一年融近20亿，这家芯片公司绕开通用GPU，把8层存储晶圆垂直堆在逻辑晶圆上

2026年6月，一颗代号A4E的芯片在国内较成熟制程产线完成流片。它没有追随通用GPU的算力堆叠路线，而是把8层存储晶圆用混合键合技术垂直压在逻辑晶圆之上，换来16TB/s的访存带宽。做出这个选择的是算苗科技，一家成立即锚定3D TokenPU架构的大模型推理芯片公司。

希鸥网观察到，这家公司过去一年连续完成多轮融资，总额接近20亿元人民币。最新落地的Pre-A2轮与A轮由亦庄国投等北京市区两级国资平台领投，国开金融、北工投资、北京顺禧、中关村科学城，以及源码资本、襄禾资本、嘉御资本、石溪资本、联想创投、智微资本均在投资人名单中，部分老股东持续加码。

钱为什么密集涌向一条非主流路线？答案藏在推理成本结构里。大模型进入规模化调用阶段后，制约企业的不再是训练峰值算力，而是每处理一个Token要烧掉多少电、占用多少带宽。通用GPU为训练场景设计，片上缓存与外部内存之间的数据搬运，成了推理阶段最大的隐性开销。3D TokenPU把存储晶圆直接堆到计算晶圆上方，等于把“仓库”搬进“车间”。

这是典型的AI Native打法，而非AI Enabled。在现有芯片架构上叠加优化模块，风险低但天花板清晰；从零重构数据搬运路径，才可能撬动能效比的量级变化。算苗把Token处理作为唯一设计原点，逻辑晶圆负责计算，垂直堆叠的存储晶圆就近供数，通信墙、内存墙、算力墙三道瓶颈被同时拆解。

支撑这套架构的是团队在3D IC领域近7年的积累。核心成员在中国大陆参与开创了Wafer on Wafer混合键合供应链，沉淀上万片3D IC晶圆量产经验，历史累计营收超12亿元。芯片创业最怕“设计出来造不出”，这支团队手里握着从设计、键合到批量出货的全链路工程记录，这才是国资敢在早期重注的底层原因。

希鸥网认为，亦庄国投领投的意图不止于财务回报。北京经开区正在布局人工智能与集成电路产业集群，算苗落在区内，天然具备与制造、封装、大模型应用端上下游联动的条件。国资用资本做纽带，把一颗芯片的供应链半径压缩到一个园区内，这种“以投带链”的打法，比单纯给补贴更能降低量产爬坡阶段的不确定性。

对创业者而言，算苗的路径提示了一条反常识的判断：在巨头林立的赛道里，正面追赶通用GPU没有胜算，但换一个切面定义问题，格局就会松动。大模型推理市场正在从“能不能跑”转向“跑得起跑不起”，谁把单位Token成本压下一个数量级，谁就握住了定价权。

更值得琢磨的是组织基因的匹配。走AI Native路线的团队，不能是原有业务部门的延伸，必须从第一天起就按新逻辑配置人才、供应链关系和估值叙事。算苗没有历史包袱，融资节奏、技术路线、客户画像三者同步校准，这种“原生一致性”本身就是稀缺资源。

另一个启示在供应链侧。国产芯片的突破往往卡在制造与封装环节，算苗选择国产较成熟制程而非追逐最先进节点，用架构创新对冲制程差距。创始人汪福全说，目标是让AI算力像水电气一样成为普惠基础设施。普惠的前提是成本可控，而成本可控的前提，是产业链上下游愿意为一条新路线共同试错。

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