一家成立不到四年的公司，一年拿走近 20 亿元
10 月 14 日，北京 AI 芯片企业算苗科技宣布完成 Pre-A2 轮（含加入轮）及 A 轮融资。据中国基金报与集微网报道，本轮融资总额超过 10 亿元，由亦庄国投等北京市区两级国资平台领投；叠加今年年初四个月内完成的两轮近 10 亿元，公司近一年累计融资接近 20 亿元，投后估值约 120 亿元。
投资方名单覆盖了三类资本：国开金融、北工投资、北京顺禧、亦庄国投、中关村科学城等国资平台，源码资本、襄禾资本、嘉御资本等市场化机构，以及石溪资本、联想创投、智微资本等产业基金。官方表述里，领投方除提供资金与政策资源，还要推动公司与亦庄区内制造、封装、大模型应用端的产业链伙伴对接供应链与产能资源——对一家要做量产的芯片公司来说，这部分比钱更关键。
把节奏摊开看：今年 2 月中旬的公开报道还在说「4 个月完成两轮、累计近 10 亿元」，到 10 月已经是一年近 20 亿元。资本加码的速度，与 3D 堆叠这条赛道整体升温的节奏基本同步。
技术路线：不用 HBM，而是把存储摞到计算头上
算苗的产品叫 3D TokenPU，聚焦云端大模型推理。它的核心做法不是采购 HBM 高带宽显存，而是通过 3D 混合键合技术，把 8 层存储晶圆垂直堆叠在逻辑晶圆之上，公司称由此实现 16TB/s 的访存带宽。
这背后的行业语境不难理解。大模型推理有个绕不开的「内存墙」：算力单元算得再快，数据搬不过来，芯片大部分时间仍在等数据。HBM 是主流解法，但产能集中在三星、SK 海力士与美光三家手里，价格逐年抬升。3D 堆叠换了条路——用物理距离换带宽，顺带把先进制程的依赖降下来。据公开报道，算苗采用的是「国产较成熟的制程与供应链体系」，这层含义在国内算力语境里分量不轻。
进度方面，中国基金报向业内核实，3D TokenPU 一代产品 A4E 已于 2026 年 6 月流片，计划 2027 年年初量产。也就是说，120 亿元估值对应的，是一颗刚流片、尚未量产的芯片。
团队背景：从龙芯产业化到存算一体
创始人、董事长兼 CEO 汪福全是中国科学院声学研究所国家重点实验室博士、研究员，师从水声物理学家张仁和院士；此后进入中科院计算技术研究所做计算机体系结构方向的博士后研究，合作导师是龙芯首席科学家胡伟武。2009 年他创办中科声龙，此后近十年围绕龙芯产业化展开业务；2019 年关停当时已做到年营收近千万元的龙芯业务，转向高通量专用算力芯片。
联合创始人兼 CTO 刘明同为中科院计算所博士，在龙芯团队从事半导体研发十五年，有过两次 3D 堆叠芯片研发经历。公司成立于 2022 年 11 月，总部位于北京大兴区。一支有体系结构与量产经验的团队，是这类资本密集型公司最硬的资产。
赛道横比：约 50 家公司在挤同一条路
3D 芯片赛道已经相当拥挤。据业内估算，布局该细分方向的创业公司已有 50 家左右。头部几家估值都不低：东方算芯 2026 年 4 月底完成 A+ 轮，投后估值 122.75 亿元，国家人工智能产业投资基金参投；微纳核芯 9 月宣布完成 10 亿元 C1 轮；谦合益邦 B 轮规模超过 20 亿元；光羽芯辰半年融资近 20 亿元。
共识形成的速度也很快。今年 5 月华为公开提出「韬定律」，进一步推高了 3D 堆叠的讨论热度；国家层面，大基金三期已经出手投向混合键合技术。从「少数派的技术豪赌」到一级市场的显学，这条路线只用了一年多。
三盆冷水：估值、口径与量产
需要冷静的地方有三点。其一，120 亿元估值锚定的是预期而非业绩，公司营收数据未公开，投入产出要等量产之后才能验证。其二，公开报道中「A4E 推理吞吐量达英伟达 H200 的 1.26 至 2.19 倍」是公司自报口径，尚无第三方独立测试，测试条件、批量与模型规格也未披露，与其他厂商的横比数据一样需要谨慎对待。其三，3D 混合键合的良率、散热与成本仍是量产级难题，把 8 层存储摞上去在实验室成立，不等于能在产线上稳定复制。
往好处看，推理需求增速超过训练已经成为行业共识，谁能把单位推理成本打下来，谁就卡住了下一阶段的入口；在先进制程受限的现实条件下，「成熟制程加先进封装」是一条被反复验证可行的绕行路线。算苗能不能把融资节奏兑现成量产节奏，2027 年年初会交出阶段性答卷。