--- title: "墨芯人工智能完成近10亿元C+轮：稀疏计算押注推理经济性" date: 2026-11-05 category: AI大模型 site: 脑机网 canonical: https://www.logic.wang/a/njw-8f38ae language: zh-CN --- # 墨芯人工智能完成近10亿元C+轮：稀疏计算押注推理经济性 > 一个模型最贵的阶段不是训练，而是部署之后——每天被问一百万次、永远不停的那部分。一家深圳芯片公司押注这部分工作大部分可以跳过，如今五个月里第二次融到大钱。 一个模型最贵的阶段不是训练，而是部署之后——每天被问一百万次、永远不停的那部分。一家深圳芯片公司押注这部分工作大部分可以跳过，如今五个月里第二次融到大钱。 墨芯人工智能（墨芯人工智能科技（深圳）有限公司）宣布完成近10亿元人民币（≈ 1.4亿美元 / 约11亿港元）C+轮融资，投资方包括仁爱资本、海棠基金、东恒石油等产业方，以及比丘资本、派拉资本、中财资本等国资及财投机构。募集资金将投向稀疏专用推理芯片的全栈升级、下一代芯片预研，以及稀疏计算产学研联盟建设。 本轮距上一轮近10亿元融资约5个月，两轮累计融资近20亿元（≈ 2.8亿美元 / 约22亿港元）。 ## 稀疏计算到底在做什么 推理，是已经训练好的模型处理问答、图像识别等真实任务的阶段。墨芯的思路是从源头降低这一阶段的成本：通过权重与激活的双稀疏优化，硬件识别出不会实质影响输出的运算并直接跳过，让同样的硬件承载更多有效推理任务。 这条路线此刻格外受关注。需求端，Agent类应用让推理负载从间歇变成持续；据公司相关报道转引国家数据局的数据，我国日均Token调用量今年已超过百万亿量级，较去年底增长四成以上。供给端，智算中心面临电力、能耗与预算约束，采购方开始用每Token成本、能效和总拥有成本（TCO）衡量算力，而不是峰值性能。 稀疏计算并非唯一答案，公司自己也承认难点在工程：算法层识别出的稀疏模式，必须有芯片架构、编译器与软件栈的高效承接，任何一环失配，理论节省就落不了地。创始团队正围绕这条链路搭建：CEO王维是卡内基梅隆大学电子与计算机工程硕士，曾任职高通、英特尔，参与多代CPU研发；联合创始人兼首席科学家严恩勖出自卡内基梅隆，长期研究机器学习与稀疏算法；联合创始人芦勇曾在SK海力士、Marvell做芯片开发。 ## 从S系列到年底的SP200 公司已推出搭载自研Antoum芯片的S4、S30、S40计算卡，分别搭载一、三、四颗芯片，对应不同部署规模，软件系统负责模型部署、设备监控与集群管理。客户买到的是可装入标准服务器、直接运行模型的软硬件包，而非规格表上的一颗芯片。 据公司披露，墨芯的推理集群已在西北、西南、华东、华北四大片区铺开，稀疏推理方案进入头部运营商的算力体系；公司还称三季度营收数倍增长——未经审计口径。 年底前两项发布计划：新一代计算卡SP200，以及升级版软件栈SECA（稀疏原生高效计算架构），后者将加强大模型部署、软件适配与集群运维能力。 ## 资本为何持续加注 - **推理经济性已自成投资主题。** 资本不再只为训练速度买单，而是寻找能压低模型持续运行账单的方案，稀疏计算是少数几条可信路径之一。 - **五个月两轮大额融资是信心而非跟风。** 今年5月的C轮引入深创投、大湾区共同家园等机构；C+轮新增多家产业方，说明看到价值的不再只有财务投资人，还有未来的客户。 - **MoE架构天然偏稀疏。** 随着混合专家模型（MoE）普及，推理负载越来越呈现条件计算与稀疏化特征——对专门跳过无效运算的硬件，这是结构性顺风。 悬而未决的问题是：稀疏带来的优势，能否在客户各自的模型与精度要求下保持。答案会出现在运营商级别的部署里，而不是融资公告里。 ## 关键要点 - 墨芯人工智能完成近10亿元人民币（≈ 1.4亿美元 / 约11亿港元）C+轮融资，投资方含仁爱资本、海棠基金、东恒石油、比丘资本、派拉资本、中财资本等；累计融资近20亿元（≈ 2.8亿美元 / 约22亿港元）。 - 公司2018年成立于深圳，围绕自研Antoum芯片打造稀疏推理芯片与S系列计算卡，推理集群覆盖国内四大片区并进入运营商算力体系。 - SP200计算卡与SECA软件栈计划年底前发布，募资同时投向下一代芯片预研。 ## 诚实的局限 - 第三季度营收数倍增长是公司口径，没有经审计的财务数据、客户数量或价格信息作验证。 - 国家数据局Token调用量数据系经报道转引，并非直接查阅原始发布，单源数字应视为参考值。 - SP200与SECA仍是计划中的发布，性能基准、定价与供货时间均未公开，与主流GPU推理方案的对比也未经公开检验。 ## 普通人现在能做什么 - 如果你跑推理业务，先用自家模型和精度要求实测稀疏方案，别默认厂商演示的折扣能平移到生产环境——节省幅度依赖负载。 - 如果你关注国产芯片融资周期，盯年底SP200发布是否伴随点名客户与公开基准；这是路线图和生意的分界线。 - 如果你负责采购算力，把「每任务成本」和「每Token能耗」加入评估表——只看峰值性能会越来越算错账。 --- 来源：脑机网（https://www.logic.wang/）｜原文：https://www.logic.wang/a/njw-8f38ae 本内容仅供参考，不构成投资建议。