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微纳核芯完成超10亿元B轮系列融资

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近日,存算一体AI芯片公司——微纳核芯完成B3轮和B4轮,合计超10亿元的融资。

两轮融资聚集中国移动链长基金、超越摩尔、江城基金、佰维存储、知名大模型公司等产业投资方,中国互联网投资基金等国家级战略投资平台,中芯聚源、毅达资本、蓝驰创投、东方嘉富及立讯精密产投等老股东继续加持。

中国移动链长基金相关负责人认为,中国移动链长基金高度看好AI推理芯片的市场前景。微纳核芯的三维存算一体技术能够实现大模型推理的高性能、低功耗、低成本。未来,中国移动将依托海量手机终端生态与移动云算力资源优势,携手公司,在手机端AI算力及智能终端领域推进相关应用的落地,深化产投协同。

佰维存储表示,微纳核芯全球首创的3D-CIM™技术,将3D近存、存内计算与RISC-V指令集深度融合,用成熟工艺实现了先进工艺的性能与能效,真正破解了行业“高性能 + 低功耗 + 低成本”的不可能三角。佰维存储将与公司持续开展产业合作,助力公司成为全球端侧AI芯片的领军企业。

据了解,伴随大模型的快速普及,AI产业正逐步从“训练驱动”转向“推理驱动”。相对于训练,推理需要持续承载海量请求,而且智能体、多模态、实时交互等新应用形态也在显著提升AI推理需求与系统负载。在此背景下,行业开始从“集中式云推理”逐步演进到“端-边-云协同推理”架构。相比纯云侧推理模式,端侧推理在实时响应、隐私保护、离线能力与系统成本等方面具备天然优势,推动大模型推理逐步向终端设备迁移。苹果和OpenAI等厂商都会陆续推出支持本地大模型推理的新一代AI终端。

与此同时,大模型推理催生AI芯片架构重构,谷歌DeepMind团队的图灵奖得主David Patterson近期研究指出,当前GPU/TPU等主流架构在大模型推理场景下面临显著的内存带宽与延迟瓶颈,产业正加速探索“算力靠近存储”等新型AI计算架构。尤其在手机场景下,大模型推理需要在极低功耗与有限面积条件下持续运行,对算力密度、计算能效和数据带宽提出了更高要求。

微纳核芯全球首创3D-CIM™架构 (3D近存+存内计算+RISC-V存算),从根本上消除数据搬运开销,在成熟工艺上突破数据带宽、算力密度和计算能效瓶颈。

据悉,随着B3轮融资到位,公司两款核心产品线进入产品化关键阶段:PCIe-CIM™系列:面向AI手机、AI PC、云侧智算中心、一体机的大模型推理协处理器,已完成核心研发与仿真验证;LP-CIM™系列:全球领先的近存+存算解决方案,与存储原厂深度协同为端侧AI提供极致能效比方案,产品化进程稳步推进。

目前,公司端侧AI芯片正逐步进入产品周期。公司于2025年与主流手机客户敲定配套主芯片型号并完成软硬件兼容性评估;2026年与数家端侧大模型公司建立战略合作关系,共同推进“芯模联动”生态体系建设。

在云侧,微纳核芯3D-CIM™架构采用局部数据循环系统,相比于GPU的数据搬运系统可大幅提高集群系统效率。目前公司已与数家云厂商和服务器厂商深度绑定,共同推动板级架构设计,争取年内完成板卡送样。

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