebaut ist. Sein Vorteil ist die extrem hohe Bandbreite, die einen schnellen Datenzugriff ermöglicht, aber es ist teuer, und die Kapazitäten für fortschrittliche Gehäusetechnologien konzentrieren sich auf wenige Hersteller wie TSMC, was zu Versorgungsengpässen führt. Im Vergleich dazu ist die Bandbreite eines einzelnen LPDDR-Chips geringer als die von HBM, aber seine Kapazität kann größer ausgelegt werden, die Kosten sind niedriger und die Lieferkette ist zuverlässiger.

Da die von Agenten zu verarbeitenden Aufgaben immer komplexer werden, ist neben der Rechengeschwindigkeit auch die Frage, ob der Grafikspeicher das Modell, lange Kontexte und temporäre Speicherinhalte während des Betriebs aufnehmen kann, zu einem Schlüsselfaktor für die Inferenzeffizienz geworden. Nachdem das „Lager“ mit LPDDR vergrößert wurde, kann die Datenmenge, die für jedes Token übertragen werden muss, durch Berechnungen mit niedriger Genauigkeit komprimiert werden, sodass die gesamte Inferenzeffizienz potenziell besser ist.

Abgesehen von der Technik haben im Hinblick auf die unabhängige und kontrollierbare Lieferkette einige LPDDR5X-Produkte von ChangXin Memory im Jahr 2025 die Massenproduktion erreicht, und die Entwicklung der nächsten Generation von LPDDR6 steht kurz vor dem Abschluss. Die inländische Speicherindustrie verfügt über eine anfängliche Versorgungsfähigkeit. Für inländische Inferenzchip-Unternehmen, die denselben Weg verfolgen, ist es nicht erforderlich, sich im Speicherbereich vollständig auf ausländische Lieferketten zu verlassen.

Seit Ende letzten Jahres sind Moore Threads, MetaX und Biren Technology nacheinander an die Börse gegangen, und in der Warteschlange für Börsengänge gibt es weitere Akteure wie Enflame Technology und Kunlunxin. Die Inferenz-Rechenkapazität ist nach wie vor ein Engpass in der KI-Industriekette. Startups, die sich auf spezielle Inferenzarchitekturen, integrierte Speicher- und Recheneinheiten sowie Rechenkapazitätsplanung konzentrieren, sind nach wie vor sehr aktiv, und Kapital sowie Talente strömen weiter in diesen Bereich. Nach der Hektik werden die Freisetzung von Produktionskapazitäten und die Differenzierung der technischen Wege die Branche in eine Phase der tatsächlichen Umsetzung führen.

Sunrise befindet sich genau an diesem Wendepunkt.

Die Massenproduktion von zwei Chip-Generationen hat praktische Ingenieurserfahrungen geliefert, und der differenzierte Weg, auf den S3 setzt, zeigt neuen Wert in dem Moment, in dem die Branche um die „Kosten pro Einheit von Token“ konkurriert. Derzeit ist die Innovation aber nur zur Hälfte abgeschlossen. Ob diese technische Kombination bei der großangelegten Auslieferung bestehen kann und ob die Kostenkurve für eine Million Token wie erwartet sinken wird – die andere Hälfte hängt von der Prüfung durch den Markt ab.