海光系团队创业通芯智能：半年融资数亿，要做AGI原生架构芯片

图源/视觉中国

本文约3400字，建议阅读8分钟

硬氪获悉，通芯人工智能科技（北京）有限公司（下称“通芯智能”）成立仅半年，就已接连完成种子轮和天使轮融资，两轮合计数亿元。参投方包括清华校友种子基金、北京通用人工智能研究院、松霖科技、平治信息、暗物智能，以及豫资涨泉等财务投资人，产业资本、头部科技VC与财务资本都进来了。这笔钱主要投向芯片流片前的核心架构设计与研发。

这家公司成立于2026年4月，发起人是人工智能科学家、通研院院长、北大和清华讲席教授朱松纯，由北京通用人工智能研究院（通研院）孵化而来。

创始核心团队在芯片行业平均干了20年以上，骨干出自海光、百度、字节、阿里等头部芯片与AI团队；创始核心技术团队则毕业于清华、北大、中科院、UCLA等院校，架构定义、前端设计、后端设计、流片、量产交付这条全链路，他们都完整走过。科学家团队覆盖大模型、世界模型、物理智能等AI全技术栈。创始人王海洋师从中国计算机事业的奠基人之一

眼下以GPGPU、Tensor Core为代表的传统架构，优化目标主要是统计式大模型，碰上因果推理、环境交互、物理智能这类负载就不对路。算力、存力、运力之间也不平衡，Token生产和机器人物理智能的落地成本因此被抬高。

在王海洋看来，AGI 的比拼重点已经变了：不再只看峰值算力有多高，而是看面向物理世界交互时，有效推理能力谁更强。Token 工厂、物理智能、机器人这些产业对硬件成本和功耗都很敏感，因此行业需要的是一套能原生适配认知推理的新型芯片架构。

所以，在大语言模型向AGI过渡的这个产业节点上，通芯智能挑了条不一样的路：不做GPU改良版，直接围绕CUV认知架构设计芯片。

芯片的设计理念来自朱松纯教授提出的认知（Cognition）、能力（Utility）、价值（Value）三维联合空间，即CUV架构。通芯智能以自研的Vector+Tensor+AGI Core三单元架构为底座，要做的是既支持向量、张量计算，又能为物理、社交智能等提供原生支持的高性价比芯片。朱松纯教授表示：“通用人工智能的竞争，本质是架构之争。通芯要做的是把这条路落到硅上：以芯片适配AGI的认知架构，与‘通通’等智能体和大模型协同，构成端到端解决方案。”

技术实现上，通芯智能走的是混合存算一体架构、通用+专用的计算架构，以及灵活的云边端统一架构。自研技术包括向量矩阵单元、MoE专家模式、多级混合存算一体、图遍历引擎、原生加速STC-PG（时空因果解析图）等，针对的正是通用GPU跑AGI时“内存墙”、“稀疏不规则”、“图结构推理”这些结构性错配。

据王海洋介绍，第一代芯片定位为高性价比的推理芯片，云端模型工厂和端侧物理智能都支持，端侧对标英伟达的Thor系列，云端对标英伟达B300系列。

王海洋说，大模型能力越来越强，AI 也就从训练时代迈进了推理时代。训练模型的需求在往下走，推理需求会占到绝对大头，用户也越来越看重 Token 的性价比。首款芯片之所以被定义为高性价比推理芯片，就是为了回应这个趋势。

硬氪还了解到，公司成立三个月就完成了架构设计和立项，目前已经进入芯片设计阶段，计划 12 月初启动 FPGA 原型验证，到时会把阶段性成果拿出来展示。

商业化落地方面，通芯智能已规划三个市场方向，并初步达成规模合作意向：一是依托通研院体系及产业战略伙伴，在AGI通用智能体领域展开合作；二是面向大模型智算集群和Token工厂，与整机厂商及地方智算中心合作，提供高性价比Token算力；三是面向物理智能与具身机器人，提供端侧大算力推理芯片。

另外，公司后面还打算与北大、清华、中科院计算所、头部大模型和具身机器人公司等一起建联合实验室，围绕 CUV 认知架构、物理智能算子、AGI 芯片软硬件协同做联合攻关，把产学研落地的通道打通。

以下为硬氪与通芯智能创始人王海洋的访谈节选（经编辑）：

硬氪：通芯智能主打的AGI芯片，跟其他的AI芯片有何不同？

王海洋：举个例子，现在不少做光计算的公司，说到底还是在给当前的大语言模型做计算加速。可大语言模型不等于 AGI。我们要做的不是一台更快、更省电的“计算器”，而是面向朱松纯教授提出的 CUV 认知架构，在硬件底层做原生设计。除了支持向量、张量计算以向前兼容现有的 Transformer 架构，芯片里还加了几十个专门针对 AGI 算法算子的硬件加速器，让未来的物理智能、空间智能算法能完整、高效地跑在我们的芯片上。放在当前的芯片品类里，这是个全新的东西，可以说是个“新物种”。

硬氪：目前跟产业界的接触中，客户真正在意的是什么？

王海洋：说到底，眼下客户盯得最紧的是推理要花多少钱，落到实处的衡量指标就是Token价格。前些年行业把力气都花在训练算力上，可模型本事越强，做基座模型的公司反而越少，真正落地的场景大多集中在推理环节。客户看我们的芯片，一看能不能撑住未来往AGI走，二看性价比。所以第一代芯片被我们定义成“支持AGI算法的、高性价比的推理芯片”，云端的智算集群和端侧的具身智能都能用。

硬氪：当前整个行业对AGI芯片的需求热情如何？未来有哪些趋势是你们重点关注的？

王海洋：这是个渐进的过程。大模型发展很快，但学术界和产业界慢慢发现了它的局限，现在大家纷纷往 AGI 对齐。我们认为 AGI 芯片正处在类似 2017 年 Transformer 文章发表后、到 ChatGPT 爆发前的那段过渡期。芯片从立项到量产至少要 20 个月，我们现在动手，时间上正合适。

通芯智能对趋势的判断有三条。第一条，推理会占绝对大头，一些偏乐观的评测认为推理占比能到90%以上。第二条，得把计算芯片的效率提上去。眼下算力、存力、运力三个瓶颈卡着芯片，其中内存强是拖累计算芯片效率最厉害的一环。公司提出的混合存算一体，就是冲着存力瓶颈去的核心方案。技术流派以后怎么变不好说，但用存算一体解开存力瓶颈的计算芯片会成绝对主流，通芯在这块已有明确布局。第三条，往AGI芯片过渡会一步步来。学术界和产业界都在加快AGI探索，芯片厂商的布局也会跟着提速。

投资方也各自讲了理由。

豫资涨泉资本创始人刘啸东说，豫资涨泉资本重点投科技智造与颠覆性科创技术，在国内外找真正有技术含量的优质标的。投通芯智能，看中的是训推分离之后推理侧算力的长期机会，也看重公司为AGI时代提前布的芯片底层架构。团队同样是吸引他们的重要原因：这支队伍既有研究院的科研底子，又有来自芯片大厂近20款大芯片的工程化与量产经验，科学家、产业专家和管理者各管一段。刘啸东认为，这种“三角形”结构恰恰是把创新变成创业最关键的一环。作为投资人，他们出资本也给耐心，愿意和公司一起把架构和生态的根扎深，行稳致远。水木校友基金管理合伙人王学辉说，通芯一头是研究通用AI的科学家，一头是亲手把海光、龙芯芯片做出来量产的工程师，公司定位于专门给人形机器人、智能体用的国产新芯片，软硬一体，解决现有芯片搞不定现实世界物理智能的痛点。水木看好这条大赛道的前景，也看好团队，希望不断赋能公司尽快实现流片。

松霖科技战投负责人韩宗谕表示，他们看好通芯在AGI芯片与原生模型一体化上的核心技术，以及创始团队丰富的量产经验。这次投资是产业型战略布局，松霖在医养、后勤以及家庭场景有全球化产业基础，双方可以深度协同，加强具身智能底层算力能力。韩宗谕期待两边一起推进芯片适配、产品验证与商业化落地，共建可控、可落地的国产AGI机器人产业链。

普超资本创始合伙人李立伟表示，普超资本一直专注布局人工智能时代的算力基础设施产业链。通芯智能打通了AGI理论到芯片架构的技术链路，团队既有前沿AGI科研积淀，也有长期算力大芯片全周期量产经验，以差异化架构适配因果关系、多物理场计算需求。李立伟期待公司软硬件协同落地，夯实国产AGI时代算力底座。

青创伯乐创始合伙人兼董事长赖光宁表示，技术革命每一轮到了真正落地那一步，拼的都不是概念谁喊得更响，而是谁能把稀缺的东西做得便宜、可靠、还能规模化使用。在赖光宁看来，AGI发展到今天，能把智能的算力成本压下来的一方，就握住了下一阶段产业化的关键。他还提到，通芯智能去做AGI芯片，实质上就是在参与定义这个时代的算力底座；这家公司既敢在架构上给出原创判断，落地的事也做得踏实，中国底层创新缺的常常就是这种坚持做下去的劲头。赖光宁说，青创伯乐愿意陪着通芯把这件事做成，也希望将来人们记住通芯的不只是芯片产品，还有他们为中国AI产业打下的那段地基。