近期，芯联动力、墨芯人工智能（885728）、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（885728）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（885431），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（881121）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（881121）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（YUMC）链长基金领投，浪潮信息（000977）、元璟资本、中石化氢能基金、北方华创（002371）诺华（NVS）资本、江丰电子（300666）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（688469）控股，主营碳化硅(SiC)、氮化镓(GaN)等化合物半导体（881121）及模组封装业务，主要应用于新能源汽车（885431）、能源（850101）和工业控制等领域。根据芯联集成（688469）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（885728）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（884313）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（881121）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（NVDA）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（881121）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（688469）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（RIO）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（600848）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（HK9903）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（300750）等汽车与新能源（850101）产业链企业参与投资；2024年，小米智造基金、东风汽车（600006）旗下基金等又成为新股东；此次C轮融资则引入中国移动（YUMC）链长基金、浪潮信息（000977）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（883436）；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（881121）产品从流片到规模量产往往需要较长周期（883436），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（885431）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。
