通芯智能半年融资数亿元，朱松纯团队做AGI架构芯片

图源/视觉中国

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硬氪了解到，做原生通用人工智能（AGI）架构芯片的通芯人工智能科技（北京）有限公司（下称“通芯智能”），成立半年时间里已经接连完成种子轮和天使轮融资，两轮合计数亿元。出钱的一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，还有豫资涨泉、普超资本、青创伯乐等财务投资人，产业资本、头部科技VC和财务资本都进来了。这笔钱主要花在芯片流片前的核心架构设计与研发上。

这家公司2026年4月成立，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。

创始核心团队做芯片的平均年限超过20年。骨干出自海光、百度、字节、阿里等头部芯片与AI团队，创始核心技术团队毕业院校包括清华、北大、中科院、UCLA，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；科学家团队则覆盖大模型、世界模型、物理智能等AI全技术栈。创始人王海洋是中国计算机事业奠基人之一夏培肃院士的学生，也是龙芯CPU创始成员，做过海光4代芯片架构负责人、GPU独角兽联创，芯片研发经历25年、SoC架构设计经历15年，手里累计有近百项国内外发明专利，CPU、GPU、GPGPU这些大芯片方向的研发和量产他都熟。

眼下GPGPU、Tensor Core这类传统架构，优化目标主要是统计式大模型。碰上因果推理、环境交互、物理智能这些负载，它们天生就不对路。算力、存力、运力之间还失衡，Token生产和机器人物理智能落地的成本被抬高。

王海洋的说法是，AGI竞争已经从单纯比峰值算力，变成比面向物理世界交互的有效推理能力。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，行业需要一套原生适配认知推理的新型芯片架构。

于是，在大语言模型往AGI过渡的这个产业节点上，通芯智能挑了条差异化路线：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，也就是CUV架构。通芯智能在这个理论底座上，以自研的Vector+Tensor+AGI Core三单元架构为基础，做既支持向量、张量计算，又原生支持物理、社交智能的高性价比芯片。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，通芯智能用了混合存算一体架构、通用+专用的计算架构，还有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，用来解决通用GPU跑AGI时“内存墙”、“稀疏不规则”、“图结构推理”这些结构性错配。

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

王海洋表示，大模型能力越强，AI就越是从训练时代转向推理时代。训练模型的需求正在下滑，推理需求则会占到绝对大头，用户对Token性价比的要求也水涨船高。首款芯片之所以定为高性价比推理芯片，正是冲着这一趋势去的。

硬氪还了解到，公司成立三个月就完成了架构设计和立项，现在已进入芯片设计阶段，计划12月初展开FPGA原型验证，到时候会展示阶段性成果。

落到商业化上，通芯智能布了三个市场方向，目前已经初步谈成规模合作意向。其一，借助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；其二，针对大模型智算集群和Token工厂，联手整机厂商及地方智算中心，输出高性价比Token算力；其三，围绕物理智能与具身机器人，供应端侧大算力推理芯片。

后面公司还打算跟北大、清华、中科院计算所、头部大模型和具身机器人公司等共建联合实验室，围绕CUV认知架构、物理智能算子、AGI芯片软硬件协同联合攻关，把产学研落地通道打通。

下面是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AI芯片有什么不同？

王海洋：举个例子，现在不少做光计算的公司，本质上还是针对当前的大语言模型做计算加速。可大语言模型不等于AGI。我们不是造一个更快、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、张量计算来向前兼容现有的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。在当前的芯片品类里，这是个全新的东西，可以说是“新物种”。

硬氪：目前跟产业界接触下来，客户真正在意的是什么？

王海洋：眼下大家最在意的其实是推理成本，说白了就是Token的价格。前几年拼的是训练算力，可模型能力上来之后，基座模型公司越来越少，真正落地主要落在推理上。客户选我们的芯片，一是看能不能撑住未来向AGI演进，二是看性价比。第一代芯片我们定义为“支持AGI算法的、高性价比的推理芯片”，云端智算集群和端侧具身智能两头都覆盖。

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

王海洋：这是个渐进的过程。大模型发展非常快，但学术界和产业界逐渐发现了它的局限性，现在大家都开始向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爆发前的过渡阶段。芯片研发从立项到量产至少需要20个月，我们现在来做恰逢其时。

从趋势上看，推理未来会占据绝对大头，一些偏乐观的评测认为其占比将超过90%。与此同时，计算芯片的计算效率也亟待提升。眼下芯片受算力、存力、运力三重瓶颈牵制，其中内存强恰恰是拖累计算芯片效率的最大一块短板。通芯提出的混合存算一体，被其视为破解存力瓶颈的核心路径。技术流派怎么演变暂且不论，在通芯看来，靠存算一体解决存力瓶颈的计算芯片终将成为绝对主流，公司在这一方向已有明确布局。再往前看，行业正逐步向AGI芯片过渡。学术圈和产业界都在提速探索AGI，芯片厂商的布局节奏也会随之加快。

投资方观点：

豫资涨泉资本创始人刘啸东说，机构押注的方向是科技智造和颠覆性科创技术，要在国内国外筛出真正有技术含量的好项目。投通芯智能，看中的是训推分离后推理侧算力能长期站得住，也看中这家公司为AGI时代提前铺的芯片底层架构。团队同样是打动他们的关键：这支队伍里，一边是研究院出来的科研班底，一边是在芯片大厂摸过近20款大芯片、从工程化一路做到量产的人，科学家、产业专家和管理者各守一块。刘啸东认为，这种“三角形”结构恰好是把创新变成创业最要紧的一环。他还表示，作为投资人，他们出资本也出耐心，愿意和公司一起把架构与生态的根扎深，走得稳、走得远。

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、龙芯做出来并推向量产的工程师。公司瞄准的是给人形机器人、智能体专门用的国产新芯片，软硬一体，冲着现有芯片解决不了现实世界物理智能这个痛点去的。王学辉表示，他们既看好这条大赛道的前景，也看好这支团队，希望水木能持续给公司添力，帮它尽快把流片跑通。

松霖科技战投负责人韩宗谕表示，他们看中的是通芯把AGI芯片和原生模型做成一体化的核心技术，以及创始团队身上丰富的量产经验。这笔投资属于产业型战略布局，松霖在医养、后勤和家庭场景上有全球化的产业根基，正好与通芯深度协同，把具身智能的底层算力补强。韩宗谕说，期待双方一起推进芯片适配、产品验证和商业化落地，共同建起一条可控、能落地的国产AGI机器人产业链。

普超资本创始合伙人李立伟表示，普超资本一直盯着人工智能时代的算力基础设施产业链做布局。通芯智能把AGI理论到芯片架构这段技术链路打通了，团队既有前沿AGI科研的积累，也有长期做算力大芯片、跑完全周期量产的经验，用差异化架构去适配因果关系、多物理场的计算需求。李立伟说，他们期待公司把软硬件协同真正落下来，把国产AGI时代的算力底座夯实。

青创伯乐创始合伙人兼董事长赖光宁表示，每一轮技术革命真落地的时候，比的不是谁的概念喊得响，而是谁能把稀缺的东西做得便宜、可靠、能规模化使用。AGI发展到今天，谁能让智能算得更省，谁就攥住了下一阶段产业化的要害。赖光宁认为，通芯智能选做AGI芯片，说到底是在参与定义这个时代的算力底座。这家公司既能在架构上拿出原创判断，落地的事也做得扎实；中国的底层创新，缺的常常就是这股坚持做下去的劲头。赖光宁表示，青创伯乐愿意陪着它把这件事做成，也希望将来人们记住通芯的，不只是那几款芯片产品，还有他们为中国AI产业打下的那段地基。