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与非AI
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2026 年 10 月 14 日，铭芯启睿（MemSilicon）宣布首款高密度、大容量 RRAM 芯片"泰山一号（MountTai 2026）"完成流片，采用 28nm CMOS 工艺平台与 1T4R 存储结构，单芯片容量 1Gb，存储密度 30Mb/mm²，访问延时小于 20ns，并集成片上硬件纠错电路，目前正推进芯片验证。
“泰山一号”封装图
五天后，10 月 19 日，这家公司宣布完成超 4 亿元 A 轮融资。领投方为博原资本，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。融资用途写明两件事：RRAM 的产业化与商业化，以及"新产品 LPU 的研发"。
同一天披露的还有：前 Graphcore 总裁兼大中华区总经理卢涛加入，出任 CEO 兼联合创始人。
把这两条消息放在一起看，才构成真正值得讨论的问题：一家刚完成 RRAM 流片的公司，为什么要在融资公告里同时宣告一条尚无样片的推理芯片产品线？
| 这 4 亿元是谁给的
博原资本管理合伙人蒋红权对媒体表示，对铭芯启睿的信任源自"作为十年前投资 Graphcore 的老股东，这次追投也有这层渊源"，并看好卢涛把系统级芯片架构能力带入大模型推理场景。领投方是 Graphcore 的老股东，新 CEO 来自 Graphcore——这不是巧合，而是一条已经在十年前埋下的线。
兆易创新是存储与 MCU 厂商，博世创投背后是汽车与工业体系，中关村科学城公司带地方政府属性，米哈游则是内容与算力的大买家。这四类钱各自对应一种资源：供应链、车载与工业场景、政策与土地、真实推理需求。
老股东连续加注。 国开科创、小米战投、中科创星在 2025 年 3 月天使轮、2026 年 1 月 Pre-A 轮之后第三次跟进；联想创投与锦秋基金是天使轮领投方。一家公司连续三轮被同一批国资与战投追投，在硬件赛道通常就意味着里程碑兑现。
铭芯启睿2024 年 5 月成立，2025 年 3 月近亿元天使轮（锦秋基金领投，联想创投、小米战投、红杉中国、复容投资、中科创星参投），2026 年 1 月超亿元 Pre-A 轮（国开科创、联想创投领投，中芯聚源、顺禧基金、恒裕投资跟投），2026 年 10 月超 4 亿元 A 轮。从成立到 A 轮 29 个月，四轮融资。
| RRAM
先看清 RRAM 这门生意的现实难度。
RRAM 靠材料在高阻态与低阻态之间翻转来记录数据，结构简单、与 CMOS 后道工艺兼容性好，不需要持续供电维持状态，且单元可调制到多个电阻态以提升密度。泰山一号采用的 1T4R 结构，用一个选通晶体管带四个阻变单元，把晶体管开销摊薄，30Mb/mm² 的密度正来源于此。
工程上的短板同样清楚，且集中在一致性上：导电细丝的形成带随机性，器件间与循环间参数都会漂移，直接压制良率与可靠性；用写后校验去弥补，又会把成本和功耗抬回去；交叉阵列的潜行电流需要额外选择器件隔离，工艺复杂度随之上升；软件层更薄——缺统一工艺平台，也缺成熟的编译器与算子库。
铭芯启睿的解法是结构创新。
据环球网报道，泰山一号在电路与架构层面引入了负压设计与统一复位电路以抑制阵列漏电流、多电压域字线驱动实现高低压读写路径解耦、自适应保护偏置降低误写风险，并开发片上自适应跟随读取电路配合硬件纠错，构成"电路自适应 + 硬件纠错"的双重读保障机制。换句话说，这颗芯片的技术含量不在"做出了 RRAM"，而在"用电路设计把 1TnR 的大容量读出问题压下去了"。
台积电已向客户开放 28nm 及以上节点氧空位型 RRAM 商用工艺，三星覆盖 8nm 到 28nm 多节点嵌入式 RRAM 与 MRAM 并进入商用供应，英飞凌采用台积电嵌入式 RRAM 的新一代 AURIX 车规 MCU 已实现量产，其 RRAM 在 175℃ 下数据保持超过 1000 小时、读取延迟约 15.2 纳秒。国内同行昕原半导体亦在该赛道长期投入。
这意味着两件事：
其一，RRAM 商业化的主战场目前在嵌入式，不在独立式。 据 Global Growth Insights 估算，嵌入式 ReRAM 占整个 ReRAM 市场约 55% 到 60%，整个市场 2026 年约 10.95 亿美元，预计 2035 年增至 44.76 亿美元，年复合增速约 17%——相对 DRAM、NAND 的万亿级体量仍是早期小众。铭芯启睿早期路径也吻合这一点：2025 年时已签订数百万元 IP 供应合同，走的是"先卖 IP 养活自己"的现实路线。
其二，独立式大容量 RRAM 是空位，也是硬骨头。 独立存储市场仍由 NAND 主导，单位比特成本被压至极低，MRAM 与 RRAM 尚未形成规模需求。泰山一号的 1Gb 对应 DRAM、NAND 完全不在一个量级——它验证的是高密度阵列的工程可行性，不是替代谁的容量。
所以更准确的表述是：泰山一号完成了"从实验室到 Gb 级芯片"这一步，而流片、验证、量产、规模化出货是四件不同的事，它目前刚到第二步的起点。
技术底色来自团队。 公司发起人刘明为中国科学院院士、IEEE Fellow，同时是复旦大学集成电路与微纳电子创新学院院长、中国科学院微电子研究所研究员，长期从事存储器模型、材料、核心共性技术与 IC 微纳加工研究；其团队围绕 RRAM 做了二十余年系统性研究，做出全球首颗 14nm RRAM 芯片、28nm 单芯片 128Mb RRAM 与全球最高密度 3D VRRAM，持有 200 余项发明专利，铭芯启睿是该团队孵化的唯一公司。联合创始人刘琦为复旦大学教授、博士生导师、国家杰青，属新型非易失存储领域专家，曾获中国电子学会科学技术一等奖、国家自然科学二等奖、中国电子学会杰出成就奖，在 Science、IEEE EDL 等期刊发表多篇论文。联合创始人刘璟为中国科学院大学博士、高级工程师，承担过科技部存储领域多个重大纵向项目，主导多项成果实现高级别应用，并曾任多家集成电路企业高级职务。
这支队伍的长板与短板同样清楚。 长板在器件、工艺、芯片设计的全链条自主能力，这是二十年积累换来的，不容易被复制；短板在于公司成立仅两年多，尚缺大芯片的系统级交付记录与规模化商业战绩。这正是卢涛的履历被反复强调的原因——刘明团队的存储底座，需要一套计算架构与产业化的经验来兑现，两者缺一不可。
| LPU
中国经济网报道中说"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。"雷峰网的独家报道措辞相同："随着卢涛加入，铭芯启睿将在继续推进阻变存储器（RRAM）产业化与商业化的同时，启动第一代 LPU 研发，将业务从存储延伸至计算。"
三个具体数字和目标：
速度目标：卢涛透露，公司已启动第一代 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，目标追求每名用户每秒生成 1000 个 Token。
价格约束：他强调"高速推理可以比普通服务贵，但溢价必须有限"。
定位比喻：卢涛把目标描述为做一款"满血模型、高铁价格"的 LPU。
产品逻辑也给出了：卢涛称"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"，并指出"这是当前通用 GPU 架构和纯 SRAM 架构的无人区"。
这条赛道的真实代价，行业已有公开答案。 LPU 这一名称因 Groq 而被市场记住，其路线以片上 SRAM 替代 HBM、用编译期静态调度换取确定性延迟、不做运行时动态调度。代价是容量：单颗 Groq 3 LPU 为 500MB SRAM，整机架 128GB，而 Rubin GPU 单卡即 288GB HBM4，相差数百倍，万亿参数模型必须跨大量芯片切分；同时它以解耦推理的形态与 GPU 分工——GPU 负责 prefill 与 attention，LPU 负责 FFN/MoE 的 decode。
但这条赛道的竞争格局在 2026 年已经发生变化。Groq 已不再是独立的挑战者：据公开信息，英伟达于 2025 年 12 月以 200 亿美元收购了 Groq 的全部相关资产，Groq 3 LPX 机架已作为英伟达 Vera Rubin 平台的配套推理加速器进入全面量产阶段，英伟达官方页面也确认了 Groq 3 LPU 与其 Rubin GPU 的协同部署关系。也就是说，卢涛所说的"无人区"，面对的不再是英伟达与 Groq 两家各自为战的局面，而是英伟达已经把 LPU 路线纳入自身推理体系之后的格局。
这既是 MemSilicon 的机会所在，也是它必须回答的问题。如果 LPU 的瓶颈在片上存储容量，那么一家能把 RRAM 做到 1Gb 单芯片、30Mb/mm² 密度的公司，理论上具备用高密度存储缓解容量约束的可能。但必须说明：卢涛在融资当日已明确表示，第一代 LPU 不采用 RRAM，将使用更成熟的存储介质；公司也未披露 LPU 的具体存储方案，且 LPU 的性能指标尚无实测性能支撑，目前处于研发阶段，未公布流片或交付时间表。因此，RRAM 的技术积累能否、以及在多大程度上转化为 LPU 的系统优势，目前不能从公司公开表述中得到确认。
卢涛为什么是这条线的关键变量。
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，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 AI 处理器 IPU、基于 3D 堆叠 DRAM 的 NPU 及硅光芯片。这套履历的稀缺点不在单点技术，而在系统级交付——计算、存储、互联要一起设计，这正是 LPU 类产品绕不开的能力。
一个容易被忽略的细节：雷峰网报道，铭芯 2024 年成立时就曾邀请卢涛出任 CEO，他当时没有加入；今年 3 月的 GTC 成为转折点——看到黄仁勋发布产品时，他怀念起在 Graphcore 挑战英伟达、在 Cavium 与英特尔竞争的日子。他算过时间账：如果从零创业，组建团队、确定架构、融资交割需要六到九个月，"速度非常非常重要"。
这段叙述包含一个判断：LPU 这条线不是公司原有路线的自然延伸，更像是为卢涛量身划出的一块地。 2024 年铭芯优先推动存储从实验室走向产品，他"觉得自己能贡献的价值有限"；而在这次加入之前，公司已决定进入计算领域。这是文章基于公开采访的笔者推断，不是公司表述。
| 叙事成立的条件
融资公告里的产品，往往是三年后的产品。这条叙事要成立，需要三个可验证的条件。
第一，RRAM 的 IP 与产品业务能否在 12 至 18 个月内做到千万元级收入。 目前公开数字只有 2025 年的"数百万元 IP 供应合同"，以及"已与多家上下游企业建立合作、深度绑定多家龙头企业客户"这类定性表述。泰山一号验证通过并转入量产出货，是最近的一道关口。
第二，LPU 是否公布明确的流片节点与可复现的 benchmark。关键指标应包含：在"满血模型"（不量化、不裁剪）条件下的单用户解码吞吐、长上下文下的延迟抖动、以及单 Token 综合成本。目标已给出——1000 Token/秒/用户——但目标与实测之间隔着流片、软件栈和编译器成熟度。而 CEO 已明确第一代 LPU 不使用 RRAM，这意味着 RRAM 的存储优势与 LPU 的性能承诺之间，目前没有公司确认的技术传导路径，需要等待 LPU 具体架构披露后才能评估。
第三，客户是否从"财务投资"走向"真实采购"。米哈游这类内容方出现在股东名单里，容易被解读为需求背书；但投资与采购是两件事，需要看到订单才成立。
这条赛道上的玩家并不少，且资金与生态更厚。Groq 的 LPU 技术已被英伟达纳入其推理体系并进入量产部署，英伟达由此同时掌握 GPU 与 LPU 两条推理路线；铭芯启睿作为后来者，面对的是一个整合度更高、生态更厚的对手。
| 回到开头
铭芯启睿这轮融资把公司从"存储器件与 IP 供应商"重新定义成"推理系统供应商"，并在同一天用一位来自 Graphcore 的 CEO 为这个定义做担保。
这是一个时间点选得相当准确的切换。泰山一号流片在前，让"我们有能力做大容量高密度存储"这句话有了实物支撑；Agentic AI 带来的指标迁移在中，让"解码速度、单任务成本"成为可被客户直接比较的量；卢涛加入在后，让"我们能做系统级产品"这句话有了人选。
但三者之间并不自动成立等号。存储优势能否换算成系统优势，是这家公司未来三年必须回答的唯一问题。
RRAM 二十多年里反复被"下一代存储"的叙事提起，却始终没能规模替代现有方案，原因不在物理原理，而在工程一致性、生态与成本。LPU 今天面对的是同一类问题，只是换了一个更性感的场景。卢涛说这是"无人区"——无人区的意思，既是没有对手，也是没有路标。
参考资料：1. 中国经济网：《MemSilicon完成超4亿元A轮融资，宣布战略升级》，2026年10月19日。2. 凤凰网科技：《米哈游、兆易创新投了一家芯片公司，新CEO人选也定了》，2026年10月19日。3. 新浪科技：《MemSilicon宣布完成超4亿元A轮融资，芯片老将卢涛出任CEO》，2026年10月19日。4. 界面新闻：《铭芯启睿完成超4亿元A轮融资》《首款1Gb RRAM芯片完成流片》等，2026年10月14日、19日。5. 腾讯网：《铭芯启睿完成超4亿元A轮融资，加码RRAM产业化与LPU研发》，2026年10月19日。6. 雷峰网：《独家丨前Graphcore总裁卢涛加入铭芯启睿》，2026年10月19日。7. 环球网：《MemSilicon宣布首款1Gb RRAM芯片完成流片》，2026年10月14日。8. 36氪、腾讯新闻：公司天使轮、Pre-A轮融资报道，2025年3月、2026年1月。9. 虎嗅及其他行业综述：Groq LPU架构、RRAM商用进度，2026年3月、7月。
免责声明：本文事实均引自上述公开报道。文中关于"RRAM与LPU构成一套技术底座""LPU产品线与卢涛加入的关联"等判断，系基于公开信息的分析推演，非公司表述。所引行业数据（Groq架构、代工厂RRAM进度、市场规模）属背景参考，准确性由原始来源负责。
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