40亿流向三个不同赛道，半导体资本在下什么棋？

证券之星 王梓旭

近期，芯联动力、墨芯人工智能、微纳核芯先后宣布完成新一轮融资，三笔融资合计约40亿元。其中，芯联动力获得近20亿元，墨芯融资近10亿元，微纳核芯融资超10亿元。

三家公司虽然都与人工智能产业有关，却做着不同的生意。芯联动力原本主要服务新能源汽车，如今将目光投向AI数据中心供电；墨芯和微纳核芯则分别押注稀疏计算与存算一体技术，希望提高大模型的推理效率。

从投资方来看，这几笔融资还吸引了通信、服务器、半导体产业链企业及国资机构等不同背景的资本参与。随着AI基础设施建设推进，半导体产业链中的新投资机会正在受到关注。

01 一周三笔大额融资

11月2日，芯联动力宣布完成近20亿元C轮融资，由中国移动链长基金领投，浪潮信息、元璟资本、中石化氢能基金、北方华创诺华资本、江丰电子等多家机构参与。

芯联动力成立于2023年，由科创板上市公司芯联集成控股，主营碳化硅(SiC)、氮化镓(GaN)等化合物半导体及模组封装业务，主要应用于新能源汽车、能源和工业控制等领域。根据芯联集成2026年半年报，芯联动力上半年实现营业收入11.82亿元，同比增长约106%，同期净亏损2.42亿元。本轮融资后，公司估值约20亿美元，股东阵容进一步扩展至通信、算力和电网领域，AI服务器电源也被列为新的业务增长方向。

仅隔一天，墨芯人工智能宣布完成近10亿元C+轮融资，投资方包括仁爱资本、海棠基金、东恒石油、比丘资本、派拉资本、中财资本等。这距离墨芯今年5月披露近10亿元C轮融资仅过去约5个月，两轮融资合计近20亿元。

墨芯成立于2018年，主要研发AI推理芯片、计算卡及配套软件。据公司披露，其推理集群已在国内多个地区部署，并与头部电信运营商建立合作。公司称2026年第三季度营收实现数倍增长，但未披露具体金额及比较基期。本轮资金将用于稀疏推理芯片软硬件升级和下一代产品研发。

10月28日，微纳核芯也宣布完成超10亿元C2轮融资，由建投投资领投，杭州资本、凯泰资本、晓池资本等机构参与。公司披露，叠加此前完成的C1轮融资，其两个月累计融资超过20亿元，半年累计融资规模达到30亿元，资金将主要用于芯片迭代、软件栈适配、客户送测及供应链量产备货。

三家企业接连获得融资并非孤立现象。据《科创板日报》不完全统计，今年10月，国内至少有10家AI芯片相关企业完成新一轮融资，涉及存算融合、服务器CPU、智能驾驶及具身智能等领域。

哈工大(深圳)深圳高质量发展与新结构研究院特聘副研究员童丹丹表示，这几笔融资的共同信号是，“资本已不再只押注单一算力芯片，而是转向围绕AI基础设施的效率提升进行系统布局。”

随着AI从模型训练走向规模化推理，影响算力发展的因素逐渐从峰值性能扩展到供电、能效、成本和部署密度。资本关注的也不只是性能更强的计算芯片，还包括能够改善整个算力系统效率的技术与产品。

02 AI需要的不只是GPU

与另外两家不同，芯联动力并不生产直接用于大模型计算的芯片，而是提供电能转换和功率控制所需的半导体器件。随着AI服务器功率密度提升，数据中心正在成为碳化硅功率器件新的应用市场。

这一变化与AI服务器供电架构升级有关。今年8月，英伟达进一步介绍了面向AI数据中心的800V直流供电架构，通过提高供电电压、优化转换环节，支持更高密度的算力部署。

童丹丹认为，AI数据中心对功率半导体的拉动，并非简单增加器件用量，而是供电架构变化带来的新需求。碳化硅耐高压、适合大功率转换，更适用于部分机房侧高压电能转换环节；氮化镓具有开关速度快、损耗低等优势，在机柜内部的高频电源转换中具有应用潜力。两种材料有望在不同供电环节形成互补。

芯联集成今年6月推出的3300V碳化硅MOSFET器件，就面向固态变压器(SST)等高压应用场景，相关产品已向核心客户送样验证。该产品依托自研8英寸碳化硅工艺平台开发，主要目标是降低系统成本、提高电能转换效率。

对于芯联动力而言，进入AI数据中心市场还有拓展收入来源的意义。童丹丹指出，车用碳化硅此前经历产能释放和产品价格竞争，AI数据中心供电则提供了另一类需求来源。芯联动力可以利用汽车业务积累的制造和研发能力拓展新的应用场景，其业务发展速度与高压直流架构的实际部署进度密切相关。

墨芯与微纳核芯瞄准的则是AI推理市场。随着AI搜索、智能办公、行业智能体等应用普及，模型调用量增加，企业对推理成本的关注也在提高。两家公司分别选择稀疏计算和存算一体技术，希望在通用GPU之外提供更有针对性的计算方案。

墨芯主要通过软硬件协同减少模型运行中的冗余运算，目前已推出搭载自研Antoum芯片的S4、S30、S40等计算卡，计划于今年年底前推出新一代SP200计算卡及升级版SECA软件栈。在实际应用方面，公司参与了上海海上算力Token工厂等项目，并与科研机构开展模型适配合作。

据公司披露，墨芯与北京大学上海临港国际科技创新中心地球与空间技术研究院合作，完成两款遥感影像分析基础模型的适配测试。在几乎不损失业务精度、无需对下游任务重新训练的条件下，推理吞吐最高提升2.88倍、模型压缩最高达7.64倍。

微纳核芯则通过存算一体架构，减少数据在处理器与存储器之间频繁传输带来的能耗和延迟。其三维存算一体技术结合DRAM近存计算、SRAM存算一体和RISC-V异构计算，面向云端及终端AI推理场景。根据公司披露，首代三颗芯片已经投片，预计2027年初启动客户送测，并根据验证进展逐步供货。

两家公司与天数智芯等国产通用GPU企业在推理市场上存在业务交集。童丹丹认为，未来推理芯片市场更可能按照应用需求形成分层格局。通用GPU依靠灵活性和成熟的软件生态，在训练及通用性要求较高的推理任务中保持优势；稀疏计算、存算一体等专用架构，则有机会在成本敏感、负载相对稳定的场景中扩大应用。

她特别强调了两个条件：一是客户能否以较低成本完成从通用GPU到专用架构的软件迁移，二是芯片在大规模集群运行中，能否将能效优势转化为总体拥有成本(TCO)的下降。企业采购计算卡不能只比较峰值算力或单卡能效，还需要考虑软件适配、用电、维护和长期运行等费用。

如果迁移需要投入大量工程资源，专用芯片的节能优势也可能被抵消。童丹丹指出，“只有在大规模连续运行中稳定兑现的TCO优势，才是专用架构切走份额的真实依据。”

03 产业资本寻找新机会

芯联动力成立时，上汽、小鹏、宁德时代等汽车与新能源产业链企业参与投资；2024年，小米智造基金、东风汽车旗下基金等又成为新股东；此次C轮融资则引入中国移动链长基金、浪潮信息及电网领域资本。投资者类型的变化，与公司向AI数据中心供电市场拓展的方向相呼应。

童丹丹认为，产业资本密集参与芯片企业融资，反映出行业竞争正从单点技术能力，进一步延伸至供应链协同和客户场景验证。与一般财务投资者相比，产业投资者除了提供资金，还可能在三个方面发挥作用：一是提供真实业务场景，帮助企业缩短产品验证和客户导入周期；二是协调晶圆制造、封装及存储等产业链资源；三是提供期限更长的资金支持，帮助企业完成从研发到量产的过程。

以芯联动力为例，进入AI服务器供电市场，需要根据新的电源系统设计完成产品适配和验证。通信运营商、服务器厂商等产业投资者的加入，有机会帮助公司更早接触下游需求。对于墨芯、微纳核芯而言，真实客户场景同样重要，专用推理芯片需要经过模型适配、软件工具链完善和实际部署，才能形成持续销售。

童丹丹指出，半导体产品从流片到规模量产往往需要较长周期，产业资本因为拥有业务协同需求，可能比一般财务投资者更愿意支持持续研发。

这种协同在三家公司身上有着不同的侧重点。芯联动力从新能源汽车进入AI数据中心，需要适配新的电源系统并完成客户验证；墨芯已经推出多代计算卡，正在向更多实际推理场景拓展；微纳核芯则即将迎来首代芯片送测，需要进一步打通验证与量产环节。

对于参与融资的产业企业而言，入股也提供了更早介入产品研发和应用的机会，双方的合作可以从股权投资延伸到具体项目。