10月22日，微纳核芯与无问芯穹在杭州正式签署战略合作协议。双方以“芯算协同，共创国产AI推理新生态”为主旨，将各自在前沿芯片架构和AI原生基础设施领域的优势合到一处，共同推进存算一体、近存架构3D-CIM™推理芯片与自主式AI基础设施的协同创新，为全球大模型产业提供高效、普惠、可规模化落地的推理算力解决方案。这标志着国产AI推理产业从“单一芯片参数比拼”，进入“芯算协同定义系统效率”的新阶段。
微纳核芯成立于2021年，孵化于浙江省北大信息技术高等研究院，是全球最早开展存算一体架构原创研究并推动全栈自主可控的团队之一。其全球首创的3D-CIM™架构，融合了DRAM三维近存计算、SRAM存算一体和RISC-V异构存算三条技术路径，目标是从架构根源上拆解冯·诺伊曼体系下“存储墙”与“功耗墙”对推理性能的制约。据公司实测流片数据，其SRAM存算一体方案相比传统架构可提升4至6倍算力密度和5至10倍能效比；云侧芯片依靠成熟工艺即可实现以往先进制程才有的同等算力，为国产推理算力摆脱“工艺依赖”提供了一条现实路径。2026年9月，微纳核芯完成10亿元C1轮融资，投资方包括多家专业机构与产业资本，公司即将进入规模化量产与商业化阶段。
无问芯穹成立于2023年，由清华大学电子工程系教授汪玉联合学生创立，定位独特：不造芯片、不做模型，而是做算力的调度者和运营商。公司通过软件层打通分布在第三方设施中的异构算力，已部署触达3.7万P算力，覆盖16种主流芯片，千卡规模异构混训平台具备万卡扩展性，算力利用率最高达97.6%。其“前店后厂一中心”的Agentic Infra布局，贯通算力资源、Token生产与行业应用，过去一年推动推理成本下降10倍。2026年10月，无问芯穹完成23亿元C轮融资，累计融资额达43亿元，单轮与累计金额均刷新国内AI Infra赛道纪录。
一家在芯片架构的底层重构数据搬运的逻辑，一家在系统层面对异构算力做极致调度与成本优化。两者的交集，恰恰落在当前AI产业最吃紧的环节上：推理。
全球AI产业正在经历从训练优先向推理优先的迁移。随着大模型在各行业加速渗透，推理环节的算力需求呈指数级增长，推理效率、运行功耗、响应时延和部署成本，成为决定AI应用能否规模化落地的关键指标。过去两年，国产AI芯片在架构层面取得了不少单点突破，存算一体、近存计算等技术路线在理论指标上已展现出对传统架构的显著优势，但单一芯片的性能提升，并不自动转化为系统层面的推理效率。芯片需要被放进真实的业务环境中，与模型、编译工具链、运行时系统和基础设施平台完成适配与调优，才能把架构潜力兑现为可度量的成本与效率改善。
这正是“芯算协同”要解决的问题。根据协议，双方将聚焦云边端多元化应用场景，围绕“芯片—系统—应用”展开协同技术攻关，推动存算/近存推理芯片在真实业务环境中完成落地验证，形成可复制、可推广的云边端一体化解决方案，进一步降低大模型推理的综合应用成本。
