10月19日，北京铭芯启睿科技有限公司（MemSilicon）宣布完成超4亿元A轮融资，本轮由博原资本领投，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，老股东复容投资、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧基金、小米战投、中科创星持续加注。同日公司披露两项进展，一是前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，二是在继续推进阻变存储器RRAM产品化的基础上，正式启动面向大模型推理的第一代LPU（语言处理单元）研发，目标是打造满血模型、高速Token、越级性价比的新一代推理引擎。铭芯启睿团队源自中国科学院刘明院士团队，在RRAM材料、器件、工艺与芯片设计领域积累二十余年，10月14日刚发布首代1Gb RRAM芯片泰山一号流片信息，基于1T4R结构与28纳米CMOS工艺，存储密度30Mb/mm²、访问延时小于20纳秒并集成片上硬件纠错电路。

为什么是RRAM加LPU而不是再做一颗通用GPU？

卢涛在行业深耕二十余年，历任曦智科技副总裁、Graphcore总裁兼大中华区总经理、Cavium中国区总经理，覆盖Arm服务器CPU、DPU、RDMA网卡、交换芯片、大SRAM架构IPU、3D堆叠DRAM的NPU与硅光芯片。他判断大模型推理已进入架构创新关键期，单纯堆单一维度算力难以同时满足低延迟、长上下文、高吞吐，存算协同是破局路径之一。RRAM解决数据怎样存得密、调得快，LPU解决模型怎样算得快，两者在系统层面协同，而不是在GPU既定路线上继续追赶。

第一代LPU要打的是推理市场的哪一层？

卢涛把推理Token市场分为标准档拼成本、越级档拼体验与未来业务逻辑两层，MemSilicon专注服务大模型推理需求，为Agentic AI时代的低延迟、长上下文、高吞吐提供新一代算力底座。泰山一号RRAM已完成流片正在验证，LPU是从存储向计算的延伸，意味着公司不再只是存储IP供应商，而是试图进入完整推理算力芯片赛道。融资资金明确用于RRAM产业化商业化与新产品LPU研发两条线。

20余年学术团队加产业老将的组合胜算在哪里？

科研出身团队负责材料、器件与近存计算架构，保证底层差异；卢涛负责产品定义、客户与商业化，补上科研公司最薄弱的市场环节。米哈游、兆易创新、小米战投等产业资本跟投，分别对应内容推理、存储供应链与终端生态，说明投资人看重的是落地渠道而非纯技术故事。但RRAM产业化本身良率与可靠性挑战大，LPU又要直接面对GPU与NPU成熟生态，两个目标同时推进对资金与团队都是考验。

存算协同会成为推理芯片的主流路线吗？

推理的瓶颈在显存带宽与数据搬运，而非峰值算力，RRAM近存计算把存储与计算拉近，理论上能降低搬运功耗。但当前主流客户仍以生态成熟度选型，一颗新架构芯片要进入云厂商采购，需要编译器、算子库与集群验证长期打磨。超4亿元A轮只是第一阶段资金，真正的检验是泰山一号量产良率与LPU流片后的实测性能。

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