一家成立五年的杭州芯片公司，用六个月时间拿到了30亿元融资——资本正在为"不再搬运数据"的计算方式下重注。

‌

10月28日，杭州微纳核芯电子科技有限公司（下称"微纳核芯"）宣布完成‌超10亿元C2轮融资‌，由建投投资领投，杭州资本、凯泰资本、晓池资本、烟台财金、盛堃投资、国投泰康、领阳基金等机构共同投资，多名老股东继续加码。叠加今年9月完成的10亿元C1轮，公司在‌两个月内融资超20亿元、半年内累计融资30亿元‌。本轮估值未披露，资金将主要用于产品开发迭代与供应链量产备货。

伴随融资披露的还有产品进度：‌第一代LP-CIM™与PCIe-CIM™系列共三颗芯片已全部投片‌，预计‌2027年初正式客户送测并启动批量供货‌。按照公司的说法，这将是"全球首批进入商业化的三维存算一体AI芯片"。

一、先搞清楚：存算一体到底在解决什么问题

要理解这30亿的分量，得先回到一个被反复提起的老问题——‌"存储墙"与"功耗墙"‌。

现代计算机沿用的是冯·诺依曼架构，存储和计算是两套分离的模块：每一次AI推理，数据都要在存储器与计算单元之间来回搬运。在PC和移动互联网时代这套体系运行良好，但大模型时代来了，参数规模指数膨胀，搬运的代价被迅速放大。

据业内测算，AI运算需要接近1PB/s的存算通道速率，传统DRAM带宽远远跟不上；而在7nm工艺下，‌数据搬运功耗占比甚至超过63%‌。图灵奖得主、计算机体系结构先驱约翰·轩尼诗（John L. Hennessy）给出过一个更直白的判断：‌当前AI计算中，数据搬运的成本已达到计算成本的100倍‌。

存算一体的思路很直接：‌既然搬运那么贵，那就让数据在存储阵列内部就近完成运算‌。业界路线分为"模拟存算一体"和"数字存算一体"两大方向，存储介质上又分化出SRAM、Flash、RRAM、DRAM等多条路线，各家选择差异明显。

二、微纳核芯的解法：三层叠加的"3D-CIM™"

微纳核芯成立于2021年，总部位于杭州萧山，孵化于‌浙江省北大信息技术高等研究院‌，是国家高新技术企业，在无锡、合肥、北京设有子公司，上海、深圳设有分公司。

它自研的‌3D-CIM™‌架构，本质上是一套"三层叠加"的组合方案：

‌第一层，3D近存。‌ 通过晶圆混合键合技术，把存储器的晶圆与计算芯片的晶圆进行三维堆叠，数据搬运距离从传统的毫米量级降至微米量级。按公司披露，这种架构下存储与计算之间的带宽比传统方案提升一个数量级，搬运功耗同步显著降低。

‌第二层，数字域SRAM存算一体。‌ 让部分矩阵和向量运算在更接近数据存储的位置完成，减少往返传输。公司称，在同等工艺节点上能把算力密度提升到传统NPU和GPU架构的4倍以上。

‌第三层，RISC-V异构架构（RV-CIM™）。‌ 大模型底层矩阵运算相对固定，但模型本身几乎每隔一两个月就在迭代，芯片必须具备通用性。公司为此搭建了覆盖指令集扩展、编译器、算子库和算法适配的全链条软件体系。

据公司披露，‌在特定工艺、面积和计算精度对比条件下，其SRAM存算一体架构相比传统冯·诺依曼架构，可实现约4—6倍算力密度和约5—10倍计算能效提升‌。需要说明的是，公开材料并未提供完整的对照芯片规格及测试条件，这一数据目前仍属企业自述口径。

公司创始人、首席科学家兼董事长‌叶乐‌是北京大学集成电路学院副教授、博士生导师，师从王阳元院士，国家杰青、优青，兼任浙江省北大高研院副院长。他在ISSCC、JSSC等芯片设计顶刊发表论文近20篇——其团队曾于2024年拿下‌ISSCC 2023年度唯一最佳论文奖（杰出技术论文奖）‌，这是ISSCC创办70年来中国大陆首次获此奖项。公司核心成果已‌连续六年入选ISSCC‌。三、三颗芯片各管什么：端侧与云侧双线布局

此次投片的三颗芯片，分属两条产品线：

产品线

定位

关键规格（公司披露）

‌LP-CIM™系列‌

AI手机等端侧、部分云侧服务器等高性价比场景

单颗集成2GB DRAM，INT8算力不低于20TOPS，功耗低于2W，采用LPDDR接口并支持内存共享

‌PCIe-CIM™系列‌

高性能推理市场，端侧与云侧兼顾

单颗集成2至12GB DRAM，INT8算力40至80TOPS，功耗低于4W，采用PCIe接口

两条产品线均支持多颗级联，据官网信息，‌在Llama系列模型上可实现150至300 tokens/s的推理速度‌。公司称，云侧系列可基于国产成熟工艺实现对标先进制程的算力密度，同时大幅提升带宽、降低功耗——这正是"用成熟工艺换架构效率"的核心逻辑，对缓解先进制程产能压力有直接意义。

在客户对接上，公司称端侧已与‌多家手机平台、ODM厂商及具身智能公司‌开展多年的技术对接、算法适配与方案开发，完成多轮仿真器验证，部分项目进入‌深度联合调试‌阶段；云侧则与多家CSP云服务商、AI Infra厂商、AIDC算力服务商推进算力方案评估与场景化POC测试。四、钱从哪来：国资与产业资本"带场景"入场

复盘微纳核芯的融资节奏，可以看到一条清晰的加速曲线。据企查查信息，公司成立以来已完成‌9轮融资‌：

‌2026年1月‌，B+轮落地，兆易创新参与；

‌2026年6月‌，再获超亿元B+轮，江城基金、九坤投资、中芯聚源、蓝驰创投、凯风创投等入局；

‌2026年9月‌，10亿元C1轮，元昊投资、金浦投资、阳光保险、元禾璞华等参投，华勤技术、美格智能等产业投资方跟进；

‌2026年10月‌，超10亿元C2轮，国资与产业资本为主。

更早的B轮及后续轮次中，‌深创投、中芯聚源、毅达资本‌等持续投资；公司还曾披露获得‌兆易创新、佰维存储‌等存储产业链企业的支持——这条线索很关键：3D DRAM的保供能力，直接决定产品能否规模化交付。

产业资本"带场景"入场是本轮融资潮的共性特征。据21世纪经济报道梳理，美格智能表示将与微纳核芯工程团队深化协同，推动存算一体AI芯片在端侧计算、物理AI、智能体终端、推理服务器等场景落地。不过需要指出，‌目前公开信息尚不足以确认这些企业已向微纳核芯下达芯片订单‌。五、冷静看：赛道热度高，但量产交付才是真考场

把微纳核芯放回存算一体的产业坐标系，几条判断值得留意。

‌第一，政策窗口已经打开。‌ 2026年，"存算一体"首次被正式写入《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，与"三维集成""光电融合"并列为下一代集成电路重点突破方向。北京市"十五五"高精尖产业发展规划亦明确提出持续推进存算一体等新型架构产品迭代。需求侧同样在暴涨——国家数据局数据显示，‌截至2026年3月，我国日均AI Token调用量已突破140万亿‌，相较2024年初增长超过千倍。

‌第二，赛道竞争已经进入"客户导入与出货"阶段。‌ 不同企业沿不同介质分头布局：‌知存科技‌走NOR Flash模拟存算路线，其WTM2101已实现稳定出货，官网披露芯片累计出货量超千万颗；‌后摩智能‌基于SRAM存算一体，10月中旬公开披露M30、M50已量产，M50获超150个产品定点，首款3D-CIM芯片A20也已投产；‌亿铸科技‌基于3D DRAM研发全数字存算一体芯片，相关产品已完成流片，并于10月23日宣布完成超10亿元融资。此外还有九天睿芯、光羽芯辰等一批新锐公司密集融资。

‌第三，风险同样明确。‌ 一个必须承认的时间差是：‌仿真器验证、方案测试与实物芯片正式送测，属于完全不同的环节‌。目前公司尚未披露三颗芯片的具名送测客户、批量采购订单及收入规模。存算一体芯片的公认难点还包括——算法快速迭代（主流范式平均每2—3年一换）对硬件通用性的挑战、以CUDA为代表的软件生态壁垒、以及不同存储介质的工程实现与异构融合难度。

对市场而言，‌2027年初是一个关键节点‌。届时三颗芯片能否如期完成客户送测、启动批量供货，以及最终能拿到多少实际订单，将决定这30亿元资本是从"验证技术可行"真正走向"推动产品进入真实应用"，还是停留在纸面进度上。

‌信息来源‌：微纳核芯官方融资公告及官网产品信息、投资者关系公开材料、企查查工商信息、北京大学及浙江省北大信息技术高等研究院公开资料、观察者网/芯东西/华尔街见闻/21世纪经济报道等媒体报道、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》、国家数据局公开数据。

OCR:IMG:ACC微纳 NANO-CORECHIP