中科驭数完成数亿元C+轮融资,DPU芯片国产化进入爆发前夜
2026年8月18日,国内DPU芯片领军企业中科驭数正式完成C+轮融资,多家产业资本与政策性基金联合参与,融资完成后公司投后估值接近70亿元人民币。值得关注的是,仅一个月前(2026年7月),中科驭数刚完成C轮融资——在如此密集的高频融资节奏背后,是国产DPU芯片正在从「可用」走向「好用」的产业临界点。
谁在投资中科驭数?
本轮融资投资方阵容堪称豪华:
- 长江资本:长期专注硬科技领域
- 太平科创:政策性科技基金背景
- 云锋投资:阿里系产业资本
- 尚颀资本:汽车产业链背景
- 浙江产投:浙江省级产业基金
- 智微资本、 建投华科:芯片产业链协同资本
这一「产业资本+政策性基金」的组合,清晰体现了市场对DPU赛道的定位认知:它既是算力基础设施的核心器件,也是国家科技自主可控战略的关键环节。
中科驭数是谁?
中科驭数(北京)科技有限公司成立于2018年4月,核心团队脱胎于中科院计算所体系结构国家重点实验室,是典型的「国家队」创业基因。公司自研KPU(Kernel Processing Unit)创新架构,已完成四代DPU芯片的迭代研发,是国内DPU赛道唯一具备完整「架构创新—芯片设计—软件生态—商业落地」链条的企业。
DPU:算力网络的「第三颗心脏」
DPU为何重要?
在AI算力基础设施中,CPU负责通用计算,GPU负责并行加速,而DPU(Data Processing Unit,数据处理器)则承担网络、存储、虚拟化、安全等任务卸载——将上述基础设施层工作从CPU卸载到DPU处理,从而释放CPU与GPU的算力效能。
随着大模型训练和推理对算力需求爆发式增长,数据流转调度已成为制约GPU算力释放的关键瓶颈。DPU正是解决这一瓶颈的核心器件。
驭数K2-Pro:国内首颗量产全功能DPU
驭数K2-Pro是中科驭数当前最核心的旗舰产品,拥有以下性能指标:
- 80Mpps网络卸载能力
- 75TOPS AI推理性能
- 400G高速互联带宽
- 50MQPS数据库加速能力
这是国内首颗实现量产的全功能DPU算力芯片,直接对标英伟达ConnectX系列智能网卡,被视为国产替代的核心选项。
K3芯片2026年量产在即
中科驭数K3芯片计划于2026年量产,性能再度跃升:160Mpps网络卸载、150TOPS AI推理、800G高速互联、100MQPS数据库加速——有望进一步缩小与全球龙头的差距。
应用场景:金融、云计算、智算中心
中科驭数DPU产品已在多个关键场景实现商业化落地:
- 金融:低延迟交易网络加速,满足高频交易对时延的极致要求
- 云计算:虚拟化卸载,提升云服务器密度与效率
- 运营商:5G核心网加速,承载海量数据转发
- 智算中心:AI训练集群的通信加速,是当前增长最快的场景
融资用途与未来规划
中科驭数方面表示,本轮资金将重点投向:
- DPU系列芯片持续迭代研发(K3为近期重点)
- 完善配套软件生态体系(SWIFT/CONFLUX/FLEXFLOW三大产品系列)
- 加大市场推广力度,拓展金融、智算中心等重点行业客户
国产DPU的机遇与挑战
《算力基础设施高质量发展行动计划》明确将DPU列为算力网络关键短板予以攻克,政策红利持续释放。但与此同时,中科驭数也面临英伟达、AMD等国际巨头的激烈竞争,芯片制造工艺与软件生态建设仍是长期课题。
FAQ
Q1:中科驭数本轮融资金额和估值是多少?
本轮为数亿元C+轮融资,由长江资本、太平科创、尚颀资本、云锋投资等多家机构联合参与,投后估值接近70亿元。此前C轮估值约50亿元,一个月内估值增长约40%。
Q2:中科驭数的KPU架构与传统DPU有何区别?
KPU(Kernel Processing Unit)是中科驭数独创的架构,以核函数为运算单元构造专用计算架构,拥有超低时延、高吞吐的网络加速技术,相比传统DPU在特定场景性能更优。
Q3:DPU的市场空间有多大?
随着AI智算中心建设提速,DPU正从数据中心可选配件向智算集群刚需标配演进。多家机构预计,到2027年国内DPU市场规模将突破数百亿元。
Q4:中科驭数的产品系列有哪些?
中科驭数已形成三大产品系列:SWIFT(思威)主打极致速度;CONFLUX(功夫)强调灵活可编程;FLEXFLOW(福来)专注高吞吐量,覆盖金融、云计算、智算中心等全场景。
中科驭数融资历史一览
| 轮次 | 时间 | 金额 | 估值 |
|---|---|---|---|
| C轮 | 2026年7月初 | 数亿元 | 约50亿 |
| C+轮 | 2026年8月 | 数亿元 | 近70亿 |
| C+轮(扩大) | 2026年8月 | 数亿元 | 近70亿 |
当GPU的算力被充分发挥,当数据流转不再成为瓶颈,DPU正是那个「看不见却离不开」的关键角色。中科驭数70亿估值的背后,是整个AI算力网络对第三颗「心脏」的迫切需求。
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