10月19日，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。募集资金将主要用于阻变存储器（RRAM）的产业化与商业化，以及新一代LPU产品的研发。
与融资同步，公司宣布前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加入团队，出任CEO及联合创始人。铭芯启睿同时公布战略升级方向：在继续推进RRAM产品化的基础上，启动面向大模型推理的第一代LPU研发，定位为「满血模型、高速Token、越级性价比」的新一代推理引擎。这意味着公司从一家存储技术企业，转向存算协同芯片公司。
卢涛在芯片行业已有二十余年从业经历，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AI处理器IPU、基于3D堆叠DRAM的NPU及硅光芯片等多个领域。其对大模型推理架构演进的判断是，单纯依靠增加计算单元已难以同时满足低延迟、长上下文与高吞吐的综合需求，存算协同是当前阶段的核心破局路径之一。
铭芯启睿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积累二十余年，工作链条从材料与器件物理延伸至可靠性、工艺集成、IP与芯片设计，再到流片验证与应用落地。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亦有科研储备。公司方面表示，卢涛带来的系统架构视野、产业生态资源与商业化经验，与团队的底层技术积累形成互补，有助于加速存算协同产品从技术验证走向商业交付。
据卢涛介绍，公司已启动第一代LPU研发，主要面向Agentic AI时代的推理需求。其技术逻辑在于，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都需反复搬运模型权重与KV缓存数据，孤立堆叠算力难以解决这一瓶颈；增加GPU数量可在一定程度上降低延迟，但会推高功耗、网络复杂度与单位服务成本，偏重批处理的方式虽能提升吞吐，却会拖慢面向用户的智能体响应。因此，LPU立足于内存技术与内存架构创新，从系统层面同步优化计算、存储与互联。
从行业背景看，随着Agentic AI应用从问答转向复杂、长程任务，单次任务包含多轮推理、工具调用与上下文复用，并可能启动多个Agent并行工作，推理系统的评价指标正从峰值算力转向任务完成效率。相关研究数据显示，在缓存能够有效保留的条件下，输入缓存命中率可达84.6％至99.5％，解码占LLM执行时间的91.0％至98.6％，解码效率对整体任务时延的影响显著。这一趋势为以内存架构为切入点的推理芯片提供了市场空间。
卢涛表示，公司的定位是不与GPU正面竞争，聚焦满血模型的高速Token体验，以越级性价比服务高端推理市场。其判断是，当大模型、自主Agent与具身智能开始承担更连续、更复杂的长程任务时，低延迟将从体验加分项变为新业务能否成立的前提，客户衡量推理价值将越来越看重Token的时效与成本比。
本轮融资及战略升级是铭芯启睿业务重心的一次明确调整。在资本与产业资源加持下，公司计划打通产学研用投各环节，将RRAM领域的技术积累转化为可验证、可交付的产品与商业价值。其后续进展，将为存算协同路线在推理芯片市场的可行性提供实际参照。
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