内存墙难题下，资本盯上3D DRAM，信号很明显

大模型推理需求持续向端侧和边缘下沉，存储带宽逐渐成为制约算力释放的瓶颈，围绕3D DRAM的存算、近存计算架构在2026年频频受到资本关注。

从年初的东方算芯，到8月的谦合益邦、10月的算苗科技和亿铸科技，年内已有多家厂商接连拿到十亿乃至数十亿级别的大额融资。

3D DRAM究竟是什么，又为何在这个时间点被资本密集押注？

一、内存墙难题下，3D堆叠成为差异化解法

要理解资本的信号为什么在今年集中出现，需要先看清内存墙是怎么形成的。

过去几十年，处理器算力的提升速度一直快于内存带宽和访问延迟的改善速度，两边差距不断拉大。到了大模型推理阶段，问题被进一步放大：推理过程需要反复读取权重参数和KV缓存，数据吞吐量大，一旦带宽跟不上，算力单元只能空转等待数据。业界把这种算力被存储拖住的现象称为内存墙。

面对内存墙挑战，业界现有的解决思路大致分为两条。

一条思路是提升存储本身的带宽能力，将多片DRAM裸片垂直堆叠，依靠高密度互连结构缩短片间走线距离、提升并行访问通道。

HBM就是这条路线商业化最成熟的方案，依靠TSV硅通孔实现多层DRAM堆叠，搭配2.5D硅中介层和GPU协同，目前已经广泛配套在AI训练GPU上，有效拉高访存带宽。

但HBM方案也存在明显的结构性短板：全球供给相对集中在海外存储三巨头手中，工艺门槛、良率约束严苛，单颗容量上限有限，单位带宽成本居高不下，并不适合海量KV缓存、高并发推理集群大规模落地。

在此基础上延伸出来的3D DRAM近存方案，采用晶圆级混合键合，直接把DRAM存储层和AI逻辑层垂直集成，不再依赖传统TSV与2.5D中介层，在有限的芯片面积内同时拉高带宽与存储容量，专门适配大模型推理持续膨胀的KV缓存需求，和HBM形成差异化定位。

另一条思路是改变计算的位置，让计算靠近存储，也就是近存计算、存算一体路线。

近存计算是把简单的运算单元放置在存储阵列周边，在数据流出存储之前完成部分计算，减少数据向外搬运；存算一体则更进一步，直接在存储阵列内部完成乘加运算，从根源上削减数据搬运量。

不过这两条路线并不是完全割裂，不少国内创业方案正是将3D DRAM堆叠和近存计算IP做融合设计，在带宽、容量、功耗之间做权衡取舍。

这条路线目前仍处在流片、验证到早期量产的阶段，工艺上需要攻克晶圆混合键合对准、层间互连可靠性、堆叠结构散热、堆叠良率管控等一系列难点。端侧、边缘场景还额外有功耗、封装体积、成本的硬性约束，这也造就了各家厂商面向云端、边缘、端侧不同场景的路线分化。

国内在3D DRAM、混合键合与近存计算方向的布局循序渐进，从学术预研、工艺探索走向产业化验证。

2021年：国内研究团队先后产出近存计算、4F2DRAM架构论文，正式开启3D堆叠存算方向系统性学术研究。

2023年：长鑫存储发布4F2架构论文，持续打磨DRAM与CMOS工艺解耦、晶圆混合键合互连的技术方案；国内一批高校体系结构团队陆续产出3D DRAM近存计算的架构研究成果。

2024年：清华大学团队在ISCA发布面向大模型的3D DRAM近存计算架构，验证垂直堆叠方案的能效增益，成为国内该方向标志性学术成果。

2025年：长鑫在IEDM发表论文，披露12英寸平台DRAM与CMOS晶圆级混合键合实验验证结果；多家创业企业启动3D DRAM芯片流片，路线从方案设计走向硅验证。

2026年：产业化成果集中释放，东方算芯、谦合益邦、亿铸科技等先后完成芯片流片、回片点亮、集群调试等验证，叠加密集出现大额融资，赛道正式进入加速验证期。

二、同赛道多家企业年内陆续获得大额融资

今年国内以3D DRAM为核心载体的存算、近存计算方向的厂商，频繁拿到大额资金。

01｜微珩启元

微珩启元对外也称微珩科技，2025年1月在杭州注册成立，核心技术负责人李炳博为浙江大学信息与通信工程博士。公司定位开发面向端侧、边缘场景的AI推理专用LPU语言处理单元芯片，产品聚焦大模型推理任务。

技术方案上，团队把计算、存储、互连做一体化设计：通过多层DRAM垂直堆叠、高密度互连缩短存储单元与计算单元之间的物理距离，同时引入近存计算，将部分计算任务放在靠近存储的位置执行，减少数据反复搬运带来的延迟与能耗开销。

公开资料显示，该核心团队在近存计算方向有多年的落地积累。2018年启动近存计算芯片研发，2020年完成近存计算ASIC芯片商业化量产，2021年实现3D堆叠近存计算芯片量产，同期成为中芯国际N+1工艺的早期量产客户。

企查查信息显示，融资方面，公司于2025年9月25日完成Pre-A轮融资，金额约千万元，投资方包含迎丰股份、Nano Labs；2026年先后完成两笔Pre-A+轮融资，第一笔在9月28日，投资方包括TCL创投、翌马资本、华樟基金等机构；第二笔工商变更登记日期为11月5日，引入国香资本、硅港资本。

02｜亿铸科技

10月23日，亿铸科技宣布完成超10亿元新一轮融资，资金用于研发投入、产品迭代及产业化推进。

公司2020年6月成立、2022年正式运营，总部位于苏州，在上海、杭州、成都、长沙设有子公司，以3D DRAM为核心路线，据其公布，首创全数字化通用存算一体架构，产品覆盖算力卡、工作站、一体机到推理集群的全栈矩阵，并自研YICA软件平台，兼容CUDA、PyTorch等主流生态。

据公司披露，其基于3D DRAM的全数字通用存算一体AI芯片已完成流片，商用芯片测试结果基本达到预设设计指标。此前公司于2024年10月完成数亿元融资，由Prosperity7 Ventures领投，盛视科技、行至资本等跟投；2025年10月完成新一轮，兴湘资本、农银国际等参与。

03｜算苗科技

10月14日，算苗科技完成Pre-A2轮与A轮融资，一年内合计融资规模近20亿元，本轮由亦庄国投等北京市区两级国资平台领投。募集资金将用于研发团队扩充、3D堆叠技术迭代，加速TokenPU芯片量产落地。

公司2022年11月成立，核心团队具备中科院背景，拥有多年3D混合键合晶圆量产经验。公司自研TokenPU推理芯片，底层采用3D DRAM混合键合堆叠架构，将8层DRAM存储晶圆垂直堆叠在逻辑晶圆上，主打16TB/s超高访存带宽，专门面向云端大模型推理场景。

其首款芯片A4E已于今年6月完成流片，依托国产成熟制程与本土供应链开发，区别于通用GPU路线，从芯片定义阶段就和头部大模型客户联合调优，配套自研编译栈适配LLVM、Triton生态，规划第一代产品于2027年实现量产。

04｜谦合益邦

8月14日，谦合益邦完成超20亿元B轮融资，投资方包括国调基金、中国移动链长基金、山行资本、星连资本、石溪资本等。

公司2024年1月成立，由网易孵化，以3D DRAM存算一体、三维集成为原生技术路线，方案面向云游戏、加密算力、AI加速等场景，团队自2018年起持续开展3D DRAM存算芯片研发。

8月21日，公司宣布自研4层3D DRAM堆叠存算一体芯片成功回片并点亮。

05｜东方算芯

4月，东方算芯完成A+轮融资，国家人工智能产业基金为其股东之一，公司计划今年四季度启动B轮。

公司2024年5月成立，总部位于上海张江，依托清华大学集成电路学院移动计算研究中心，董事长兼CEO魏少军是国内可重构计算、软件定义芯片领域的领军学者。

其DF1000是国内首颗采用DRAM-Logic晶圆级混合键合3D垂直封装的AI芯片，采用“软件定义+3D DRAM近存计算”路线，强调不依赖海外先进制造工艺，依托全国产供应链落地。

2026年7月13日，公司发布DF1000，BF16算力520TFLOPS，访存带宽6.4TB/s，已完成流片验证并实现128卡集群运行，计划四季度发布迭代产品DF2000，DF3000预计2027年四季度推出。

把这些融资拼在一起，能看到2026年资本押注的落点正从通用训练芯片转向推理侧，3D堆叠加近存计算是试图绕开内存墙的一条具体路径。

判断这条路径能否成立，最终要落到工艺和客户两个环节：堆叠良率能不能稳定，芯片能不能通过下游验证并进入批量供货。

目前各家进度并不一致。亿铸已完成流片并公布测试结果，谦合益邦的4层堆叠芯片已回片点亮，东方算芯的DF1000完成流片验证并跑通128卡集群，算苗的计划量产时间放在2027年，微珩启元的流片进展尚未公开。

融资给这些团队换来了更长的研发窗口，至于谁能先把样片做成稳定交付的产品，还要看后续在晶圆键合、散热设计和客户验证上的推进情况。