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Q3营收实现数倍增长
允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号QbitAI
允中 发自 凹非寺
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近日，墨芯人工智能（以下简称“墨芯”）完成近 10亿元人民币C+轮融资 。
距上一轮近10亿元融资仅过去5个月，墨芯在短时间内连续完成两轮融资，反映出资本市场对其在 专用稀疏推理芯片 领域技术壁垒与商业化进展的高度认可。
凭借技术积累与产品落地形成的先发优势，以及商业化全面提速的发展势头，墨芯率先卡位推理算力需求集中释放的窗口，稀疏专用推理芯片的代差优势进一步凸显。
当前，大模型技术架构的持续演进， 正推动稀疏计算从一项辅助优化手段，走向AI算力设计的重要位置 。
随着混合专家（MoE）架构加速应用，大模型推理呈现明显的条件计算特征；与此同时，权重与激活中的稀疏结构，也为减少冗余计算提供了空间。
以 DeepSeek-V4-Pro 为例，其总参数约1.6万亿，但处理每个词元时仅激活约490亿参数，约占总参数量的3%。
如何将模型层面的计算节省，转化为实际的推理效率提升与成本下降，正成为AI算力发展需要解决的关键问题。
要高效处理此类负载， 芯片架构的选择是关键变量 。
通用GPU需兼顾训练、推理、科学计算等多类负载，难以针对特定稀疏模式进行算法与硬件的深度协同优化。
面向稀疏推理的专用芯片，则可通过算法、编译器与硬件的协同设计，减少无效计算及数据搬运开销。这一架构差异的价值，正在被产业界重新评估。
墨芯长期深耕的正是这一技术方向。自2018年成立以来，墨芯就专注稀疏计算领域，发明了 “权重稀疏化+激活稀疏化”双稀疏算法 ，并以此为基础，逐步形成 “算法-软件-硬件”协同设计的技术体系 。
要推动这一技术体系落地为成熟芯片产品，需要具备贯通算法、编译器、芯片架构与软件工具链的全栈工程能力。
墨芯创始团队成员来自卡内基梅隆大学及英特尔、高通、Marvell等顶尖半导体公司，兼具算法研究与芯片工程背景，拥有数十款产品、超50亿颗芯片的量产经验。
凭借这一工程能力，墨芯产品的效能表现已在国际权威基准测试中得到验证。
在MLPerf™ Inference测试中，S30计算卡在所参与的部分测试类别中 连续三届夺冠 ，在计算机视觉、自然语言处理等主流任务中，其能效比与单位算力推理吞吐量保持行业领先，验证了专用稀疏推理方案在真实数据中心负载下的工程可行性。
规模化部署，正进一步巩固墨芯在稀疏推理芯片领域的领先地位。
墨芯基于自研芯片构建的推理集群，已在 西北、西南、华东、华北 四大片区战略性铺开。在此基础上，墨芯商业化正全面提速：
2026年第三季度营收实现 数倍增长 ，稀疏算力正深度融入我国算力体系建设，服务智能产业发展。
具体来看，在助力新型算力基础设施建设方面，墨芯参与了上海国资平台公司打造的国内首个海上算力Token工厂项目。
该项目依托海上风电绿电、海水冷却降低PUE与电费成本，但通用GPU的推理成本仍有可能抵消绿电带来的降本红利。针对这一痛点，墨芯凭借稀疏架构优势，结合算力混合异构模式，从芯片侧降低单Token推理成本，实现“绿电降本”与“算力架构降本”的优势叠加。
聚焦时空AI与时空大数据前沿领域，墨芯以稀疏算力为时空大数据智能计算等应用提供了高性价比的算力底座。
墨芯与北京大学上海临港国际科技创新中心地球与空间技术研究院开展合作，基于墨芯自研的稀疏化技术，实现了两款国际主流遥感影像智能分析基础模型在墨芯算力卡上的适配与实测：
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 。
这意味着，模型层面省下的计算，能够通过软硬件协同转化为实际的处理效率提升，让大规模遥感影像解译用更少的算力、更短的时间完成，也为稀疏算力承接地理空间基础模型推理提供了工程验证。
随着真实业务需求融入芯片设计与软件研发，墨芯也将技术积累和规模化部署经验转化为持续的迭代能力，推动稀疏专用推理芯片从 “可用”向“好用” 演进。
产品迭代层面，新一代板卡产品 SP200 将在年底前正式问世。
适配生态层面，墨芯升级版软件栈SECA（Sparse-native Efficient Computing Architecture）稀疏原生高效计算架构即将发布，将强化对大模型推理部署与集群运维的支持，进一步降低模型迁移和部署门槛。
此外，墨芯将技术优势延伸至生态层面，进一步提升其在稀疏计算领域的行业影响力。
今年8月，墨芯发起成立“稀疏计算产学研联盟”，聚焦前沿研究、关键技术突破与成果转化，将自身技术积累与产业实践沉淀为行业协同创新的基础，推动稀疏计算技术持续发展。
大模型的竞争，正在 从“算得更多”转向“算得更聪明” 。
当模型规模的持续扩张日益受到算力成本与能耗制约，行业的核心命题已然改变：
如何以更少的计算，承载更多的智能。
稀疏计算，正是对这一命题的直接回答之一。
墨芯的价值，在于为中国AI芯片参与下一阶段竞争，提供了一条 差异化的技术路径 。
*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。