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。
