智车科技
3周前
维科网半导体报道，10月14日，算苗科技宣布完成Pre-A2轮（含加入轮）及A轮融资。
至此，这家3D算力芯片厂商一年内累计融资了近20亿元，最新估值达120亿。
作为国内首个实现晶圆级3D混合堆叠芯片大规模量产的团队，算苗科技仅靠3D垂直架构就突破AI芯片的“内存墙”瓶颈，在大模型推理场景实现对旗舰GPU的性能反超。
在通用GPU路线仍占据主流的当下，算苗科技究竟能在千亿级AI推理市场撕开多大的增长空间？
中科院博士后创业，一年融了近20亿
工商信息显示，算苗科技成立于2022年11月，由深耕3D IC领域多年的核心团队发起组建。
股权结构上，创始人汪福全为第一大股东，持股32%；核心联合创始人刘明持股 8.3%；四家员工持股平台合计持股 12.9%。
根据公开信息，汪福全博士早年毕业于中科院声学所，师从水声物理学泰斗张仁和院士，后进入中科院计算所从事计算机体系结构博士后研究，合作导师为龙芯首席科学家胡伟武研究员，是国产自主CPU产业化的核心参与者。
2018年，汪福全切入加密算力赛道，选择以“内存墙”为核心瓶颈的以太坊算法作为攻坚目标，带领团队推出JASMINER X4芯片，采用40nm成熟工艺，据说能效比达到英伟达7nm旗舰显卡20倍，单款芯片实现8亿元营收。
核心团队成员多来自中科院体系及清华大学，覆盖芯片设计、算法、软件架构全链路，且核心骨干均跟随汪福全经历了完整创业周期，累计拥有上万片3D晶圆量产经验，3D芯片累计营收超12亿元。
融资方面，算苗科技在一年内获得了各路资本的持续加码，累计融资近20亿元。
2025年下半年，源码资本、石溪资本联合领投其Pre-A轮，联想创投等半导体产业资本跟投；
2026年初，襄禾资本领投Pre-A1轮，国开金融、北京顺禧等国资背景资本加持，两轮累计融资规模近10亿元。
本次完成的Pre-A2轮与A轮由亦庄国投等北京市区两级国资平台领投，除资金支持外，还将推动算苗与经开区内制造、封装、大模型应用端企业的产业链协同。
据透露，募集资金将主要用于扩充研发人才、加码核心技术迭代，加速自研3D TokenPU芯片的量产落地。
40nm芯片曾挑战英伟达，3D技术积累转向AI
从业务定位来看，算苗科技既不布局通用GPU，也不切入端侧轻量化NPU赛道，而是精准锚定云端大模型推理这一细分市场，主打3D TokenPU架构的专用算力芯片。
汪福全曾公开表示，大模型时代芯片竞争的核心早已不是峰值算力，而是系统效率与每一个Token的成本，CUDA生态的壁垒正在被极致性价比与供应链稳定性重构。
从技术路线上看，算苗科技选择了更为极致的3D堆叠+推理专用ASIC路线，核心逻辑是绕开先进制程短板，用架构创新破解“内存墙”这一大模型推理的核心痛点。
在产品节奏上，今年6月其第一代产品A4E正式流片，采用国产成熟制程与本土供应链体系，通过3D混合键合技术将8层存储晶圆垂直堆叠于逻辑晶圆之上，实现16TB/s的超大访存带宽。
官方仿真数据显示，A4E在Llama、Mixtral等主流大模型上的推理吞吐量可达英伟达H200的1.26倍至2.19倍。
按照规划，A4E预计将于2027年同期实现规模量产，第二代产品A4S计划于2027年春节前后流片，性能较第一代实现翻倍。
小结
在汪福全的判断里，未来90%的AI算力需求都将集中在推理侧，专用ASIC才是大模型推理的最优解，通用GPU只是过渡阶段的产物。
对于算苗而言，连续多轮融资不仅是资本市场对3D算力技术路线的投票，更是国产芯片尝试换道超车的一次重要实践。
随着A4E计划于2027年量产，真实模型部署中的推理吞吐量、能效与Token成本，将成为检验这条技术路线实际价值的重要指标。
维科网半导体报道，10月14日，算苗科技宣布完成Pre-A2轮（含加入轮）及A轮融资。
至此，这家3D算力芯片厂商一年内累计融资了近20亿元，最新估值达120亿。
作为国内首个实现晶圆级3D混合堆叠芯片大规模量产的团队，算苗科技仅靠3D垂直架构就突破AI芯片的“内存墙”瓶颈，在大模型推理场景实现对旗舰GPU的性能反超。
在通用GPU路线仍占据主流的当下，算苗科技究竟能在千亿级AI推理市场撕开多大的增长空间？
中科院博士后创业，一年融了近20亿
工商信息显示，算苗科技成立于2022年11月，由深耕3D IC领域多年的核心团队发起组建。
股权结构上，创始人汪福全为第一大股东，持股32%；核心联合创始人刘明持股 8.3%；四家员工持股平台合计持股 12.9%。
根据公开信息，汪福全博士早年毕业于中科院声学所，师从水声物理学泰斗张仁和院士，后进入中科院计算所从事计算机体系结构博士后研究，合作导师为龙芯首席科学家胡伟武研究员，是国产自主CPU产业化的核心参与者。
2018年，汪福全切入加密算力赛道，选择以“内存墙”为核心瓶颈的以太坊算法作为攻坚目标，带领团队推出JASMINER X4芯片，采用40nm成熟工艺，据说能效比达到英伟达7nm旗舰显卡20倍，单款芯片实现8亿元营收。
核心团队成员多来自中科院体系及清华大学，覆盖芯片设计、算法、软件架构全链路，且核心骨干均跟随汪福全经历了完整创业周期，累计拥有上万片3D晶圆量产经验，3D芯片累计营收超12亿元。
融资方面，算苗科技在一年内获得了各路资本的持续加码，累计融资近20亿元。
2025年下半年，源码资本、石溪资本联合领投其Pre-A轮，联想创投等半导体产业资本跟投；
2026年初，襄禾资本领投Pre-A1轮，国开金融、北京顺禧等国资背景资本加持，两轮累计融资规模近10亿元。
本次完成的Pre-A2轮与A轮由亦庄国投等北京市区两级国资平台领投，除资金支持外，还将推动算苗与经开区内制造、封装、大模型应用端企业的产业链协同。
据透露，募集资金将主要用于扩充研发人才、加码核心技术迭代，加速自研3D TokenPU芯片的量产落地。
40nm芯片曾挑战英伟达，3D技术积累转向AI
从业务定位来看，算苗科技既不布局通用GPU，也不切入端侧轻量化NPU赛道，而是精准锚定云端大模型推理这一细分市场，主打3D TokenPU架构的专用算力芯片。
汪福全曾公开表示，大模型时代芯片竞争的核心早已不是峰值算力，而是系统效率与每一个Token的成本，CUDA生态的壁垒正在被极致性价比与供应链稳定性重构。
从技术路线上看，算苗科技选择了更为极致的3D堆叠+推理专用ASIC路线，核心逻辑是绕开先进制程短板，用架构创新破解“内存墙”这一大模型推理的核心痛点。
在产品节奏上，今年6月其第一代产品A4E正式流片，采用国产成熟制程与本土供应链体系，通过3D混合键合技术将8层存储晶圆垂直堆叠于逻辑晶圆之上，实现16TB/s的超大访存带宽。
官方仿真数据显示，A4E在Llama、Mixtral等主流大模型上的推理吞吐量可达英伟达H200的1.26倍至2.19倍。
按照规划，A4E预计将于2027年同期实现规模量产，第二代产品A4S计划于2027年春节前后流片，性能较第一代实现翻倍。
小结
在汪福全的判断里，未来90%的AI算力需求都将集中在推理侧，专用ASIC才是大模型推理的最优解，通用GPU只是过渡阶段的产物。
对于算苗而言，连续多轮融资不仅是资本市场对3D算力技术路线的投票，更是国产芯片尝试换道超车的一次重要实践。
随着A4E计划于2027年量产，真实模型部署中的推理吞吐量、能效与Token成本，将成为检验这条技术路线实际价值的重要指标。
