墨芯完成近10亿元C+轮融资押注稀疏推理芯片

墨芯人工智能近日完成近10亿元人民币C+轮融资。距离上一轮近10亿元融资仅过去5个月，公司连续完成两轮大额融资，显示资本市场对其稀疏推理芯片技术和商业化进展的关注。依托算法、软件与硬件协同设计，墨芯正切入推理算力需求快速释放的市场窗口。

大模型架构演进使稀疏计算从辅助优化逐渐成为算力设计的重要方向。以混合专家模型为例，DeepSeek-V4-Pro总参数约1.6万亿，但每个词元仅激活约490亿参数，占比约3%。通用GPU需要兼顾训练、推理和科学计算，难以针对稀疏模式深度优化；专用芯片则能减少无效计算与数据搬运，将模型层面的计算节省转化为推理吞吐和成本优势。墨芯自2018年成立后，持续研发“权重稀疏化+激活稀疏化”双稀疏算法，并构建覆盖算法、编译器、芯片架构和工具链的技术体系。其团队成员来自卡内基梅隆大学及英特尔、高通、Marvell等公司，拥有数十款产品和超过50亿颗芯片的量产经验。

在MLPerf Inference测试中，墨芯S30计算卡在参与的部分项目中连续三届获得第一，在计算机视觉、自然语言处理等任务上的能效比和单位算力推理吞吐量保持领先，验证了稀疏推理方案在数据中心负载中的可行性。

目前，墨芯基于自研芯片建设的推理集群已在西北、西南、华东、华北四大片区部署。2026年第三季度，公司营收实现数倍增长，稀疏算力开始进入更多算力基础设施和智能产业场景。

在上海国资平台公司建设的国内首个海上算力Token工厂项目中，墨芯利用稀疏架构和混合异构算力模式，降低单Token推理成本，使海上风电绿电、海水冷却带来的节能降本效果与芯片架构优化叠加。面向时空AI和地理空间大数据，公司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合作，完成两款国际主流遥感影像智能分析基础模型的适配和实测；在基本不损失业务精度、无需重新训练下游任务的情况下，推理吞吐最高提升2.88倍，模型压缩最高达7.64倍。

产品方面，新一代SP200板卡计划在年底前发布，升级版SECA稀疏原生高效计算架构软件栈也将推出，以加强大模型推理部署和集群运维支持。墨芯还于今年8月发起成立稀疏计算产学研联盟，推动前沿研究、技术突破和成果转化。随着模型规模增长受到成本与能耗约束，稀疏计算正成为以更少计算承载更多智能的重要路径。