存算协同芯片公司铭芯启睿完成超4亿元A轮融资，面向大模型推理和新型存储

近日，面向大模型推理和新型存储的存算协同芯片公司铭芯启睿（MemSilicon）完成超4亿元A轮融资，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，老股东复容创投、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧创投、小米战投、中科创星持续加注。

据了解，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。高鹄资本担任后续轮次独家财务顾问。

MemSilicon同时宣布，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。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。

北京铭芯启睿科技有限公司成立于2024年5月，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，拥有二十多年的深耕积累。从材料与器件物理出发，团队的工作延伸至可靠性、工艺集成、IP和芯片设计，再推进到流片验证与应用；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。

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。而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，恰好与团队的底层技术积累形成优势互补。二者的叠加，将加速存算协同产品从技术验证走向商业交付。

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。

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。

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。

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。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。

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。

卢涛表示：“我们希望让Token成为每个人都用得起的生产资料——响应更快，成本更低。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。

在关键场景里，超时就是失败。因此，客户衡量推理的价值，会越来越看重Token的时效/成本比。我们的LPU正是从内存架构入手，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。”

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。随着卢涛的加入、战略方向的明确，以及产业与资本各方的加持，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。