墨芯再获近 10 亿元融资、两年累计近 20 亿、稀疏化推理芯片、年底推 SP200

芯片开始省算力

2026 年 11 月 3 日，深圳。

墨芯人工智能宣布完成近 10 亿元人民币 C+ 轮融资。距离它上一轮近 10 亿元的 C 轮，只过去了 5 个月。

两轮加起来近 20 亿元。投资方从深创投、蚂蚁、真格，一路排到仁爱资本、海棠基金、东恒石油这样的产业方和国资背景。比丘资本、派拉资本、中财资本也在这轮进场。

用人话说：一家 2018 年成立、只做一件事（让 AI 芯片少算废动作）的公司，两年时间里被二十几家不同背景的机构追着投钱。这不是"锦上添花"的融资节奏，这是"抢票上车的拥挤"。

一句话总结

墨芯这条路的价值在于：它不打算跟英伟达比谁的芯片更大，而是打算让 AI 少算一半的力气。如果这条路走通，你我今天用的每一个 AI 助手，都会比现在便宜——便宜到你根本不用在意它一次要花多少钱。

一、先说清楚"稀疏"两个字

这是全文最关键的技术点，也是最难用普通话讲明白的部分。我们换个办法。

想象你要写一篇一万字的作文，但真正需要动脑子的只有开头三段和结尾一段。剩下九千多字，抄模板、填格式、排版——这些事你确实在做，但你并不需要为它调用同一个大脑级别的心智。

现在的 AI 芯片干的事，是不管这段有没有价值，都按最高规格去算。这就是"稠密计算"。

稀疏计算的思路是：先判断哪些计算可以省掉，再把它们跳过。墨芯管这叫权重和激活的"双稀疏"——不是只简化模型的结构，而是连运行过程中的中间结果也一起瘦身。

做法 · 类比 · 结果

稠密计算 · 写一万字作文，每一段都全力以赴 · 质量高，但极慢极贵

稀疏计算 · 先划出三段动脑子的，其余走快速通道 · 同样的活，账单砍掉一大截

墨芯把这套打法做成了"算法—软件—硬件"三层一起改的工程活儿：芯片架构叫 Antoum（已经到 2.0），软件栈叫 SECA，年底还要配套推出新的计算卡 SP200。

用人话说：它的目标不是"让模型更聪明"，而是"让同一个模型跑得便宜"。这条路线在国内被写进了文件——工信部和发改委的《电子信息制造业发展"十五五"规划》把动态稀疏计算列为 AI 芯片关键技术攻关方向，还明确提出要布局"软硬耦合"的推理芯片。政策护航 + 资本抢投，这两件事同时发生在这家公司身上，不是巧合。

二、三个硬数字，看它到底省了什么

第一组是国际竞赛成绩。

墨芯自研的 S30、S40 计算卡在 MLPerf Inference 推理基准上连续三届夺冠。MLPerf 可以理解成 AI 芯片圈的"高考"——不是自己出题自己考，而是全球统一试卷、统一考场，机器跑完公布成绩。

第二组是真实的成本降幅。

在制造业算力集群的落地案例中，整体方案成本较对比方案低了约 30%–50%。

用人话说：原来的电费账单砍掉三分之一到一半，效果一分不差。对一家要连续跑 7×24 小时的车间来说，这已经不是"优化"，是"能不能活下来"的分界线。

第三组是吞吐提升。

墨芯与北京大学上海临港国际科技创新中心地球与空间技术研究院合作，为两款遥感影像分析基础模型做了适配：推理吞吐最高提升 2.88 倍，模型压缩最高 7.64 倍，而且下游任务不需要重新训练。

指标 · 数字 · 换成人话

MLPerf Inference · 连续三届冠军 · AI 芯片圈的"高考三连冠"

集群方案成本 · 低约 30%–50% · 电费账单砍掉三分之一到一半

遥感模型吞吐 · 最高提升 2.88 倍 · 同一张卡，同时开 3 个窗口而不是 1 个

遥感模型压缩 · 最高 7.64 倍 · 原来要 8 张卡干的活，1 张就够

2026 Q3 营收 · 数倍增长（基数未披露） · 增长很快，但具体多少没公开

"不需要重新训练"这五个字值得单独拎出来说。过去每换一个模型、换一次参数，下游的几十个应用都要重做一遍适配，工作量以人月计。墨芯这次做到了"换个底座，下游照跑不误"——这是把迁移成本压下来的关键一步，也是企业最买账的地方。

三、谁在抢它的票，钱去了哪

C+ 轮近 10 亿元，投资方包括仁爱资本、海棠基金、东恒石油等国内一线产业方，以及比丘资本、派拉资本、中财资本等国资及财投机构。

对比 5 月那轮 C 轮，投资方换了一批人：深创投、大湾区共同家园基金、力鼎资本、蕴盛资本是新面孔，老股东凯旋创投、盛景嘉成、岩山科技继续跟投。更早的历史名单里，还有蚂蚁集团、深圳天使母基金、金浦投资、真格基金、基石资本。

这轮钱的用途写得很具体：一是稀疏专用推理芯片的全栈软硬件升级，二是下一代芯片预研，三是推进稀疏计算产学研联盟——这个联盟 2026 年 8 月发起，联合了复旦大学、清华大学、西安交通大学、南开大学等高校。

创始团队也值得记一笔：CEO 王维是卡内基梅隆大学电子与计算机工程硕士，先后在高通、英特尔任职；首席科学家 严恩勖同样来自 CMU，专攻稀疏算法；联合创始人 芦勇有 SK 海力士和 Marvell 的背景。

用人话说：一家公司的技术路线能不能成，先看创始人是不是在这个方向上啃过十年。这三位的履历拼在一起，正好覆盖"芯片设计 + 稀疏算法 + 存储架构"三块最硬的骨头。

落地进度上，墨芯的推理集群已经铺到西北、西南、华东、华北四大片区，西北建成了千卡级推理集群，跑的是厂区安防、机器视觉检测这类实打实的场景；另外还参与了上海国资平台打造的国内首个海上算力 Token 工厂——用海上风电的绿电、用海水冷却来压低 PUE。还有一家头部电信运营商，已经把它的稀疏计算方案纳入了自己的算力服务体系。

四、赛道有多挤

有人担心墨芯是"PPT 融资"，那就得看同一张牌桌上坐着谁。

公司 · 路线 · 近期动作

墨芯 · 稀疏计算（算法软件硬件协同） · C+ 轮近 10 亿，两轮累计近 20 亿

曦望 · GPU 路线 · 4 月超 10 亿、8 月再融 20 亿，投后估值约 200 亿

微纳核芯 · 三维存算一体 · 10 月 28 日超 10 亿元 C2 轮

英伟达 · 通用 GPU 生态 · 靠 CUDA 生态和供应链锁定优势

三条路，同一个目标：让跑 AI 变便宜。

英伟达那条路是把芯片做得更强、更多、更通用，靠生态锁住客户；墨芯和微纳核芯的路，是承认"不是所有计算都值得用最高规格"，从算法和架构上省。

顺带说一句大背景。国家数据局披露，2026 年 3 月我国日均 Token 调用量已超过 140 万亿，比 2025 年底增长了 40% 多。

用人话说：相当于全世界每秒向 AI 提问 16 亿次。在这种调用量下，每省下一毛钱，乘出来都是个吓人的数字。墨芯赌的就是这一块。

你可能会问：既然省了这么多，为什么不去用英伟达的卡？

因为贵。推理卡是 AI 公司成本里最大的一块，而国产替代的逻辑从来不只是"支持一下国货"，而是当你的成本能便宜三成，客户就没有理由不买。英伟达的护城河是 CUDA 生态和供应链，墨芯的护城河是"我这套东西对你的模型几乎零改动就能跑"——SECA 软件栈宣称可以适配主流 Transformer，PyTorch、TensorFlow、vLLM 近乎零代码迁移。

迁移成本，才是芯片公司真正的生死线。一家工厂、一家银行、一家医院，就算芯片便宜一半，让他们把整套系统重写一遍也是不现实的。

写在最后

1. 三个数看懂这家公司

10 亿元——C+ 轮融到的钱，约等于一个普通上班族不吃不喝、不生病、不租房，攒够要 400 多年。

20 亿元——两轮累计融资，同样是这个量级。这不是一家缺钱的公司，而是一家被资本排队追的公司。

30%–50%——在制造业集群案例里，方案成本比对比方案低下来的幅度。这就是"省算力"三个字落到纸面上的样子。

2. 对普通人意味着什么

第一，你用 AI 会越来越便宜，而且便宜得没感觉。每一次你按下发送，服务器都在消耗真金白银的电费和芯片。推理成本降三成，落到终端就是同样免费额度能多聊三倍，或者同类服务开始打价格战。这两年免费额度越来越大方，跟芯片国产化和推理优化是同一件事的两面。

第二，"AI 卡脖子"的叙事正在被改写。过去讲国产替代，讲的是"能不能算得动"。墨芯这条线讲的是"能不能算得便宜"。后者才是真正能替代的前提——毕竟没人愿意为了便宜 10% 去冒系统崩掉的风险，但便宜 40% 会让所有人重新算账。

第三，别被"营收数倍增长"带跑。Q3 营收的具体金额和比较基期，墨芯没有披露。"数倍增长"从一个很小的基数出发也能说出来。看这家公司真正的拐点信号，是看它能不能拿到第一笔 10 亿量级的单一大客户订单，而不是下一轮融资。

第四，也要泼点冷水。稀疏计算的门槛不在芯片，在生态。英伟达用了十几年、几千亿美元才堆出今天的 CUDA 生态，墨芯宣称的"近乎零代码迁移"需要在真实客户的复杂模型上反复验证。MLPerf 三连冠是硬实力，但 MLPerf 测的是标准负载，工厂和银行那种"模型三个月一换、数据格式乱七八糟"的真实场景，才是试金石。

3. 未来 6 个月，看 3 件事

看 SP200 到底能不能按时交付。年底前推出下一代计算卡 SP200 + 升级版软件栈 SECA，是这家公司立下的时间表。芯片公司的口碑，一半在流片，一半在交期。

看 MLPerf 四连冠拿不拿得到。如果三连冠之后第四届没拿到，说明它的优势还没固化，竞品正在追上来。

看曦望和微纳核芯的下一轮。三条路线同时烧钱，最终能活下来的通常只有一到两家。看这三家的融资节奏，比看任何一份行业报告都准。

当 AI 每秒钟被调用 16 亿次的时候，省下来的每一分算力都会被放大成天文数字。墨芯这条"让 AI 少算废动作"的路走通了，你我用的 AI 就会便宜到不值一提——这也是为什么二十几家机构愿意在五个月内追着投它两轮。

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你的 AI 陪跑伙伴 【数字新奇点】 会继续追踪国产 AI 芯片的量产与交付节奏，看"便宜"这件事最后能不能真的落到账单上。

咱们下期见！

参考资料

北京商报：稀疏计算芯片公司墨芯人工智能完成近 10 亿元 C 轮融资

界面新闻：墨芯完成 C 轮融资商业化全面提速，稀疏计算生态加速布局

中国经济新闻网：资本持续加注"墨芯路线"，墨芯再获融资，以稀疏计算提升推理经济性

新浪财经：AI 推理芯片再获大额融资，墨芯 C 轮融了近 10 亿元

魔方智库：墨芯人工智能完成 C 轮近十亿元融资，下一代芯片 SparsePrime 年内推出