近日，杭州存算一体AI芯片企业微纳核芯宣布完成B3轮与B4轮融资，至此公司B轮系列融资总额已突破10亿元。这是继今年1月兆易创新完成对公司B2轮战略投资后，微纳核芯在半年内完成的又一轮资本加码，也让三维存算一体这一AI芯片技术路径再度受到产业层面的集中关注。
本轮融资的资方阵容呈现出鲜明的全产业链覆盖特征，从终端、存储到运营商、云端的上下游产业资本悉数到场。央企与运营商层面，中国移动链长基金、中国互联网投资基金参与投资；终端制造领域，老股东立讯精密产投继续加持；存储赛道方面，佰维存储新晋入局，与此前B2轮进入的兆易创新共同构成存储产业的资源支撑；江城基金、超越摩尔等产业方，以及一家知名大模型公司也完成了战略布局。财务与国资投资机构中，深创投、九坤创投、鼎晖佰孚、北极光创投等新股东加入，毅达资本、蓝驰创投、东方嘉富、中芯聚源等老股东同步持续跟投。
回望微纳核芯的融资历程，一条产业资本逐步汇聚的路径清晰可见。2021年8月首轮融资由红杉中国与北大科技成果转化基金参与，带有浓厚的学术孵化底色；2022年1月Pre-A轮迎来小米集团投资，终端厂商资源首次接入；同年8月A轮及A+轮联想创投入局，PC端产业资本完成布局；2025年10月B轮由蓝驰创投领投，中芯聚源、锦秋基金加持，制造端与云侧资本进场；2026年1月B2轮获兆易创新战略投资，存储原厂正式完成绑定；到本轮B3、B4轮，运营商、存储、云端、大模型等产业链环节的资本已形成完整闭环。从学术孵化起步到构建起全链条产业资本生态，微纳核芯用时五年。这种资本结构并非单纯的资金集聚，更意味着公司的产品定义、客户验证与生态协同路径，已获得产业资本的真金白银验证。其中知名大模型公司的战略入局尤为值得关注，端侧AI芯片落地的核心瓶颈往往不在硬件本身，而在于芯片架构与模型推理特性的匹配度，大模型公司从客户转变为股东，侧面印证了微纳核芯3D-CIM架构在模型适配层面的实际成效。
资本持续加注的底层支撑，来自微纳核芯核心的3D-CIM技术架构。这一架构融合了3D近存、存内计算与RISC-V存算协同三大技术路径，其设计逻辑直指当前AI推理芯片的行业共性矛盾：大模型推理本质属于访存密集型任务，而非计算密集型任务。传统GPU、TPU等架构采用数据搬运模式，数据在存储器与计算单元之间往返传输，在大模型参数量动辄数十亿、上百亿的场景下，数据搬运的功耗与时延开销远超计算本身，形成难以突破的“内存墙”瓶颈，图灵奖得主DavidPatterson的近期研究也同样指向了这一结论。
3D-CIM架构尝试从底层架构层面消解数据搬运带来的损耗。通过三维堆叠工艺，计算逻辑与存储器的物理距离被压缩至微米级，数据通路大幅缩短；存内计算技术则实现在存储阵列内部直接完成矩阵运算，数据无需移出存储器即可完成计算过程；再搭配基于RISC-V指令集的存算协同控制方案，兼顾了可编程灵活性。三者叠加的效果是，在成熟工艺节点上即可实现接近甚至超越先进工艺的算力密度与能效比，这一特性对于功耗、面积约束严苛的手机、PC等端侧场景具备显著价值。而在云侧场景，3D-CIM架构的优势体现在局部数据循环能力上，相较于传统架构的全局数据搬运模式，该架构让数据在局部完成计算循环，减少跨节点的数据传输开销。在MoE混合专家模型架构下，单次推理仅激活部分专家网络，数据局部性特征更为显著，3D-CIM的局部循环优势也会随MoE规模扩大进一步放大，与当前大模型技术演进方向形成契合。
随着本轮融资资金到位，微纳核芯的两大核心产品线将进入产品化的关键阶段。其中PCIe-CIM系列为大模型推理协处理器，覆盖AI手机、AIPC、云侧智算中心与一体机等场景，目前已完成核心研发与仿真验证，技术路线获得头部终端厂商与云厂商的认可。LP-CIM系列为近存加存算一体化解决方案，通过与存储原厂深度协同，为端侧AI场景提供极致能效比方案，产品化进程正稳步推进。从落地节奏来看，微纳核芯的端侧产品布局路径清晰，2024年已与多家头部终端及存储厂商完成产品定义，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年则与数家端侧大模型公司达成战略合作，推进“芯模联动”生态建设。云侧业务方面，公司已与多家云厂商、服务器厂商开展深度合作，共同推进板级架构设计，目标年内完成板卡送样。
在技术研发与产品落地之外，微纳核芯在行业生态层面的布局也在同步推进。日前公司受中电标协RISC-V工委会任命，作为组长单位牵头启动全球首个RISC-V存算一体标准与生态建设工作，联合数十家产业链企业，以RV-CIM技术创新推动存算一体芯片的易用性落地。当前存算一体赛道的核心挑战之一在于生态碎片化，不同厂商的CIM技术方案互不兼容，下游客户的软件适配成本较高，制约了技术的规模化落地。微纳核芯牵头制定行业标准，本质上是从技术领先向生态主导的进阶，若标准得以建立推广，公司的行业定位也将从芯片供应商转向赛道规则的定义者之一。
整体来看，微纳核芯本轮超十亿元B轮系列融资，传递出明确的产业信号：存算一体已不再停留于学术概念阶段，产业资本正以真金白银押注其商业化落地前景。但行业挑战同样客观存在：从仿真验证到最终量产交付，企业还需要跨越流片、良率提升、量产爬坡等多个关键环节；端侧AI芯片赛道竞争正快速升温，高通、联发科等传统SoC厂商也在持续强化端侧推理能力，存算一体方案需要在落地中持续证明自身的差异化价值；而云侧产品的后续落地，也将进一步夯实市场对三维存算一体架构在云端布局的信心，为整个赛道提供可参考的实践样本。
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