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恒旭伙伴｜恒旭资本参与微纳核芯10亿元C1轮融资，加速突破AI大模型推理“芯”瓶颈

2026-09-09

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近日，全球领先的三维存算一体AI芯片公司——杭州微纳核芯电子科技有限公司（以下简称“微纳核芯”或“公司”）完成10亿元C1轮融资，恒旭资本、美格智能、华勤技术、知名大模型公司等产业投资方和优势资本、元昊投资、金浦投资、阳光人寿、元禾璞华、德联资本、宽桥恒松、厚雪资本等专业投资机构共同支持，并有多名老股东持续加码。微纳核芯以全球首创三维存算一体3D-CIM™（即“3D近存计算+SRAM存算一体+RISC-V异构存算”）AI推理芯片产品，突破AI芯片“高性能+低功耗+低成本”的不可能三角，与股东共建“存储+计算芯片+终端应用”的全面生态体系，并将于近期实现规模商业化与量产销售，成为全球首批进入商业化的三维存算一体AI芯片公司。


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首创三维存算一体3D-CIM™新架构，突破AI大模型推理“芯”瓶颈

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大模型时代算力需求爆发，“词元（Token）经济”时代已然到来。传统冯·诺伊曼架构存储和计算分离的底层局限日益凸显，海量模型参数在存储单元和计算单元之间的频繁搬运，不仅会带来访存时延和带宽压力，也产生大量功耗损失，由此形成的“存储墙”和“功耗墙”已成为制约AI推理性能和能效的核心瓶颈。通过架构创新以降低单Token推理成本，已成为AI芯片产业的关键技术方向。


微纳核芯依托存算一体技术积累，全球首创三维存算一体3D-CIM™架构AI推理芯片。通过融合DRAM三维近存计算、SRAM存算一体和RISC-V异构存算，3D-CIM™从架构根源破解冯·诺伊曼架构瓶颈，实现大模型推理的高吞吐、低功耗和低成本。公司的SRAM存算一体技术通过将计算单元深度嵌入存储单元并在阵列上高效并行完成大模型推理中最重要的矩阵/张量计算，显著提高算力密度（成本相关）和计算能效（功耗相关）；公司实测流片结果显示，SRAM存算一体相比冯·诺伊曼架构可提升4-6倍算力密度和5-10倍能效比。


公司端侧芯片功耗和成本优势显著，LP-CIM™系列通过与存储原厂深度协同为端侧AI提供极致性价比方案；而云侧芯片依靠成熟工艺即可实现以往先进制程才有的同等算力，为摆脱“工艺依赖”提供可行路径，对缓解国产AI推理算力紧张具有实质作用。公司后续端侧和云侧AI芯片主要围绕更优制程、更大面积、更大容量等维度开展迭代，全方位进一步提高产品全球竞争力。


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原始创新与一流工程深度融合，持续刷新存算一体世界纪录

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微纳核芯孵化于浙江省北大信息技术高等研究院，是全球最早开展存算一体架构原创研究并推动其全栈自主可控和产业化的团队之一。依托国际领先的创新团队和业界一流的工程化队伍，公司打造出一支以持续原创创新为驱动力的高效、坚韧、强大的产业团队，已拥有百余名知名高校博士/博士后和头部大厂工程大牛，高层次人才密度领跑行业第一梯队。


团队近六年在“芯片设计国际奥林匹克 ISSCC”连续输出十余项打破世界纪录的实测成果，多次刷新SRAM存算一体芯片的算力密度、能效比等关键指标，为公司技术迭代、产品落地与商业化推进筑牢坚实的人才底座。长期积累的原创技术能力以及架构、芯片、封装、指令集、编译器的全链路工程能力，为微纳核芯持续推进产品迭代、客户导入和商业化落地奠定了坚实基础。


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3D-CIM™进入商业赛跑阶段，端云全场景优势凸显

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经过近十年的学术研究与工程化验证，三维存算一体技术正从实验室创新加速迈向产业应用，微纳核芯正进入规模商业化阶段。目前，公司已逐步完成芯片、板卡/服务器、全软件栈的开发工作并将于年内陆续完成多场景客户送样测试。微纳核芯已初步打通从存算一体芯片架构、编译工具链和系统软件，到大模型部署及终端应用适配的完整链路，持续降低新架构的开发与迁移门槛。 

在产业生态方面，微纳核芯正与数家头部存储厂商、大模型公司、手机及PC厂商、服务器及云服务企业、主控芯片厂商开展紧密合作，面向AI手机、AI PC、AI NAS、云侧词元工厂等多元场景，公司提供兼具高性能、低功耗和高性价比的AI推理解决方案，合作生态圈已获得国家部委高度认可。随着三维存算一体技术进入商业赛跑阶段，微纳核芯将持续推进架构创新、产品迭代与生态建设，以差异化计算架构助力AI芯片实现技术突破与产业升级，构建AI普惠的美好愿景与宏伟蓝图！

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恒旭观点

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恒旭资本坚定看好微纳核芯存算一体芯片在汽车智能化浪潮中的核心卡位价值。当前智能驾驶与座舱交互对端侧AI算力需求指数级攀升，传统冯·诺依曼架构面临“存储墙”瓶颈，成本、功耗与延迟已成为车规级域控制器的核心约束。微纳核芯创新的三维存算一体3D-CIM™技术体系，通过将存储与计算深度融合，实现能效数量级提升与超低功耗运行，精准匹配智能汽车的边缘推理场景。随着整车EE架构向域集中、中央计算加速演进，存算一体芯片有望成为智能汽车新型计算底座的关键基础设施。我们期待与微纳核芯共同推动该技术在车规场景的规模化落地。

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Jan. 29, 2024