文章核心观点 - 铭芯启睿完成超4亿元A轮融资，由博原资本领投，博世创投、创领资本、米哈游、中关村科学城公司、兆易创新等跟投，老股东复容投资、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧基金、小米战投、中科创星持续加注 [4] - 前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加盟铭芯启睿，出任CEO兼联合创始人 [2] - 本轮融资将主要用于RRAM的产业化与商业化，以及新产品LPU的研发 [4] - 公司定位明确，不与GPU内卷，聚焦满血模型的高速Token体验，用越级性价比服务高端推理市场 [7] - 大模型推理正在进入架构创新的关键期，存算协同是破局的核心路径之一 [7] - 公司从RRAM技术公司迈向存算协同芯片公司的关键一步 [11] 融资历程 - 2025年初，锦秋基金领投铭芯启睿天使轮 [1] - 锦秋投资后，公司于2026年1月完成超亿元Pre-A轮融资 [1] - 锦秋持续加码，在最新A轮融资中继续追加投资 [2] - 10月19日，铭芯启睿宣布完成超4亿元A轮融资 [4] - 本轮融资由博原资本领投，博世创投、创领资本、米哈游、中关村科学城公司、兆易创新等跟投 [4] - 老股东复容投资、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧基金、小米战投、中科创星持续加注 [4] 核心团队 - 卢涛在芯片行业深耕20余年，历任曦智科技副总裁、Graphcore总裁兼大中华区总经理、Cavium中国区总经理 [6] - 卢涛长期聚焦AI基础设施核心组件，覆盖Arm架构服务器CPU、DPU、RDMA网卡、数据中心交换芯片、大SRAM架构的AI处理器IPU、基于3D堆叠DRAM的NPU及硅光芯片等多个领域 [6] - 卢涛兼具技术、产品与市场的复合视角 [6] - 铭芯启睿团队源自中国科学院刘明院士团队，在材料、器件、工艺、芯片设计等底层技术上拥有二十多年深耕积累 [7] - 团队在三维集成、近存计算及混合存算一体架构方面具备深厚科研积累 [7] - 铭芯启睿董事长为刘琦 [12] - 锦秋基金合伙人郑晓超主导了与卢涛的沟通与推动 [3][13] 战略升级与业务方向 - 锦秋基金作为公司董事，深度协助参与卢涛加盟的沟通与推动，协助双方在技术战略、商业化路径及长期发展愿景上达成共识 [3] - 卢涛带来的系统架构视野、产业生态资源和商业化落地经验，与团队的底层技术积累形成优势互补 [8] - 二者叠加将加速存算协同产品从技术验证走向商业交付 [8] - 公司已开始第一代LPU研发，主要面向Agentic AI时代低延迟、长上下文、高吞吐的核心需求 [10] - 公司专注服务大模型推理需求，提供新一代算力底座 [10] - 公司LPU立足于内存技术和内存架构创新，从系统层面同步优化计算、存储与互联，以三者协同解决大模型推理瓶颈 [11] - 公司LPU第一阶段目标是让每个用户都能享受高速Token，并兼顾系统吞吐和整体成本 [11] - 公司将打通产学研用投全链路，加速把技术积累转化为可验证、可交付的产品和商业价值 [12] 行业判断 - 大模型推理解码环节本质是内存搬运密集型任务，每生成一个Token都要反复搬运模型权重与KV缓存数据，这是孤立堆叠算力难以解决的瓶颈 [11] - 增加GPU数量可在一定程度上降低延迟，但会推高功耗、网络复杂度和单位服务成本 [11] - 偏重批处理的服务方式能提高吞吐量，却会让面向用户的智能体显得更慢 [11] - 推理市场Token正在分层，标准档拼成本，越级档拼体验和未来的业务逻辑 [10] - 单纯依赖单一维度的算力提升，已难以满足低延迟、长上下文、高吞吐的综合需求 [7] - 当大模型、自主Agent和具身智能开始承担更连续、更复杂、甚至物理世界中的长程任务时，低延迟将从体验加分项变成新业务能否成立的前提 [11] - 客户衡量推理的价值，会越来越看重Token的时效与成本比 [11] - 打破冯·诺依曼体系的枷锁、突破存储与数据搬运瓶颈，是公司不变的初心 [8] 投资方观点 - 锦秋基金合伙人郑晓超认为卢涛是具备国际化视野、浪漫又务实的创业者 [13] - 铭芯团队在RRAM路线上持续往更大容量、高密度的路上摸高，相信会在不久的未来与LPU结合带来更有想象力的芯片产品 [13] - 锦秋基金在不确定中长期支持想要改变世界的创业者，一起创造独一无二的伟大公司 [3] - 锦秋基金成立于2022年，专注早期，投资那些推动产业跃迁、拓展人类能力边界的创业公司 [13] 创始人观点 - 卢涛表示做芯片，材料、器件、架构、工艺上的想法，最终都要变成客户用得上的产品 [4] - 趟通这条路需要时间，需要在关键选择上彼此坦诚 [4] - 锦秋理解公司为什么坚持推进RRAM产业化，更支持公司面向大模型推理启动LPU研发 [4] - 卢涛表示探索新大陆不能依靠单向度增加计算单元、存储密度、通信带宽的老地图，必须重新思考算什么、在哪里算、权重怎么存、数据怎么传的系统级问题 [7] - 卢涛表示依托中国领先的存储战略纵深，结合在AI芯片产品定义与产业落地上的积累，公司正同步推进RRAM产品化和下一代LPU研发，加速存算协同落地 [7] - 卢涛表示希望让Token成为每个人都用得起的生产资料，响应更快，成本更低 [11] - 在关键场景里，超时就是失败 [11] - 铭芯启睿董事长刘琦表示，过去公司是领先的RRAM技术团队，随着卢涛加入，公司得以从产品定义之初就把RRAM与LPU的架构创新、工程实现、客户需求和商业交付放在一起考虑 [12] - 源自中科院的技术自信，加上卢涛的产业洞察与影响力，让公司离更优解更近了一步 [12]

文章核心观点 - 铭芯启睿完成超4亿元A轮融资，由博原资本领投，博世创投、创领资本、米哈游、中关村科学城公司、兆易创新等跟投，老股东复容投资、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧基金、小米战投、中科创星持续加注 [1] - 本轮融资将主要用于RRAM的产业化与商业化，以及新产品LPU的研发 [1] - 前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加入团队，担任CEO和联合创始人 [1] - 公司战略全面升级：在继续推进阻变存储器（RRAM）产品化的基础上，启动面向大模型推理的第一代LPU研发，打造“满血模型、高速Token、越级性价比”的新一代推理引擎 [1] - 随着Agentic AI时代到来，AI落地从问答转向完成复杂、长程任务，下一步竞争关键指标会从峰值算力转向任务完成效率 [1] - 一次任务包含多轮推理、工具调用和上下文复用，还可能启动多个Agent并行工作，客户需要的不只是更多Token，而是在保证质量前提下更快解码和输出、更多任务能并行，并降低单次任务成本 [1] - 推理系统需从架构层面创新，同时优化计算、存储、互联和调度，存算协同被视为核心破局路径之一 [2] - 在缓存能够有效保留的条件下，输入缓存命中率为84.6%-99.5%，解码占LLM执行时间的91.0%-98.6% [3] 为什么是现在：大模型推理进入架构创新关键期 - 卢涛在芯片行业深耕20余年，历任曦智科技副总裁、Graphcore总裁兼大中华区总经理、Cavium中国区总经理，长期聚焦AI基础设施核心组件，覆盖Arm架构服务器CPU、DPU、RDMA网卡、数据中心交换芯片、大SRAM架构的AI处理器IPU、基于3D堆叠DRAM的NPU及硅光芯片等多个领域 [5] - 卢涛认为大模型推理正在进入架构创新的关键期，单纯依赖单一维度的算力提升已难以满足“低延迟、长上下文、高吞吐”的综合需求，存算协同是破局的核心路径之一 [5] - 卢涛表示MemSilicon定位明确，不与GPU内卷，聚焦满血模型的高速Token体验，用越级性价比服务高端推理市场 [6] - 大模型推理提出新课题，既要运行能力完整的模型，又要在可承受成本下及时响应，这是当前通用GPU架构和纯SRAM架构的无人区 [6] - 探索新大陆不能依靠单向度增加计算单元、存储密度、通信带宽的老地图，必须重新思考算什么、在哪里算、权重怎么存、数据怎么传的系统级问题 [6] - 依托中国领先的存储战略纵深，结合AI芯片产品定义与产业落地上的积累，MemSilicon正同步推进RRAM产品化和下一代LPU研发，加速存算协同落地 [6] - MemSilicon团队源自中国科学院刘明院士团队，在材料、器件、工艺、芯片设计等底层技术上拥有二十多年深耕积累 [6] - 团队工作从材料与器件物理出发，延伸至可靠性、工艺集成、IP和芯片设计，再推进到流片验证与应用 [6] - 除RRAM外，团队在三维集成、近存计算及混合存算一体架构方面也具备深厚科研积累 [6] - 打破冯·诺依曼体系的枷锁、突破存储与数据搬运瓶颈，是MemSilicon不变的初心 [7] - 卢涛带来的系统架构视野、产业生态资源和商业化落地经验，与团队的底层技术积累形成优势互补 [7] - 二者叠加将加速存算协同产品从技术验证走向商业交付 [7] 第一代推理芯片研发启动 - 卢涛透露MemSilicon已开始第一代LPU研发，主要面向Agentic AI时代“低延迟、长上下文、高吞吐”的核心需求 [9] - 推理市场的Token正在分层，标准档拼成本，越级档（Premium）拼体验和未来的业务逻辑，MemSilicon专注服务大模型推理需求，提供新一代算力底座 [9] - 大模型推理的解码环节本质是内存搬运密集型任务，每生成一个Token都要反复搬运模型权重与KV缓存数据，这正是孤立堆叠算力难以解决的瓶颈 [9] - 增加GPU数量可以在一定程度上降低延迟，但也会推高功耗、网络复杂度和单位服务成本 [9] - 偏重批处理的服务方式能够提高吞吐量，却会让面向用户的智能体显得更慢 [9] - 不同于传统AI芯片孤立追求算力指标的思路，MemSilicon的LPU立足于内存技术和内存架构创新，从系统层面同步优化计算、存储与互联，以三者协同解决大模型推理瓶颈 [9] - 卢涛表示希望让Token成为每个人都用得起的生产资料——响应更快，成本更低 [10] - 当大模型、自主Agent和具身智能开始承担更连续、更复杂、甚至物理世界中的长程任务时，低延迟将从体验加分项变成新业务能否成立的前提 [10] - 在关键场景里超时就是失败，客户衡量推理的价值会越来越看重Token的时效/成本比 [10] - LPU从内存架构入手，协同优化计算与互联，在保持满血模型能力的同时，让每个用户都能享受高速Token，并兼顾系统吞吐和整体成本，这是MemSilicon LPU的第一阶段目标 [10] - 本轮融资及战略升级是MemSilicon从RRAM技术公司迈向存算协同芯片公司的关键一步 [11] - 随着卢涛加入、战略方向明确以及产业与资本各方加持，MemSilicon将打通“产、学、研、用、投”全链路，加速把技术积累转化为可验证、可交付的产品和商业价值 [11] 各方观点 - 中国科学院刘明院士表示团队多年积累的器件与工艺研究需要进一步走向系统、走向应用，与AI芯片的设计能力和产业实践深度结合 [13] - 只有把科研积淀转化为系统能力，才能真正探索从基础科研走向系统创新的路径 [13] - 面向下一代智能计算架构的竞争，不仅要形成自己的技术与产品，也要在产业实践中培养更多既懂微电子、又懂芯片系统与AI产业的复合型领军人才 [13] - 铭芯启睿董事长刘琦表示研究存储二十多年，始终在追寻通过材料、器件与架构创新减少数据搬运对计算效率的限制，突破冯·诺依曼架构瓶颈的更优解 [13] - 随着卢涛加入，公司得以从产品定义之初就把RRAM与LPU的架构创新、工程实现、客户需求和商业交付放在一起考虑 [13] - 博原资本管理合伙人及董事长蒋红权博士表示对铭芯启睿的信任始自十年前的Graphcore渊源，从早期AI芯片混战到今天的推理为王，计算架构快速变化需要卢涛跨越周期的经验和洞察 [13] - 博原资本非常看好卢涛带领团队将系统级芯片架构能力带入大模型推理场景，并与RRAM的器件积累结合，向存算协同迈进 [13] - 锦秋基金合伙人郑晓超表示锦秋作为铭芯天使轮领投方，这次很高兴参与和促成团队的战略升级 [13] - 卢涛是具备国际化视野、浪漫又务实的创业者，期待在铭芯实现自己的计算芯片理想 [13] - 铭芯团队在RRAM路线上持续往更大容量、高密度的路上摸高，相信会在不久的未来与LPU结合带来更有想象力的芯片产品 [13] - 小米集团战略投资部看重存储与计算协同创新的产业价值，并持续加注铭芯启睿 [13] - 小米见证公司完成了从新存储向新计算的升级，期待铭芯继续向前，持续在低延时的各类场景中展现优势 [13] - 复容投资智能基金合伙人许蔚然表示技术突破决定起点，制造验证与产业落地决定走多远 [13] - 复容投资看重铭芯启睿的技术纵深，也看好它从存储出发、重新思考计算架构的路径 [13] - RRAM的积累价值不只在存储本身，更在于为提升AI推理效率提供新的可能 [13] - 从天使轮到A轮，从RRAM到LPU，复容投资持续看好铭芯的逻辑没有变，就是相信扎实的底层创新能转化为客户的业务价值 [13] - 期待铭芯启睿以LPU为支点，持续释放底层存储技术的价值，为AI推理算力带来更高效、更具产业竞争力的新选择 [13] - 中关村科学城公司表示投资铭芯不只是支持一家芯片公司，更是支持自主原创的科研成果进入产业体系 [13] - 硬科技赛道创新周期长，需要资本、科研和产业资源的持续配合 [13] - 中关村科学城公司希望通过耐心资本支持，帮助铭芯启睿跨越IP、设计、技术验证到规模应用之间的关键阶段，让更多源头创新形成可持续竞争力，为自主算力体系建设提供更多选择 [13] 关于铭芯启睿 - 铭芯启睿（MemSilicon）是一家面向大模型推理和新型存储的存算协同芯片公司 [14] - 新型存储技术源自中国科学院刘明院士团队，在阻变存储器（RRAM）材料、器件、工艺与芯片设计领域拥有二十余年积累 [14] - 公司以RRAM为存储地基、LPU为计算引擎，同步推进RRAM产业化与第一代LPU研发 [14] - 公司致力于打造“满血模型、高速Token、越级性价比”的新一代推理引擎，服务高端推理市场 [14] - 战略升级后，公司由深耕芯片行业二十余年的卢涛先生出任CEO兼联合创始人，形成覆盖存储器件、芯片系统设计、产品定义和产业化落地的团队能力 [14]