思敏威拿下中兴战投亿元天使轮，3D 存算融合 HPU 想绕开 EUV 与 HBM 依赖
据腾讯新闻 10 月 15 日报道（http://news.qq.com/rain/a/20261015A04BI100 ），思敏威集成电路 CiMicro.Ai 宣布完成亿元天使轮融资，本轮由中兴通讯战略投资，博华产投、松青资本、建信信托、合创资本等机构联合投资，老股东德同资本持续加码。公司成立于 2024 年，专注存算融合 3D 异构集成及 Chiplet 方向，面向大模型推理的带宽与能效瓶颈设计芯片，成立一年多已斩获亿元级商业化订单，首代量产芯片青衡 3D-HPU 即将进入流片阶段。OFweek 半导体网同日指出，公司提出不依赖 EUV 光刻机的技术路线，试图降低对 HBM 与先进制程的依赖，从核心研发进入产品化与客户应用阶段。 存算融合为什么专门瞄准推理而不是训练？ 大模型训练的瓶颈在算力规模，推理的瓶颈在数据搬运，权重从 HBM 读到计算单元再写回，能耗与时延大头花在搬数据上，而不是算。存算融合把存储阵列与计算单元拉近甚至融合，减少搬运距离，3D 异构集成则把不同功能的裸片垂直堆叠，用封装弥补平面制程的不足。思敏威的判断是，推理负载在量级上远超训练，且对成本敏感，在这个环节用架构创新替代最先进制程，商业上比在训练端追赶更现实。 不依赖 EUV 与 HBM 的路线能成立吗？ 这条路线的吸引力恰好在于规避两个最卡脖子的环节：EUV 决定先进制程产能，HBM 决定 AI 芯片带宽，两者都掌握在少数厂商手里。3D 堆叠与封装可以在成熟制程上通过面积和互连密度拿到等效带宽，代价是良率、热密度与设计复杂度上升。需要泼冷水的是，绕开不等于免费，封装成本和测试成本会吃掉一部分节省，性能能否达到客户期待，要看流片后的实测数据而不是架构图。 中兴战略投资比纯财务投资多了什么？ 中兴通讯作为电信设备商，本身就是服务器与网络设备的采购方，战投意味着潜在的整机配套关系，而不只是财务回报。博华产投、建信信托等资金方补充资本，德同资本老股东加码说明前一轮团队执行获得认可。对一家天使轮公司，最重要的资源是场景验证机会，中兴这条线提供了把芯片放进设备清单的通道，但进入供应链认证周期长，短期不会立刻放量。 这条路线在国产芯片里处于什么位置？ 国产 AI 芯片目前分三类，正面追赶 GPU 通用加速、专用推理芯片、以及架构创新替代。思敏威属于第三类，风险是生态兼容性要重新建立，CUDA 式的软件栈无法直接复用。对客户，采购这类芯片需要评估自身推理任务是否规整到匹配专用架构；对行业，3D 存算融合如果在这一代流片验证成功，会给成熟制程替代提供一条可参考的工程路径。 去论坛讨论 前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论