文章核心观点 - 深圳市九天睿芯科技有限公司半年内累计完成10亿元股权融资，本轮投资方为智微资本、米哈游、英豪资本、韦豪创芯，老股东英豪资本、韦豪创芯超额追加投资，一苇资本担任财务顾问 [1] - 公司以SRAM存算一体芯片为核心，围绕SRAM存算一体与高带宽闪存（HBF）两条技术主线，覆盖边缘推理、端云协同与云端大模型推理 [2][4] - 融资资金主要投向HBF与SRAM存算融合芯片研发与流片、MPM软件栈建设及云边端产品与生态布局 [2] - SRAM存算一体赛道正获资本与政策双重加持，行业进入密集融资与产品验证量产阶段 [6] 融资情况 - 本轮投资方为智微资本、米哈游、英豪资本、韦豪创芯，老股东英豪资本、韦豪创芯在本轮超额追加投资，一苇资本担任本轮融资财务顾问 [1] - 半年内公司累计完成10亿元融资 [1] - 此前投资方还包括美团战投、小鹏汽车旗下星航资本、长存产业基金、元禾璞华、豪威集团等，覆盖存储、半导体、本地生活、智能汽车与数字内容等产业链环节 [2] - 2025年9月公司完成超亿元B轮融资，由元禾璞华、英豪资本等投资 [2] - 2026年1月完成B+轮融资，深圳福田引导基金参与 [2] - 同年4月再获1.2亿元B+轮融资，投资方包括韦尔股份、招商致远资本、共达电声等 [2] 公司基本情况 - 九天睿芯成立于2018年6月，总部位于深圳福田 [2] - 公司是以SRAM存算一体芯片为核心、覆盖边缘推理、端云协同与云端大模型推理的AI芯片公司 [2] - 创始人、董事长兼CEO刘洪杰本科毕业于吉林大学，在新加坡南洋理工大学获集成电路设计硕士，后于瑞士苏黎世联邦理工学院获神经仿生工程博士学位，师从神经形态感知计算领域开拓者Tobi Delbruck教授 [2] 技术路线与产品布局 - 公司围绕SRAM存算一体和高带宽闪存（HBF）两条主线，以MPM（存储-计算-模型）共生设计为核心方法论 [4] - 产品覆盖HBF SSD、ADA300系列存算芯片、ADA400推理板卡及AI推理服务器 [4] - ADA400采用"左右脑"异构架构与晶圆Chiplet集成，单卡容量超2TB、带宽超4TB/s，面向万亿级参数模型推理 [4] - 在研的SRAM与HBF垂直堆叠3D融合存算芯片已在工程验证平台上实现DeepSeek-V4单卡+4SSD配置下约20 TPS的解码速度 [4] - 下一代HBF芯片方案设计目标为单卡带宽和TPS再提升10倍以上、单机提升100倍以上 [4] - 本轮融资将主要用于HBF与SRAM存算融合芯片的研发与流片、MPM（Model-Processor-Memory）软件栈建设，以及面向云、边、端的产品与生态布局 [2] 商业化进展 - 存算产品已量产销售 [4] - 公司系某头部厂商HBF AI芯片体系Alpha合作企业 [4] - 云端算力业务与多家互联网厂商对接 [4] - 端侧与vivo、荣耀、联想等建立合作 [4] 行业竞争与政策环境 - 同赛道内，微纳核芯于2026年6月完成超10亿元B3、B4轮融资 [6] - 亿铸科技于2025年10月完成A轮融资 [6] - 寒序科技、炬芯科技、东方算芯等也在验证、量产和新品发布上密集推进 [6] - 政策端持续加码存算一体方向，工信部、国家发改委《电子信息制造业发展"十五五"规划》对先进计算与AI芯片作出部署 [6] - 北京市"十五五"数字经济规划将存算一体芯片、先进封装与芯粒列为前沿攻关方向 [6] - 据财联社创投通—执中数据，以2026年10月为预测基准，九天睿芯后续2年的融资预测概率为86.57% [6]

文章核心观点 - 微纳核芯与无问芯穹于10月22日在杭州签署战略合作协议，以“芯算协同，共创国产AI推理新生态”为主旨，共同推进存算一体、近存架构3D-CIM™推理芯片与自主式AI基础设施的协同创新，为全球大模型产业提供高效、普惠、可规模化落地的推理算力解决方案 [1] - 此次合作标志着国产AI推理产业从“单一芯片参数比拼”正式进入“芯算协同定义系统效率”的新阶段 [1] - 全球AI产业正经历从训练优先向推理优先的历史阶段转变，推理环节算力需求呈指数级增长，推理效率、运行功耗、响应时延、算力利用率和部署成本已成为决定AI应用能否规模化落地的关键指标 [3] - 单一芯片性能或单一模型能力已无法满足复杂场景下AI大规模部署需求，构建芯片、模型、编译工具链、运行时系统与基础设施平台之间的协同体系正成为全球AI产业发展的核心命题 [3] 行业背景与趋势 - 过去两年国产AI芯片赛道涌现大量架构层面突破，存算一体、近存计算等技术路线在理论指标上已展现出对传统架构的显著优势 [3] - 国产AI产业链协同度已上升至全新层级：芯片厂商不再闭门造车，基础设施平台不再单纯依赖通用硬件，双方围绕共同的推理效率目标完成从底层到上层的联合创新 [5] - 当协同模式逐渐成为行业常态，国产AI推理产业的长期竞争力将真正建立在自己掌控的全链路技术体系之上 [5] 微纳核芯技术路线 - 微纳核芯选择存算一体与近存架构结合的3D-CIM™路线，瞄准大模型推理过程中的带宽、功耗和数据搬运瓶颈 [3] - 该路线回归计算本质矛盾，通过重构存储与计算的位置关系，以架构创新方式在成熟工艺下减少数据搬运开销，突破高性能、低功耗、低成本的“不可能三角” [3] 无问芯穹技术定位 - 无问芯穹是AI原生基础设施服务商，依托多元异构、软硬协同和自主式AI等核心技术优势 [4] - 打造连接“M种模型”和“N种芯片”的“M×N”技术范式，推动不同模型算法与不同芯片硬件之间实现极致效率与成本优化 [4] 合作内容与落地方向 - 双方将聚焦云边端多元化应用场景，围绕“芯片—系统—应用”展开协同技术攻关 [5] - 共同推动存算/近存等新形态推理芯片在真实业务环境中完成落地验证，形成可复制、可推广的云边端一体化解决方案，进一步降低大模型推理的综合应用成本 [5]