铭芯启睿宣布完成超过4亿元人民币A轮融资，并启动面向大模型推理的第一代LPU研发，前Graphcore高管卢涛出任CEO兼联合创始人。公司将资金用于RRAM产业化与LPU研发，但首代LPU暂不采用RRAM，产品性能与量产仍需后续验证。
中国芯片初创公司铭芯启睿（MemSilicon）10月19日宣布完成超过4亿元人民币A轮融资，并启动面向大模型推理的第一代LPU研发。公司同时宣布，前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加入团队，出任CEO兼联合创始人。
据新浪科技报道，本轮融资由博原资本领投，博世创投、创领资本、米哈游、中关村科学城公司和兆易创新等机构跟投；复容投资、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧基金、小米战投和中科创星等老股东继续加注。公司称，资金将主要用于阻变存储器（RRAM）的产业化与商业化，以及新产品LPU的研发。投资界的报道也披露了相同的融资规模、投资方和资金用途。
这是铭芯启睿从新型存储向计算系统延伸的一次战略升级。不过，公司目前公布的是研发启动和路线方向，而不是已经量产或交付的推理芯片。LPU的性能、流片、客户部署和商业收入，仍有待后续验证。
从RRAM积累走向推理芯片
铭芯启睿成立于2024年5月，技术基础来自中国科学院刘明院士团队。公司此前主要围绕RRAM及相关AI计算技术展开研发。RRAM是一种非易失性存储器，能够在断电后保留数据，并被广泛视为存算一体和近存计算的重要候选技术。
公司在官网发布的早期融资报道中表示，团队在RRAM材料、工艺、器件、电路和芯片设计方面积累了二十多年经验，并拥有从嵌入式IP到独立式存储芯片的产品方向。公司当时还称，已经与下游客户签订嵌入式IP供应合同，以及独立式RRAM芯片的战略合作和长期供货协议。相关内容见铭芯启睿官网的公司新闻页面。这些是公司及其转引报道中的披露，不等同于独立机构对商业规模的确认。
今年10月，铭芯启睿还披露完成首款1Gb RRAM芯片“泰山一号”流片，目前正推进芯片验证。公开报道显示，该芯片采用28纳米工艺平台和1T4R结构，单芯片容量为1Gb，存储密度为30Mb/mm²，访问延时小于20纳秒，并集成片上硬件纠错电路。由于目前可直接访问的主要信息来自公司披露和媒体转述，芯片的量产、稳定性和大规模客户应用仍应与“完成流片”区分开来。
LPU要解决的不是单一算力问题
铭芯启睿将新的LPU定位在大模型推理场景。与训练相比，推理需要持续响应用户请求，系统成本不仅取决于峰值算力，也取决于延迟、内存容量、带宽、互联和软件调度。
大模型生成每一个Token时，系统需要反复访问模型权重和KV缓存。数据在存储层与计算单元之间频繁移动，会带来延迟、功耗和互联压力。对于需要多轮调用工具的智能体工作流而言，一次任务还可能包含多次推理、上下文复用和并行请求，数据搬运瓶颈会被进一步放大。
这一问题并非铭芯启睿独有。AIFlux此前在阿里云社区介绍Mooncake的报道中提到，多智能体系统正在把推理基础设施的关注点从单次计算扩展到KVCache存储、跨节点传输和重复计算管理。关于RRAM存算一体的研究，也通常把减少数据搬运、缓解“内存墙”视为主要动机；相关学术背景可参见《Memory Is All You Need: An Overview of Compute-in-Memory》。
铭芯启睿董事长刘琦表示，公司希望通过材料、器件和系统架构的协同创新，减少数据搬运对计算效率的限制。卢涛则称，公司的目标不是与GPU在通用算力上竞争，而是面向“满血模型”的高速Token体验，并在延迟、吞吐和整体成本之间寻找平衡。
公司披露的LPU路线仍处于早期
目前公开信息中存在一个需要区分的技术表述。公司宣传材料将RRAM描述为存储基础、LPU描述为计算引擎，强调两者的协同方向；但卢涛在接受新浪科技转引的雷峰网采访时表示，第一代LPU不会采用RRAM，而是先使用更成熟的存储介质，RRAM仍需继续攻克容量等问题，未来再争取与计算产品结合。
这意味着，RRAM产业化与第一代LPU研发虽然属于同一项战略升级，但不应直接写成第一代LPU已经采用RRAM，或已经实现RRAM与推理计算的一体化产品。更准确的说法是：铭芯启睿希望把既有的RRAM器件和存储技术积累，与新的推理芯片架构结合，但第一代LPU的具体存储方案仍以公司后续披露为准。
雷峰网报道还称，卢涛加入后迅速组建了一支覆盖硬件、编译器和系统软件的LPU核心团队，并提出面向数万亿参数完整模型、追求每名用户每秒生成1000个Token的产品目标。这些属于团队提出的设计目标和产品愿景，不是已经通过流片、基准测试或客户部署验证的性能结果。
推理芯片初创公司通常还需要面对一系列工程问题：模型和算子兼容性、编译器与运行时成熟度、内存及互联带宽、先进封装和制造供应链，以及客户从GPU平台迁移的成本。AIFlux此前对Positron推理芯片融资与产品路线的报道也显示，完成融资、完成芯片设计与实现稳定的客户部署之间，往往存在较长的验证链条。
卢涛加入带来的产业化考验
卢涛在半导体行业有二十多年经验，曾任Cavium中国区总经理、曦智科技副总裁，以及Graphcore总裁兼大中华区总经理，经历覆盖服务器CPU、DPU、RDMA网络芯片、AI处理器IPU、NPU和硅光芯片等领域。对铭芯启睿而言，他的加入不仅意味着管理层变化，也意味着公司需要把原本偏重器件和存储的技术积累，转化为完整的计算产品、软件栈和客户交付能力。
这也是本轮融资最值得关注的部分。超过4亿元的资金可以支持研发团队扩充、芯片设计和流片准备，但融资本身不能证明LPU已经形成商业竞争力。接下来市场更可能观察几个节点：第一代LPU的架构和存储方案何时明确，是否完成流片和验证，能否在真实大模型推理工作负载中体现延迟和成本优势，以及公司此前的RRAM产品能否从样品和合作协议走向稳定供货。
从更大的产业背景看，大模型硬件竞争正在从单一加速器扩展到存储、互联、系统软件和数据中心部署。AIFlux此前关于Delos Data押注AI数据中心数据搬运瓶颈的报道指出，计算芯片之间的通信和数据调度同样可能成为系统瓶颈。铭芯启睿选择从RRAM和LPU切入，反映的正是同一趋势：推理性能越来越取决于整套系统如何保存、移动和处理数据。
目前能够确认的是，铭芯启睿已宣布完成超过4亿元A轮融资，并启动第一代LPU研发，卢涛出任CEO兼联合创始人。至于这条路线能否最终形成可量产、可交付并通过独立测试的推理产品，仍需要等待公司的后续研发进展和客户验证。
来源：