公司近期发展与融资情况 - 算苗科技在四个月内连续完成两轮累计规模近10亿元人民币的融资 [2][3] - Pre-A轮融资由源码资本、石溪资本联合领投,联想创投等多家半导体核心产业方跟投 [3] - Pre-A1轮融资由襄禾资本领投,并获国开金融、北京顺禧等国资背景资本加持 [3] - 募集资金将用于100%国产化3D算力芯片的研发和量产 [3] 公司技术与产品核心 - 公司长期专注于3D算力芯片研发,核心产品是AI大模型推理3D定制化芯片 [4] - 公司旨在通过计算机体系结构创新和3D IC供应链解决AI大模型计算的“内存墙”制约 [4] - 现有AI芯片在推理时,高达70%的计算单元因等待数据搬运而空转,过去20年计算能力增长60000倍,内存带宽仅增长100倍 [4] - 公司研发的3D DRAM带宽可达到32 TB/s,相当于英伟达B200的4倍 [4] - 公司芯片A4的仿真数据显示,在Llama和Mixtral等主流开源大模型上,其推理吞吐量(tokens/s)能达到英伟达H200的1.26倍到2.19倍 [5] - 公司采用12nm工艺的3D架构芯片,通过将内存芯片堆叠在计算核心上并修建垂直通道,实现16-32 TB/s的带宽,以专用芯片设计换取极致推理性能 [12][13] 市场定位与战略选择 - 公司战略聚焦于AI大模型推理芯片,而非训练芯片 [15] - 从市场角度看,未来90%的AI算力需求将发生在推理侧,大模型推理算力需求将远大于训练算力 [15] - 大模型训练终将收敛,推理的成本(TCO)将成为唯一考量,这是ASIC芯片擅长的战场 [15] - 公司认为大模型推理在全球是个千亿美金的算力市场,在中国则是数千亿人民币的市场,且快速增长 [19] - 公司不做GPU,专注于3D芯片的研发、量产和全球销售,并已在该领域投资十多亿人民币 [20] - 公司相信3D芯片代表计算的未来,ASIC是解决大模型推理计算的正确路径,GPU只是过渡 [20] 创始人背景与团队构成 - 创始人汪福全曾是中科院声学所国家重点实验室博士、研究员,师从张仁和院士,后进入中科院计算所从事博士后工作,合作导师为“龙芯”首席科学家胡伟武 [5] - 公司核心科学家大多毕业于中科院计算所、声学所、自动化所以及清华等高校,团队包括半导体行业创业老兵和微软亚洲研究院的前沿AI研究员 [5] - 创始人于2009年创办中科声龙,围绕龙芯进行产业化探索,后于2018年关停相关业务,带领团队进入加密算力芯片领域 [6] - 在加密算力领域,团队选择挑战以太坊算力芯片,并于2021年第四季度推出JASMINER X4芯片,用40nm工艺实现了比英伟达7nm旗舰显卡高出20倍的加密算力功耗比,在以太坊转向POS前一年带来8亿元收入 [8] 技术发展路径与竞争优势 - 公司技术起源于攻克以太坊“抗ASIC”共识算法(ethash)带来的内存带宽瓶颈,最终在2019年底锁定3D堆叠架构 [7][8] - AI大模型计算与以太坊挖矿有相似的内存瓶颈,团队已验证3D堆叠是解决此类问题的最佳现实方案 [8] - 公司认为其生存发展的关键是“AI大模型时代,计算范式跃迁带来的新机遇” [8] - 英伟达因需维护CUDA生态和通用GPU架构的兼容性,其硬件创新受制约,而创业公司可基于第一性原理进行ASIC定制化设计,这是公司的机会 [14] - 创始人认为,在需要极致效率、具象思维的ASIC专用芯片领域,中国工程师擅长“在螺蛳壳里做道场”的精耕细作,加密算力芯片的历史已证明中国公司能称雄,AI推理战场历史会重演 [17] - 公司携手供应链伙伴,开创了中国3D堆叠芯片领域,并已在全球范围内初步形成显著优势 [20] 公司理念与行业展望 - 公司很少提“国产替代”,因其目标是成为具有国际竞争力的芯片公司,为全球AI大模型计算贡献中国优势的全新解决方案 [9] - 创始人的底气来自团队在3D IC领域多年的研发经验,以及在加密算力市场大规模商业化的成功实践 [9] - 创始人认为中国芯片产业的前途在于市场化力量,中国技术的市场化力量被严重低估 [22] - 公司在加密算力全球市场的极限生存训练,历练了团队并与国内3D IC核心供应链伙伴共同发展 [24] - AI算力在未来将像水电气一样成为新时代的基础设施,AI时代核心竞争力在于算力,算力的未来在于架构创新 [28] - 公司坚信3D堆叠架构和ASIC极致优化的设计理念,在未来5-10年内是AI大模型算力的最优解 [28]
一家水下AI芯片公司完成10亿元融资,瞄准大模型推理
暗涌Waves·2026-02-13 08:57