Репортаж от Wedoany，Недавно компания Hangzhou Micro-Nano Core Electronic Technology Co., Ltd. завершила раунды финансирования B3 и B4, а общий объём финансирования серии B превысил 1 миллиард юаней. В этом раунде приняли участие такие промышленные капиталы, государственные платформы и стратегические инвесторы, как China Mobile Chain Fund, Beyond Moore, Jiangcheng Fund, Biwin Storage, Jiukun Venture Capital, компания по разработке больших моделей, Shenzhen Capital Group и China Internet Investment Fund. Прежние акционеры, включая CMC Capital, Yida Capital, BlueRun Ventures, Oriental Jiafu и Luxshare Precision Industry Investment, также увеличили свои вложения. Компания использует этот раунд финансирования как возможность ускорить сотрудничество в области «устройство-облако» и построение экосистемы, способствуя доступности ИИ-вычислений.
Micro-Nano Core, основанная в 2021 году со штаб-квартирой в Ханчжоу, специализируется на ИИ-чипах с объединённой памятью и вычислениями. Её ключевая технология — трёхмерная архитектура 3D-CIM™, которая через подход «3D-близкая память + вычисления в памяти + RISC-V вычисления с памятью» приближает вычислительные возможности к стороне памяти, снижая энергопотребление, задержки и нагрузку на пропускную способность, вызванные многократной передачей больших объёмов данных между памятью и вычислительными блоками в процессе ИИ-вывода. По мере перехода приложений больших моделей от облачного обучения к выводу на устройствах, на границе и в облаке, ИИ-телефоны, ИИ-ПК, интеллектуальные терминалы, роботы и центры интеллектуальных вычислений ищут более энергоэффективные вычислительные решения, что делает чипы с объединённой памятью и вычислениями важным направлением в реконструкции ИИ-аппаратной архитектуры.
К моменту завершения этого раунда финансирования две основные продуктовые линейки Micro-Nano Core уже вступили в ключевую стадию коммерциализации. Серия PCIe-CIM™, предназначенная для сопроцессоров вывода больших моделей в ИИ-телефонах, ИИ-ПК, облачных центрах интеллектуальных вычислений и интегрированных системах, завершила основные этапы разработки и симуляционной верификации. Серия LP-CIM™, ориентированная на потребности в близкой памяти и объединении памяти с вычислениями для устройств, совместно с экосистемой памяти продвигает низкоэнергетические и высокоэффективные решения. Согласно официальному сайту компании, Micro-Nano Core сформировала чиповые решения для ИИ-телефонов, ИИ-ПК, облачных центров интеллектуальных вычислений и ИИ-роботов, стремясь достичь более высокой плотности вычислений и более низкой системной стоимости с использованием зрелых технологических процессов.
Рынок ИИ-вывода претерпевает структурные изменения. Этап обучения требует крупномасштабных вычислительных кластеров, тогда как этап вывода предполагает долгосрочную обработку огромного количества запросов с учётом скорости отклика, энергопотребления, конфиденциальности и стоимости. После переноса значительной части возможностей моделей на терминалы чипы должны выполнять непрерывные вычисления в условиях ограниченной площади, энергопотребления и охлаждения, что создаёт новые вызовы для традиционных GPU, NPU и архитектур памяти. Выбранный Micro-Nano Core путь 3D-CIM направлен на решение проблемы накладных расходов на передачу данных и узких мест пропускной способности памяти, позволяя устройствам на стороне и облачным платформам вывода получать более высокую эффективную вычислительную мощность при тех же ограничениях по энергопотреблению.
Промышленное сотрудничество станет ключом к коммерциализации Micro-Nano Core. Согласно открытой информации, ИИ-чипы компании для устройств уже вступили в продуктовый цикл: с 2024 года они завершили определение продукта с несколькими ведущими производителями терминалов и памяти, в 2025 году согласовали модели основных чипов с крупными клиентами в сфере мобильных телефонов и завершили оценку совместимости программного и аппаратного обеспечения, а в 2026 году установили сотрудничество с компаниями по разработке больших моделей для устройств, продвигая построение экосистемы «чип-модель». В облачном направлении компания совместно с облачными и серверными производителями продвигает проектирование платформенной архитектуры с целью завершить отправку образцов плат в течение года.
Постоянный приток капитала также отражает изменение логики инвестиций в ИИ-чипы: от точечной производительности вычислений к системной эффективности и внедрению в экосистему. Участие таких промышленных сторон, как China Mobile Chain Fund, Biwin Storage, Luxshare Precision Industry Investment и компания по разработке больших моделей, поможет Micro-Nano Core установить синергетические связи между терминалами, памятью, облаком и модельной экосистемой. Для предприятий, занимающихся чипами с объединённой памятью и вычислениями, технические показатели — лишь отправная точка; для реального выхода на рынок необходимы проверка у клиентов, адаптация программного обеспечения, развёртывание моделей, массовое производство и контроль затрат. После расширения масштабов финансирования Micro-Nano Core получит больше ресурсов для итерации продуктов, координации цепочек поставок и привлечения коммерческих клиентов.
Завершив привлечение более 1 миллиарда юаней в рамках серии B, Micro-Nano Core получила финансовую и промышленную поддержку для выхода трёхмерных LPU-чипов с объединённой памятью и вычислениями на приложения с совместной работой «устройство-облако». По мере роста спроса на ИИ-вывод как устройства на стороне, так и центры интеллектуальных вычислений будут нуждаться в более энергоэффективных и экономичных вычислительных архитектурах. Если Micro-Nano Core удастся успешно внедрить серии PCIe-CIM™ и LP-CIM™ в проверку у клиентов и масштабные поставки, её путь 3D-CIM™ займёт более чёткое место в коммерциализации отечественных ИИ-чипов и предоставит новый аппаратный путь для доступности ИИ-вычислений.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
