解耦式 AI 计算架构 性能与能耗对比图

2026年3月11日

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刚拿 5 亿又揽 10 亿!AI 算力现最火 "吸金王"

上海昉擎科技在 2026 年 3 月宣布完成 10 亿元人民币的 Pre-A3 轮融资,投资方包括蔚来资本、国开科创等八家机构。公司提出‘解耦式 AI 计算架构’,试图通过模块化处理 Transformer 中的注意力与前馈模块来提升算力利用效率与降低功耗。

技术优势与创新点

昉擎提出将注意力机制和前馈网络拆分为独立处理单元,从硬件与调度层面优化计算流,以提高并行利用率并降低能耗,官方宣称可提升算力利用率超 50%,功耗降低 25%-30%。

团队背景与市场机遇

公司 CEO 梁军为前华为海思总架构师、寒武纪 CTO 背景,使其在算力芯片与系统架构上具备深厚经验;随着大模型与视频生成等算力需求暴增,市场对高效算力解决方案的需求持续上升。

通过将注意力和前馈模块解耦,昉擎希望在算力效率与能耗上实现显著改进。

“小墨”

资本与扩张计划

融资将用于产品工程化、算力集群扩展與市场拓展,目标是为云端与企业级用户提供高能效的 AI 运算平台,并在关键行业(如自动驾驶、视频生成与大模型训练)部署试点。

挑战与落地难点

尽管技术路线具有吸引力,但实现大规模部署需克服兼容性、生态适配与制造交付等挑战;如何在实际应用中达到宣称的能效与性能指标,将决定其长期竞争力。

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