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近日，深耕超大规模类脑计算的硬科技企业脑智算芯（上海）科技有限公司（以下简称“脑智算芯”）宣布完成天使轮融资，本轮由复旦科创与英诺天使基金联合领投，水木清华校友种子基金以及容亿投资共同投资。
此轮融资将主要用于推进NEO 1012se系列类脑大模型推理芯片的研发与原型验证，加速类脑算力芯片从实验室走向大规模商业化部署。
ZHANG TONG SHE
脑智算芯成立于2025年6月，是由复旦大学科学家团队与上海市类脑芯片与片上智能系统研发与转化功能型平台共同孵化的高端芯片企业。
公司致力于推动类脑智能从“颠覆性技术”走向“未来产业”，构建面向通用人工智能时代的高能效计算底座。公司专注以脑启发的路线突破AI算力芯片的高能耗瓶颈，填补大规模高性能类脑计算市场空白，正在自主研发高性能类脑算力芯片及板卡，采用稀疏激活与存算融合机制，目标在成熟工艺条件下实现极致的tokens/秒吞吐与能效，支撑新一代大模型与Agent高效推理，实现面向通用人工智能时代的高能效、低延时、高自主可控的芯片与系统解决方案。
团队深耕类脑计算架构、神经网络处理芯片、片上网络与晶圆级集成等核心技术领域逾20年，多项设计已取得量产落地。
大模型算力需求激增，能耗问题日益严峻，已成为制约AI产业发展的核心瓶颈。据Gartner预测，AI电力需求将在2030年占据全球电力的3.5%。类脑智能与类脑芯片作为突破传统计算范式、实现高能效AI算力的前沿方向，正迎来战略发展机遇。国内加速芯片市场亦快速扩张，IDC数据显示，2024上半年中国加速服务器市场规模达50亿美元，预计2028年将达到253亿美元，非GPU服务器市场份额有望提升至50%，这为类脑芯片提供了广阔的应用空间。
脑智算芯的技术路线以类脑计算为核心，通过脉冲神经网络（SNN）以事件驱动、稀疏加法替代传统AI的稠密矩阵向量乘法，从计算范式层面大幅降低能耗，能效比GPU高出多个数量级。公司围结技术优势构建核心壁垒：
性能可比拟，计算复杂度大幅降低：通过非连续脉冲神经元、事件驱动稀疏加法、局部密集全局稀疏及粗细粒度可重构的层次化大脑皮层连接架构，将计算量压缩至传统方案的一半以下，同时模型性能逼近乃至超越主流ANN。
“芯模算一体”，硬件利用率最大化：公司已与国内大模型头部企业达成高能效“芯算一体”类脑芯片联合研发战略合作，通过模型算法与芯片架构紧耦合的“芯算一体”设计，实现硬件利用率最大化，支持包括GLM、千问、DeepSeek在内的多种主流大语言模型以及“瞬悉”类脑大模型的适配。
来源｜复旦科创
编辑｜屿川
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