半年30亿元的融资强度，把这家孵化自北大信研院的芯片初创推到了聚光灯下。在AI推理算力紧缺与先进制程受限的双重背景下，微纳核芯所代表的三维存算一体路线，正从学术实验室走向量产线。当“高性能、低功耗、低成本”的不可能三角出现新的解法，一场围绕AI推理芯片架构话语权的争夺，才刚刚开始。
近日，微纳核芯宣布获得10亿元人民币C+轮融资，本轮融资由建投投资领投，领阳基金、国投泰康、盛堃投资、财金投资、晓池资本、凯泰资本、杭州资本等机构参投，多名老股东继续加码。
这已是公司近两个月内的第二笔大额融资。今年9月，微纳核芯完成10亿元C1轮融资，投资方涵盖德联资本、优势资本、元昊投资、金浦投资、阳光人寿、元禾璞华、厚雪资本等专业机构，以及美格智能、华勤技术、知名大模型公司等产业资本。叠加本轮融资，公司两个月内C轮系列融资超20亿元，半年累计融资总额达30亿元，资金将用于芯片迭代、客户送测、软件栈适配及供应链量产备货。
拉长周期看，其融资节奏明显提速：2025年10月完成超1亿元B轮融资，由蓝驰创投领投，中芯聚源、锦秋基金等加持；此后B轮系列持续扩容，包括兆易创新参与的B2轮，以及2026年6月完成的超10亿元B3、B4轮，引入中国移动链长基金、立讯精密产投等产业资本，历史股东中深创投、中芯聚源、毅达资本等自B轮起持续加注。国资与产业资本的密集入场，与“十五五”规划纲要明确提出推进存算一体、三维集成、光电融合技术突破应用形成呼应；在美国收紧先进计算芯片出口管制、将处理性能与DRAM带宽纳入审核的背景下，这类“不依赖先进制程”的架构正获得战略溢价。
图表解读：从超1亿元的B轮，到连续两笔10亿元级的C1轮与C+轮，微纳核芯半年融资30亿元，投资方结构亦由财务资本向“国资+产业资本”演进。
北大系班底与3D-CIM：破解“不可能三角”
微纳核芯全称杭州微纳核芯电子科技有限公司，成立于2021年，总部位于杭州萧山，孵化于浙江省北大信息技术高等研究院。创始人、首席科学家兼董事长叶乐为北京大学集成电路学院副教授、博士生导师，在ISSCC、JSSC等芯片设计顶会顶刊发表论文近20篇。核心团队自2018年起研究存算一体CIM技术，汇聚百余名高校博士/博士后与头部大厂工程师，近六年在ISSCC连续输出十余项打破世界纪录的实测成果。
微纳核芯于2023年在业内首创三维存算一体（3D-CIM™）架构，将3D近存计算（DRAM）、SRAM存算一体与RISC-V异构存算三条路线融为一体。其中，SRAM存算一体将计算单元深度嵌入存储单元，并行完成大模型推理中占比99%以上的矩阵/张量计算；实测流片结果显示，较传统冯·诺依曼架构可提升4-6倍算力密度和5-10倍能效比。公司还构建了覆盖指令集、算子库、编译器、工具链的RV-CIM全栈体系，以降低新架构的开发与迁移门槛。
产品端，公司布局端侧LP-CIM™与云侧PCIe-CIM™两条产品线：前者与存储原厂深度协同，面向AI手机、AI PC、机器人等场景提供极致性价比方案；后者以国产成熟工艺实现先进制程等效算力，覆盖服务器、智算中心等场景。目前第一代三颗芯片已完成投片，计划2027年初开展客户送测和批量供货，年内将陆续完成多场景客户送样测试。
图表解读：按公司披露的实测口径，其方案算力密度提升幅度为4倍至6倍，能效比提升幅度为5倍至10倍，对应成本与功耗的同步改善。
从“存储墙”到千亿市场
存算一体的核心，是将计算功能直接嵌入存储单元，消除数据在处理器与存储器间的频繁搬运。按融合程度，业界将其划分为近存计算（以2.5D/3D先进封装缩短物理距离，典型如HBM）、存内处理（存储芯片内嵌计算单元）、存内计算（直接利用存储单元物理特性完成计算）三个阶段，并视之为继CPU、GPU之后的算力架构“第三极”。需要指出的是，HBM本身并不负责计算，并非严格意义的存算一体，三星HBM-PIM则代表了更深层融合的探索方向。
需求端，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出2027年智能体终端普及率达70%；Omdia预测全球端侧AI芯片组市场规模将从2024年的20亿美元增至2028年的167亿美元。政策端，“十五五”规划纲要首次将存算一体纳入前沿技术突破应用方向。
市场空间方面，QYResearch预计全球存算一体市场规模将从2022年的4383万美元增至2029年的306.28亿美元，复合增长率高达154.68%；量子位智库预计中国存算一体芯片市场2025年约125亿元，2030年达约1136亿元，其中中小算力芯片约1069亿元、大算力芯片约67亿元。资本动向同样火热：2025年中国芯片一级市场投资事件超1200起、金额1244亿元，资本正转向具备落地优势的细分环节。
图表解读：中国存算一体芯片市场规模预计从2025年的约125亿元增至2030年的约1136亿元，其中面向端/边缘侧推理的中小算力芯片贡献主要增量。
多路线赛马：国产存算一体的竞速图谱
存算一体并无统一技术答案，国内已形成SRAM数字存算、Flash模拟存算、ReRAM全数字存算、3D DRAM等多路线并行的格局。
后摩智能是商业化进展最快的厂商之一：其鸿途H30为国内首款大算力存算一体智驾芯片，算力256TOPS、典型功耗35W；第二代漫界M50于2025年四季度量产，不到一年拿下超150个端侧产品定点、服务客户超百家，其架构可将核心计算阵列面积压缩至传统架构的三分之一、功耗降至十分之一；基于3D CIM架构的A20芯片已投产，支持16芯全互联，可覆盖3B至30B级模型，M6X系列综合能力达M50的3至6倍。
知存科技基于NOR Flash模拟存算路线，已有芯片实现商业应用并进入规模化交付。恒烁股份的CiNOR“恒芯1号”基于65nm NOR Flash制程完成流片，利用其模拟特性在芯片内一次完成向量矩阵乘法，“恒芯2号”已回片测试，同时与中国科学技术大学合作研发SRAM数字存算一体技术。
亿铸科技聚焦ReRAM全数字路线，其AI芯片已完成流片验证，近日完成超10亿元融资；其CEO熊大鹏认为，CIM在能效与成本效益上可超越HBM，有效数据带宽或达HBM的数倍至十倍。思敏威主打“青衡”HPU架构，融合SRAM存内计算与3D异质封装近存计算，2025年率先流片验证FP4浮点存内计算IP，今年10月完成亿元级天使轮融资，中兴通讯等机构参与，第一代3D堆叠量产芯片流片在即。
此外，光羽芯辰独创EdgeAIon™ 3D存算一体架构，聚焦AI PC、AI手机，近期完成数亿元融资；谦合益邦布局3D DDRAM路线；铭芯启睿（RRAM感存算）已完成超亿元Pre-A轮融资；千芯科技、苹芯科技、九天睿芯等亦在细分方向推进。国际上，英特尔、IBM、三星、特斯拉及Groq、d-Matrix等公司早已有CIM技术布局。
送样之后：从架构优势到商业胜势
尽管资本与政策形成共振，存算一体从“实验室明星”成长为“产业主线”仍需跨过三重门槛：其一，商业化验证，多数企业仍处送样或小批量阶段，微纳核芯2027年初才批量供货，年内多场景送样表现是关键观察点；其二，软件生态，工具链成熟度直接决定新架构芯片“是否好用”；其三，竞争加剧，后摩智能等已进入量产兑现期，路线之争将正面交锋；其四，市场不确定性，各机构统计口径不一，规模预测仍存较大变数。
微纳核芯半年30亿元的融资强度，标志着三维存算一体已进入资本密集投入期；未来一两年，量产交付能力、软件生态成熟度与终端场景定义能力，将决定谁能率先把架构优势转化为商业胜势。
