10 月 19 日，联想创投被投企业——铭芯启睿（MemSilicon）宣布完成超 4 亿元 A 轮融资。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。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。

MemSilicon 同时宣布，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。公司战略全面升级：在继续推进阻变存储器（RRAM）产品化的基础上，启动面向大模型推理的第一代 LPU 研发，打造 " 满血模型、高速 Token、越级性价比 " 的新一代推理引擎。

随着 Agentic AI 时代的到来，AI 落地已经从问答，转向完成复杂、长程的任务，下一步竞争的关键指标，会从峰值算力转向任务完成效率。

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，不只是更多 Token，而是在保证质量的前提下，更快地解码和输出、更多任务能并行，并降低单次任务成本。

这要求推理系统从架构层面进行创新，同时优化计算、存储、互联和调度。因此，存算协同被视为核心破局路径之一。

▲   图 1｜低延迟已是独立售卖的服务档位。数据来源：OpenAI

▲   图 2｜高速解码决定 Agent 每一步走多快。在缓存能够有效保留的条件下，输入缓存命中率为 84.6%-99.5%，解码占 LLM 执行时间的 91.0%-98.6%。数据来源：arxiv2605.26297v2, Agentic AI Workload Characterization

为什么是现在：

大模型推理进入架构创新关键期

加入 MemSilicon 之前，卢涛已在芯片行业深耕 20 余年。

他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，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，及硅光芯片等多个领域，兼具技术、产品与市场的复合视角。

卢涛对 AI 时代的技术演进、产品逻辑、商业模式和客户需求有深刻洞察。他认为，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。

卢涛表示：

"   MemSilicon 的定位很明确，不与 GPU 内卷，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。

大模型推理提出了新课题，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。

探索新大陆，就不能依靠单向度增加计算单元、存储密度、通信带宽的老地图，必须重新思考算什么、在哪里算、权重怎么存、数据怎么传的系统级问题。

依托中国领先的存储战略纵深，结合我们在 AI 芯片产品定义与产业落地上的积累，MemSilicon 正同步推进 RRAM 产品化和下一代 LPU 研发，加速存算协同落地。"  

MemSilicon 团队源自中国科学院刘明院士团队，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，团队的工作延伸至可靠性、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。

打破冯 · 诺依曼体系的枷锁、突破存储与数据搬运瓶颈，是 MemSilicon 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。二者的叠加，将加速存算协同产品从技术验证走向商业交付。

▲   图 3｜MemSilicon CEO 兼联合创始人 卢涛

第一代推理芯片研发启动

卢涛透露，MemSilicon 已开始第一代 LPU 研发，主要面向 Agentic AI 时代 " 低延迟、长上下文、高吞吐 " 的核心需求。

推理市场的 Token 正在分层，标准档拼成本，越级档（Premium）拼体验和未来的业务逻辑，MemSilicon 专注服务大模型推理需求，提供新一代算力底座。

大模型推理的解码环节本质，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，这正是孤立堆叠算力难以解决的瓶颈。

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，能够提高吞吐量，却会让面向用户的智能体显得更慢。

不同于传统 AI 芯片孤立追求算力指标的思路，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。

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。因此，客户衡量推理的价值，会越来越看重 Token 的时效 / 成本比。

我们的 LPU 正是从内存架构入手，协同优化计算与互联，在保持满血模型能力的同时，让每个用户都能享受高速 Token，并兼顾系统吞吐和整体成本。这是 MemSilicon LPU 的第一阶段目标。"  

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。

随着卢涛的加入、战略方向的明确，以及产业与资本各方的加持，MemSilicon 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。