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上观新闻更新于 11月4日 14:33

后摩智能完成数十亿元B轮融资,M50芯片获超百家客户

后摩智能完成数十亿元B轮融资,“端侧芯”M50获超百家客户青睐

AI 导读

存算一体AI芯片企业后摩智能近期完成数十亿元人民币B轮融资,资金将用于扩大M50规模化交付、推进M6X与下一代3D CIM产品研发。公司披露,M50量产不到一年已获得150多个产品定点、服务客户超过百家,覆盖智能体电脑、智能移动终端、具身机器人和边缘推理四个方向。M50提供160 TOPS@INT8算力、150 GB/s内存带宽,典型功耗10W,首款3D CIM芯片A20已投产。

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AI 评分 57

融资细节之外,原文还给出端侧芯片出货增速与模型规模压缩的数据,可对照理解资本转向端侧的原因。

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资本的目光,正在从云端的算力集群,移向手机、电脑和机器人里的那颗芯片。据不完全统计,仅今年9月,国内就有近十家端侧AI芯片企业宣布完成新一轮融资。 最新的一笔大额融资来自后摩智能。记者今天从相关人士处获悉,存算一体AI芯片企业后摩智能已于近期完成B轮融资,单笔融资金额高达数十亿元人民币,近一年内连续完成多轮融资。 本轮融资来自上下游重磅产业资本集体押注、国有资本及国际投资人联袂入局以及多家老股东持续加码,其背后是后摩智能从技术突破走向规模化商业落地的加速兑现。 据悉,本轮资金将主要用于扩大M50规模化交付,推进新一代M6X与下一代3D CIM产品研发,并持续完善软件工具链与产业生态,推动端边AI在更多终端场景实现规模化落地。 资本转向端侧,存算一体回到牌桌中央 存算一体并不是新概念。它为何在此刻同时被资本和终端厂商选中?后摩又凭什么在这条赛道上拿到资本的连续加注? 答案先藏在一组出货数据里。IDC数据显示,2026年一季度全球端侧/边缘AI芯片出货量同比增长45%,而云端AI芯片增速仅为12%。资本与出货同向,端侧AI芯片的需求并不只停留在投资人的预期里。 产业巨头也在用真金白银下注存算一体。去年12月,英伟达与AI推理芯片公司Groq达成非独家技术授权协议,并吸纳其核心团队,规模约200亿美元。今年10月,英伟达又计划投资采用数字存算一体架构的推理芯片公司d-Matrix;此前,d-Matrix已经宣布通过NVLink Fusion接入英伟达AI工厂生态。 过去几年,大模型竞争的主轴在训练侧,堆算力、堆GPU、堆集群,架构层面的存算一体很难成为产业主线。如今推理的权重在上升,为什么偏偏是现在?原因有三层。 一层是模型变小变强。以千问系列为例,达到相近能力时,Dense模型所需规模在17个月内压缩至约1/8,MoE模型在约6个月内压缩至约1/6;端侧芯片可承载的模型,则从2024年的7B级提升至今年的120B级。两条曲线相向而行,大模型在终端运行有了技术基础。 一层来自智能体。智能体不再只是等待用户提问,而是开始持续理解目标、调用工具和执行任务。越来越多任务需要在本地完成,终端也从被动执行指令的设备,变成持续生产和消耗Token的计算入口。 还有一层是存储本身。终端的空间、功耗与成本有限,芯片要在有限条件内同时提升计算效率、存储容量与访存带宽;而在计算与存储分离的传统架构下,模型参数需要频繁搬运,数据规模越大,延迟和能耗就越突出。存储也在变贵:据集邦咨询数据,今年一季度通用型DRAM合约价环比上涨90%-95%,二季度预计再涨58%-63%。 深耕SRAM-CIM六年,适配端侧需求 后摩智能成立于2020年,始终以SRAM-CIM为根技术,将部分计算放到数据所在的位置。在产业界对存算一体的探索多集中于小算力、超低功耗场景时,后摩选择了面向高算力与端边大模型推理的方向。据公司披露的数据,采用SRAM-CIM后,核心计算单元的面积压缩至传统架构的约30%,运行功耗减少至约10%。 这背后是一支学术与工程兼备的团队。创始人兼CEO吴强为美国普林斯顿大学博士,曾任职于AMD、Meta,并担任地平线CTO;核心研发团队在ISSCC等顶级芯片会议发表多篇存算一体论文,并完成10余次SRAM-CIM芯片流片。 在刚刚举行的后摩智能生态合作伙伴大会上,公司披露,其端边大模型AI芯片M50量产不到一年,已获得150多个产品定点,服务客户超过百家。 M50拥有160 TOPS@INT8算力、150 GB/s内存带宽,典型功耗为10W;首款3D CIM芯片A20已投产,M系列新一代产品M6X正在研发中。板级产品覆盖PCIe标准卡与M.2、MXM等小型化模组,芯片、模组、标卡与多芯系统的组合,面向从8B级到近千B级模型的本地化运行需求。 M50量产不到一年,150多个定点走进端侧 近期,在CSDN 1024程序员日暨AI构建者大会上,联想AI主机P7预览版亮相。这台手掌大小、仅重300克的主机由后摩智能M50负责本地大模型推理,M50以10W典型功耗提供160TOPS算力,整机最大功耗控制在30W,普通充电宝即可供电,P7预览版最高可本地运行125B大模型,支持7×24小时持续执行任务,数据不出端。联想将这台设备的目标概括为:帮助开发者与职场人实现“词元自由”。 后摩智能亮相WAIC2026 P7不是孤例。长城N90 Pro笔记本可在本地运行35B参数模型,把本地大模型放进了移动办公场景;绿联Home Agent HA100 Pro则将本地AI能力与NAS存储、智能家居设备相结合。 不过,比单款整机更能说明问题的,是定点数。M50量产不到一年已获得150多个产品定点,覆盖智能体电脑、智能移动终端、具身机器人和边缘推理四大方向。 同时,150多个产品定点项目中遇到的共性问题,也持续推动后摩补齐软件与开发支持能力。在此基础上,后摩智能开源“后摩AI生态软件”,把模型适配、编译优化和开发经验沉淀为可复用的开发支持,减少伙伴的重复适配投入,相关开源项目将于明年1月前陆续上线。定点证明能卖,开源决定能否被更多伙伴低成本复制。 IDC预计,2026年全球生成式AI手机出货量将达4.32亿台,中国AI手机出货量预计达1.47亿台,同比增长31.6%。从数十亿元资本加持、超百家客户的产品落地,到存算一体架构的持续迭代与软件生态的开源,后摩智能正在形成技术、产业与资本相互驱动的发展飞轮。这足以解释资本为何涌向端侧,投资方结构回答的则是为何是这一家。

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