7月29日，上海昉擎科技有限公司（以下简称“昉擎科技”）完成总计数亿元人民币的天使轮融资。
据了解，本次天使轮融资由2023年至近期的三轮融资组成。其中天使轮由小米战略投资部领投，蔚来资本和明势资本跟投；天使+轮由蔚来资本领投，明势资本跟投；天使++轮由临港科创投领投，华业天成、高捷资本、三七互娱、新智认知等机构联合投资。昉擎科技表示，筹集的资金将用于核心技术研发，产品化，生态及市场拓展。
昉擎科技于2022年成立于上海，公司专注于面向人工智能的多核NPU计算芯片研发，据称其第一代产品即将流片。
01
华为任职17载
离开寒武纪再掌舵
提起昉擎科技，绕不开一位芯片行业老兵——梁军。
梁军，1976年出生，拥有中国科学技术大学通信与信息系统硕士学历。其职业经历丰富。在加入昉擎科技之前，他曾在华为、寒武纪等龙头企业担任重要职位。
2000年，正值华为从国内通信设备龙头向全球化企业转型的关键起点，梁军便是在这样的扩张期加入了华为，自此一干就是17年。2003年前，他就职于华为技术有限公司北京研究所，担任工程师，随后，转至华为技术有限公司基础业务部、深圳市海思半导体有限公司任职，历任工程师、高级工程师、主任工程师、技术专家、高级技术专家，先后负责网络芯片架构设计、手机SoC芯片设计及团队管理。
2017年，梁军离开华为加入寒武纪，负责AI芯片总体技术规划与研发工作。彼时寒武纪正作为AI芯片赛道的初创先锋蓄势待发。梁军也不负众望，向寒武纪证明了自身的研发潜力。他在任期间，寒武纪推出旗下首款7nm AI芯片思元290，随后又陆续推出370、590。同时，在寒武纪任职期间，梁军参与研究并申请发明专利138 项、PCT10项。
除了产品研发，梁军一定程度上也推动了寒武纪与华为的合作。2017这一年，华为成为寒武纪的客户。彼时华为发布的麒麟970芯片中，应用了寒武纪的终端智能处理器IP，相关芯片最终搭载到华为旗舰系列Mate 10手机当中。
2019年，梁军晋升为副总经理兼CTO。2022年3月因与公司发展存在分歧离职。对于梁军与寒武纪之间的分歧，寒武纪方面曾回应称，梁军希望在技术研发上投入更多精力，而公司则更注重产品的市场落地及抓住当前的发展机遇。这一差异最终导致了双方的分道扬镳。
2024年8月，带着“寒武纪前CTO”“海思麒麟前SoC总架构师”的荣誉头衔，梁军加入了昉擎科技。值得一提的是，昉擎科技最初的法人为李开璞。直到今年2月20日，梁军才正式接任昉擎科技的法定代表人，李开璞则转任其深圳分公司负责人。
至此，这位深耕芯片领域数十年的老兵，终于在昉擎科技迎来了属于自己的NPU技术主场。
02
开创分布式计算架构
小米、蔚来重仓押注
针对AI大模型参数跃升引发的算力利用率低、能耗飙升、硬件适配难等核心痛点，昉擎科技给出了崭新的技术方向。
昉擎科技创造性地提出“上下文相关”（context aware）与 “上下文无关”（context free）解耦的分布式计算架构。这项技术将传统Transformer模型中紧密耦合的两大核心模块——动态关联上下文的注意力机制（Attention）与静态局部处理的前馈神经网络（Feed-Forward Network, FNN）——彻底分离，分别交由最适配的硬件架构来做分布式处理，从而突破传统计算流程的效率瓶颈。而在标准的Transformer中，Attention模块和FFN模块是串联在一起的，构成一个“层”。
简单来说，传统AI芯片就像一个“全能工人”，既要处理复杂的语义关联（如理解一句话的前后逻辑），又要完成大量重复的数学运算（如数据维度转换）。这种“全能型”设计导致芯片在执行不同任务时容易顾此失彼，例如处理语义关联时需要频繁调用高带宽内存，而处理数学运算时又需要大量计算资源，最终造成算力浪费。昉擎科技的解决方案是将这两项任务“分工”，这种“分工协作”模式使芯片整体算力利用率上升，同时将千亿参数模型的推理能耗降低。昉擎认为，这个设计能提高整体计算效率，会是一个重要的技术演进趋势。
这一技术方向无疑已获得资本市场的认可。从目前的投资情况来看，昉擎科技早在2023年就获得了小米关联公司瀚星创业投资有限公司的天使轮投资，蔚来资本和明势资本跟投。随后，蔚来资本与明势资本再次押注，投资其天使+轮融资；天使++轮由临港科创投领投，华业天成、高捷资本、三七互娱、新智认知等机构联合投资。虽然具体金额并未明确披露，但据相关消息，其融资总金额累计达数亿元。
03
从产品比拼到生态博弈
国产替代新势力萌发
在全球AI芯片市场被英伟达以92%的份额近乎垄断的格局下，2025年7月的行业动态呈现出复杂而微妙的博弈态势。
7月9日，英伟达总市值一度突破4万亿美元，成为全球首家达此规模的公司，其行业统治力可见一斑。一周后的7月16日，黄仁勋现身中国，出席第三届链博会——而就在开幕前一天，他公开宣布美国已批准H20芯片对华销售，这一动作显然是这家巨头在中美技术博弈中的精准表态。
作为英伟达在美国禁令框架下专为中国市场设计的AI加速器，H20的定位本身就充满矛盾：其算力与性能较H100明显缩减，仅能满足垂类模型的训练与推理需求，却无法支撑万亿级大模型训练。这既是对技术限制的妥协，也是对中国市场需求的试探。更值得玩味的是，今年4月美国突然对H20下达出口禁令时，英伟达股价单日暴跌近7%，这一反应直接暴露了中国市场对其业绩的关键权重。
这种微妙的平衡背后，国产替代的窗口正悄然打开。尽管英伟达凭借生态优势仍可能是综合性价比最优解，但芯片流通受限的现实，让华为昇腾、寒武纪、昉擎科技等一批国产厂商获得了突围空间。产业链上下游打破垄断的意愿早已暗流涌动：Google、亚马逊、阿里、百度等英伟达的大客户，每年为采购芯片投入巨资，却不得不面对其80%以上的超高毛利率——在持续采购的同时，这些巨头纷纷布局自研方案，试图摆脱单一供应商依赖。
更关键的推力来自市场端。今年以来，AI应用加速落地，与研发基础大模型对极致算力的渴求不同，应用团队更看重服务响应与售后支持，这让他们对国产方案的尝试意愿显著提升。
这场没有硝烟的博弈，早已跳出单一产品性能比拼的维度，升级为生态体系的全面较量。当英伟达试图用H20维系在华市场份额时，国产厂商正通过技术创新、生态协同与场景渗透，构建自主可控的产业闭环。这不仅是商业利益的争夺，更是数字经济时代技术主权的角力。
风起于青萍之末，悄然间，新的生长力量已在萌发
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