后摩智能完成数十亿元B轮融资，M50量产不到一年拿下150多个定点

仅今年9月，国内就有近十家端侧AI芯片企业宣布完成新一轮融资。资本关注的重心，正从云端的算力集群转向手机、电脑和机器人中的那颗芯片。

据知情人士透露，存算一体AI芯片企业后摩智能已于近期完成B轮融资，单笔融资金额高达数十亿元人民币，近一年内连续完成多轮融资。本轮融资中，上下游产业资本集体押注，国有资本及国际投资人入局，多家老股东持续加码。在刚刚举行的后摩智能生态合作伙伴大会上，公司披露，其端边大模型AI芯片M50量产不到一年，已获得150多个产品定点，服务客户超过百家。据悉，本轮资金将主要用于扩大M50规模化交付，推进新一代M6X与下一代3D CIM产品研发，并持续完善软件工具链与产业生态。

存算一体并非新概念，为何此刻同时被资本和终端厂商选中？

• IDC数据显示，2026年一季度全球端侧/边缘AI芯片出货量同比增长45%，而云端AI芯片增速仅为12%。
• 2025年12月，英伟达与AI推理芯片公司Groq达成非独家技术授权协议，并吸纳其核心团队，规模约200亿美元；2026年10月，据The Information报道，英伟达又计划投资采用数字存算一体架构的推理芯片公司d-Matrix，此前d-Matrix已宣布通过NVLink Fusion接入英伟达AI工厂生态。

推理权重上升的当下，原因有三层。其一，模型变小变强：以Qwen系列为例，达到相近能力时，Dense模型所需规模在17个月内压缩至约八分之一，MoE模型在约6个月内压缩至约六分之一；端侧芯片可承载的模型从2024年的7B级提升至2026年的120B级。其二，Agent开始持续理解目标、调用工具和执行任务，响应速度、数据隐私、运行成本和用户可控变得重要，越来越多任务需要在本地完成。其三，终端空间、功耗与成本有限，传统计算与存储分离架构下模型参数需频繁搬运，数据规模越大延迟和能耗越突出；据集邦咨询数据，2026年一季度通用型DRAM合约价环比上涨90%-95%，二季度预计再涨58%-63%。

后摩智能的答案是SRAM-CIM。自2020年成立以来，这家总部位于北京的公司始终以SRAM-CIM为根技术，将部分计算放到数据所在的位置，选择面向高算力与端边大模型推理的方向。据公司披露，采用SRAM-CIM后，核心计算单元面积压缩至传统架构的约30%，运行功耗减少至约10%。创始人兼CEO吴强为美国普林斯顿大学博士，曾任职于AMD、Meta，并担任地平线CTO；核心研发团队在ISSCC等顶级芯片会议发表多篇存算一体论文，并完成10余次SRAM-CIM芯片流片。

在技术路径上，后摩在同一根技术上形成2D CIM与3D CIM两条路径：2D CIM结合SRAM-CIM与存储配置，面向更大容量；3D CIM在堆叠的逻辑计算层引入SRAM-CIM，将计算架构与先进封装深度融合，面向更大带宽，同时缓解3D堆叠的散热压力。两条路径指向同一目标：持续提升Token/$与Token/W。

产品层面，已量产的M50拥有160 TOPS@INT8算力、150 GB/s内存带宽，典型功耗为10W；首款3D CIM芯片A20已投产，M系列新一代产品M6X正在研发中。板级产品覆盖PCIe标准卡与M.2、MXM等小型化模组，面向从8B级到近千B级模型的本地化运行需求。

在CSDN 1024程序员日暨AI构建者大会上，联想AI主机P7预览版亮相。这台手掌大小、仅重300克的主机由后摩智能M50负责本地大模型推理，整机最大功耗控制在30W，普通充电宝即可供电，最高可本地运行125B大模型，支持7×24小时持续执行任务，数据不出端。此外，长城N90 Pro笔记本可在本地运行35B参数模型；绿联Home Agent HA100 Pro则将本地AI能力与NAS存储、智能家居设备相结合。

M50量产不到一年已获得150多个产品定点，覆盖Agent Computer、智能移动终端、具身机器人和边缘推理四大方向。IDC预计，2026年全球生成式AI手机出货量将达4.32亿台，中国AI手机出货量预计达1.47亿台，同比增长31.6%。英伟达今年发布专为个人智能体打造的RTX Spark PC，AI算力达1 Petaflop、配备128GB统一内存，10月中旬首批AI笔记本已正式开售，本地即可运行1200亿参数大模型。当巨头把Agent算力做成量产整机，端侧AI的市场空间正在被加速确认。