铭芯启睿完成超4亿元A轮融资 卢涛任CEO押注LPU推理芯片
10月19日，存算协同芯片公司铭芯启睿（MemSilicon）宣布完成超4亿元A轮融资，同时宣布公司战略全面升级：从一家RRAM（阻变存储器）技术公司，迈向”以RRAM为存储地基、LPU为计算引擎”的存算协同芯片公司，面向大模型推理市场打造新一代推理引擎。芯片行业老将卢涛加入公司，担任CEO兼联合创始人。
融资阵容：产业资本密集站队
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。
从投资人结构看，这是一轮典型的”产业+财务+地方国资”组合：兆易创新是国内存储芯片龙头，博世创投、米哈游、创领资本带来产业与场景资源，中关村科学城公司与地方国资代表区域产业支持，小米战投等老股东继续加码。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。
卢涛其人：从Graphcore到存算协同
与融资同时公布的还有一位重量级人事任命：前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加入MemSilicon，担任CEO兼联合创始人。
卢涛在芯片行业已深耕20余年，履历横跨AI基础设施的多个关键组件：曾任曦智科技副总裁、Graphcore总裁兼大中华区总经理、Cavium中国区总经理，长期聚焦AI基础设施核心组件，覆盖Arm架构服务器CPU、DPU、RDMA网卡、数据中心交换芯片、大SRAM架构的AI处理器IPU、基于3D堆叠DRAM的NPU以及硅光芯片等多个领域。
这份履历对一家存算协同创业公司颇为关键——它覆盖了从计算、存储、互联到光互连的系统级组件，而这正是MemSilicon”从系统层面同步优化计算、存储与互联”的技术路线所需要的人才拼图。
LPU：面向大模型推理的新计算引擎
融资之外，本轮发布最受关注的是MemSilicon第一代LPU（推理处理单元）研发的正式启动。公司为其定下的目标是：打造”满血模型、高速Token、越级性价比”的新一代推理引擎，服务高端推理市场。
卢涛认为，大模型推理正在进入架构创新的关键期：单纯依赖单一维度的算力提升，已难以满足”低延迟、长上下文、高吞吐”的综合需求，存算协同是破局的核心路径之一。他明确表示，MemSilicon”不与GPU内卷”，而是聚焦满血模型的高速Token体验，用越级性价比服务高端推理市场。
从技术逻辑看，这个判断直指推理阶段的真实瓶颈。大模型推理的解码环节本质上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。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提高吞吐，却会让面向用户的智能体显得更慢。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。
“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。”卢涛表示，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”。
团队底牌：中科院刘明院士团队二十余年积累
MemSilicon的底层技术积累来自中国科学院刘明院士团队。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，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。
刘明院士表示，团队多年积累的器件与工艺研究，需要进一步走向系统、走向应用，与AI芯片的设计能力和产业实践深度结合，”只有把科研积淀转化为系统能力，才能真正探索从基础科研走向系统创新的路径”。打破冯·诺依曼体系的枷锁、突破存储与数据搬运瓶颈，是这支团队不变的初心——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。
为什么是现在：Agentic AI重写推理经济学
MemSilicon把第一代LPU定位在”Agentic AI时代”的需求上，并非偶然。随着AI落地从问答转向完成复杂、长程的任务，一次任务包含多轮推理、工具调用和上下文复用，还可能启动多个Agent并行工作，客户需要的已不只是更多Token，而是在保证质量的前提下更快地解码输出、更多任务并行、更低的单次任务成本。竞争的关键指标，正从峰值算力转向任务完成效率。
推理市场的Token也在分层：标准档拼成本，越级档拼体验和未来的业务逻辑。MemSilicon选择切入越级档——”既要运行能力完整的模型，又要在可承受的成本下及时响应，这是当前通用GPU架构和纯SRAM架构的无人区”。这既是对技术路线的宣言，也是一次商业赌注：通用GPU架构擅长训练与通用推理，但其成本和功耗结构未必适配”低延迟+高并发”的智能体场景。
展望：从技术验证到商业交付
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。随着卢涛加入、战略方向明确，以及产业与资本各方的加持，公司将打通”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。
对国产AI芯片赛道而言，铭芯启睿的打法代表了一种新思路：避开与英伟达在通用GPU算力上的正面竞争，转而从内存架构切入，用存算协同啃推理成本这块硬骨头。RRAM的产业化进度、第一代LPU何时流片、以及能否真正交付”高速Token+越级性价比”，将是检验这套故事的三个关键节点。