帶寬戰爭前夜，“中國版Groq”浮出水面

在AI算力賽道，英偉達憑借Hopper、Blackwell、Rubin等架構GPU，早已在AI訓練領域建立起了難以撼動的技術壁壘與行業地位。但隨著即時AI場景需求爆發，傳統GPU在面對低批處理、高頻交互推理任務中的延遲短板愈發凸顯。

為破解這一痛點，英偉達重磅出擊，斥資200億美元收購Groq核心技術，搶跑AI推理市場。

這一金額不僅創下英偉達歷史最大手筆交易、刷新了推理芯片領域的估值紀錄，更鮮明地昭示著英偉達從“算力霸主”向“推理之王”轉型的意志。

緊隨這一動作，據技術博主AGF消息進一步披露，英偉達計劃在2028年推出新一代Feynman架構GPU——采用臺積電A16先進制程與SoIC 3D堆疊技術，核心目的正是為了在GPU內部深度集成Groq那套專為推理加速而生的LPU（語言處理單元），相當于給GPU加裝了一個專門處理語言類推理任務的專屬引擎，直指AI推理性能中長期存在的“帶寬墻”與“延遲瓶頸”。

這些動作表明：AI行業的競爭正從單純的算力比拼，轉向對單位面積帶寬的極致追求——這與英偉達此前“大模型推理90%的延遲源于數據搬運，導致算力利用率常低于30%”的結論不謀而合。

無獨有偶，AMD通過3D V-Cache持續驗證存儲靠近計算的效能邏輯；d-Matrix、SambaNova等明星AI推理芯片公司，更是聚焦流式執行與片上帶寬構建核心競爭力，用實際行動印證這一行業共識。

帶寬戰爭打響，誰是“中國版Groq”？

回看中國市場，AI浪潮推動下，國產大模型多點突破、強勢崛起，本土AI芯片企業集體爆發并密集沖擊IPO，資本熱度居高不下。

然而，當英偉達選擇通過Feynman架構來補齊推理短板時，就意味著誰能率先解決“帶寬墻”問題，誰就握住了下一輪周期的入場券。

在這一背景下，國內賽道涌現出前瞻性布局者。

近日，半導體行業觀察注意到，一家源于北京大學物理學院的AI芯片公司——寒序科技（ICY Technology），宣布完成數千萬元人民幣新一輪融資。這家企業以“超高帶寬推理芯片”為核心產品，被業內視為中國大陸少有的在技術路線層面正面對標Groq的前沿技術團隊。

“中國版Groq”的名號，初見端倪。

實際上，寒序科技的技術披露并非偶然，而是源于在內部保密原則下的長期的低調深耕。

早在2024年9月與2025年11月，寒序科技就已聯合北京大學物理學院、計算機學院、集成電路學院，以及澳門大學模擬與混合信號集成電路全國重點實驗室，先后承擔、主持兩項北京市科技計劃項目。他們前瞻性地鎖定0.1TB/mm2/s超大帶寬流式推理芯片研發，在省部級重大研發任務中，在北京市科學技術委員會的指導下，在任務書中全面對標Groq的技術路線與帶寬指標。

這意味著，當Groq因LPU爆紅被視為“推理新范式”時，中國科研與產業團隊已在國內同步推進一條差異化的實現路徑。

據了解，寒序科技采用“雙線布局”構建核心競爭力：一方面，已發布SpinPU-M系列磁概率計算芯片，推出1024比特全連接伊辛退火求解硬件，覆蓋組合優化與量子啟發式計算市場；另一方面，本輪融資的核心看點——SpinPU-E磁邏輯計算芯片系列，直指大模型推理解碼（Decode）階段加速，以片上MRAM（磁性隨機存儲器）為核心介質，構建超高帶寬磁性流式處理架構。

能看到，寒序科技并未跟隨主流GPU的片外DRAM/HBM或Groq的存算一體SRAM方案，而是選擇了片上MRAM這條更底層、更物理本征、更具長期想象力的技術路線。

眾所周知，當前主流的AI計算范式面臨多重困境：采用HBM的GPU方案，帶寬受限于昂貴的2.5D/3D先進封裝，核心存儲器件HBM產能被海外巨頭壟斷且面臨出口管制；采用SRAM的Groq方案，則因SRAM單元面積大、成本高，單芯片存儲容量有限，難以規模部署千億參數大模型。

面對這些行業普遍的困局，寒序科技源自北大物理學院，從凝聚態物理的角度，從第一性原理進行思考，利用本征功耗更低、速度更快的“電子自旋翻轉”，代替“電子電荷運動”來進行存儲與計算。

而這種底層邏輯的革新，正是源于MRAM技術帶來的核心優勢。它兼具SRAM的高速、DRAM的高密度與閃存的非易失性等優勢，其直立結構的磁性隧道結，通過垂直微型化和CMOS工藝兼容性，能夠大幅降低對復雜封裝的依賴，在成本、功耗和可靠性上具有顯著優勢。

與SRAM方案相比，MRAM技術的差異化優勢十分突出：

• 存儲密度領先：主流AI推理架構深度依賴片上SRAM以換取高速，但SRAM正面臨嚴峻的微縮困境。傳統SRAM每個存儲單元由6個晶體管（6T）組成，存儲密度低，存儲容量小，存儲典型的DeepSeek-R1-671B大語言模型可能需要數千片Groq LPU芯片，且5nm以下節點尺寸幾乎停止縮減；而MRAM天然采用1T1M（1個晶體管+1個磁隧道結）結構，單個MTJ可以執行SRAM 6個晶體管的存儲功能，同等芯片面積和工藝節點下，存儲密度是SRAM的5-6倍。

• 工藝成本更低：MRAM的物理結構優勢，使其在國產工藝制程即便落后一代的情況下，性能指標也能對標甚至超越采用先進制程的SRAM方案。這意味著MRAM無需追逐極先進制程，大幅降低流片與量產成本（單片成本可降至原來的十分之一以下），同時保障了供應鏈自主可控。

• 非易失性與高能效：MRAM斷電后數據不丟失，無需像SRAM/DRAM那樣持續刷新，待機功耗接近零，具備快速啟動、低待機功耗、高耐用性等優勢；同時避免了SRAM的漏電流損耗，為邊緣端和云端的大規模部署提供極佳能效優勢，大幅降低運行成本。

通過自研的磁性存算一體流式架構，寒序科技將MRAM的器件優勢轉化為芯片級系統性能。據悉，SpinPU-E芯片架構的目標是將訪存帶寬密度提升至0.1-0.3TB/mm2·s，不僅能比肩以“快”成名的Groq LPU（0.11 TB/mm2·s），更是英偉達H100（0.002-0.003 TB/mm2·s）的數十倍。

據了解，英偉達GPU的架構最初面向大規模訓練與圖形渲染場景設計，強調峰值算力與吞吐能力，并通過多級緩存、動態調度和共享存儲來適配高度并行但相對粗粒度的工作負載。在大模型推理的Decode階段，GPU性能瓶頸主要來自對外部存儲（HBM）和復雜內存層級的高度依賴。該計算過程呈現出強序列性、小批量和帶寬主導等特征，與GPU設計初衷明顯錯配。在實際執行中，GPU仍需要通過多級緩存和共享存儲來訪問，數據到達計算單元的時間并不固定，不同計算單元之間也需要反復等待和協調。這使得訪存延遲和執行順序經常波動，矩陣加乘單元很難按照固定節拍持續運行，算力難以穩定發揮。

而寒序科技采用確定性的“磁性流式處理（MSA）架構”，將大規模MRAM Banks緊鄰矩陣加乘單元部署，并圍繞推理數據流構建多級流水執行路徑，使權重和中間激活在局部高帶寬范圍內按固定順序流動。通過在硬件層面同時約束存儲位置、訪存帶寬、通信路徑與執行節拍，該架構在Decode階段顯著降低了延遲抖動與外部存儲訪問依賴，實現更高的帶寬與更快、更穩定的推理性能。

值得關注的是，MSA架構并非簡單的存內計算概念，而是圍繞推理場景，對數據流組織、存儲-計算耦合方式以及執行節拍進行重新設計，在保證超高帶寬的同時，顯著降低對先進制程與復雜封裝的依賴。

有業內人士指出，這一路線與NVIDIA在Feynman架構中所釋放的信號高度一致：未來推理性能的競爭核心，不再是算力規模，而是單位面積帶寬與執行范式。

走出北大實驗室的秘密武器——

“天時地利人和”

SpinPU-E展現出的性能優勢，并非偶然的技術選擇，而是核心團隊跨學科積淀、全鏈條技術把控與前瞻性路線布局的成果。

據報道，寒序科技是國內首個有能力跑通從物理、材料、器件到異質集成、芯片設計、算法的交叉團隊，核心成員源自北京大學物理學院應用磁學中心——國內磁學研究的頂尖高地，擁有近70年的磁學積淀，核心成員橫跨凝聚態物理、電子科學、計算機技術、人工智能等多領域：首席執行官朱欣岳兼具凝聚態物理、人工智能算法與集成電路的交叉背景，曾主導多模態AI算法開發、多顆高性能專用芯片研發，帶領團隊完成四輪市場化財務融資與產品化；首席科學家羅昭初作為MIT TR35入選者，曾于清華大學、蘇黎世聯邦理工學院完成自旋電子學、磁性計算的科研工作，深耕微納磁電子學與磁存儲/計算，擁有深厚的學術積累與Nature、Science正刊成果，團隊歷經多次流片驗證，既保有前沿技術探索的銳氣，又具備工程化落地的能力。

相比純粹的架構創新，寒序科技這種“材料-器件-芯片-系統-算法”的全鏈條視野和全棧攻關能力，讓MRAM技術得以從底層原理到上層系統實現協同優化與突破，而非僅停留在邏輯和架構層面的修補。

這也是寒序科技被視為精準踩中2030年行業時間軸的前瞻性下注的核心原因。這種對行業趨勢的精準踩點，不僅體現在技術路線的選擇上，或許也蘊含在對商業化路徑的思考中。

回溯Groq的成長軌跡來看，其業務從核心的GroqChip LPU推理芯片起步，逐步延伸至加速卡、服務器系統、數據中心集群，最終構建了云服務平臺，形成了“芯片-硬件-系統-云服務”的全棧布局。

沿著Groq被驗證的商業邏輯向前推演，寒序科技大概也會沿著相似的路徑開展自己的業務版圖——以SpinPU-E磁邏輯芯片為起點，向上構建硬件產品矩陣，最終通過云服務觸達更廣泛市場的全棧路徑，以構建更強的技術壁壘和產業競爭力。

更關鍵的是，這條路徑并非簡單的模式復刻，而是基于本土產業現狀的創新破局——當行業苦于HBM成本高企、SRAM微縮放緩之時，寒序科技沒有陷入“算力堆砌”的內卷，而是利用MRAM磁性計算新范式，在中國本土成熟供應鏈基礎上，筑起了一座對標全球頂尖推理性能的帶寬高地。

這種從底層物理原理出發的差異化競爭策略，或許正是其作為“中國版Groq”浮出水面的核心底氣。

MRAM開啟新型存儲“黃金時代”

破局“帶寬封鎖”

寒序科技對MRAM技術的探索并非孤例，背后是一場從“備選”走向“必選”的新型存儲技術浪潮。尤其是在全球半導體產業的演進與地緣政治激蕩背景下，為MRAM在內的新型存儲鋪就了一條通往AI算力核心舞臺的“黃金賽道”。

2024年12月，美國商務部工業與安全局（BIS）發布新出口管制規則，明確限制向中國出口內存帶寬密度超過2GB/s/mm2的尖端存儲器。

這一封鎖點，直指AI推理芯片的命門——帶寬。

目前，英偉達、AMD等巨頭極度依賴HBM，而HBM產能幾乎被SK海力士、三星、美光等海外存儲原廠壟斷，且受限于復雜的2.5D/3D先進封裝。同時，Groq所代表的SRAM路線價格極高（Groq 230MB片上SRAM內存的單卡售價2萬美金），在先進制程微縮上也已近極限。

在此背景下，MRAM路線的戰略價值陡增。它不僅在物理特性上具備跨代超越SRAM的潛力，更重要的是，它能基于國產28nm/22nm等成熟制程實現超高帶寬，徹底規避對尖端工藝和海外HBM供應鏈的依賴。這不僅是技術路線的“備選”，更是中國半導體產業在算力領域破除卡脖子困境、實現差異化突圍的“必選”。

有業內專家表示，這一戰略意義迫切需要國家有關部門給予更高重視與政策傾斜。MRAM不僅是單一存儲技術的革新，更能帶動磁性材料、磁電子器件、存算一體架構等全產業鏈突破，有望徹底改變國內在HBM領域的落后局面和SRAM對先進制程的依賴，為AI算力產業打造自主可控的“第二曲線”。

全球共振，商業化拐點已至？

當前，產業界正在用實際行動表明，MRAM不再只是實驗室里的美好構想，而是憑借獨特優勢正成為全球半導體產業布局的重點。

其中，晶圓代工龍頭與芯片大廠均在積極布局：臺積電、三星、英特爾、SK海力士、IMEC等憑借其先進的技術研發和大規模生產制造能力，已明確將嵌入式MRAM推進到22nm、16nm甚至更先進節點，持續提升MRAM的性能和集成度。

恩智浦與臺積電合作推出16nm FinFET車規級eMRAM，應用于其S32系列高端MCU，實現寫入速度比傳統閃存快10-15倍、耐久性超百萬次；瑞薩電子也推出了基于22nm工藝的STT-MRAM技術，瞄準汽車MCU市場；GlobalFoundries、Everspin在12nm和22nm工藝上緊密合作，將MRAM納入工業級和車規級量產方案；Avalanche與聯電攜手合作推出22nm STT-MRAM，在工業級和航天級市場擁有深厚積淀。

據LexisNexis數據統計，2004-2013年間，MRAM市場的專利申請量保持穩定，每年約有300至400項專利申請。需要注意的是，圖表末尾的下降并不代表興趣的下降，而是專利申請和公開之間的時間存在滯后。

這些頭部廠商的集體行動，清晰印證著MRAM正從“備選技術”升級為“主流方案”，在汽車電子、邊緣AI、高端計算等領域的商業化落地進入爆發前夜。

回看國內市場，本土半導體廠商同樣敏銳捕捉到了新型存儲技術的發展機遇，積極布局相關領域。

RRAM領域涌現出昕原半導體、銘芯啟睿、燕芯微等玩家；MRAM賽道，寒序科技、致真存儲、馳拓科技、凌存科技、亙存科技等紛紛嶄露頭角，為國內MRAM的發展奠定了產業基礎。相對于RRAM基于電子電荷遷移，是一種統計物理范疇下的阻變器件；MRAM的存取機理是基于自旋的確定性兩態翻轉，更加可控、精準，大規模制造下器件一致性、器件壽命極限都更有優勢與潛力。兩者均被臺積電等半導體巨頭作為下一代面向AI的存儲技術重點押注。

具體來看，本土MRAM廠商各有側重，多數主要集中于存儲、加密、嵌入式控制等傳統領域，例如：致真存儲專注于磁性隧道結（MTJ）的核心器件研發與制造工藝，掌握從材料研發到器件制造的全鏈路技術，擁有國內唯一的8英寸磁存儲芯片專用后道微納加工工藝中試線。近期與北京航空航天大學聯合攻關，研制出全球首顆8Mb容量自旋軌道力矩磁隨機存儲器芯片（SOT-MRAM），實現SOT-MRAM容量規模化突破。

馳拓科技專注于MRAM存儲芯片的技術研發與生產制造，建有12英寸MRAM量產中試線，是國內首家實現MRAM量產的企業。近期成功突破垂直磁化體系技術瓶頸，存儲器件TMR關鍵指標比肩國際頭部代工廠量產的STT-MRAM。

凌存科技專注于存儲模塊開發，致力于將MRAM技術從核心器件層面推向終端應用，成功開發了世界首款高速、高密度、低功耗的存儲器MeRAM原型機及基于MeRAM的真隨機數發生器芯片，產品廣泛應用于車載電子、高性能運算、安全等領域。

寒序科技則獨辟蹊徑，與多數國內MRAM企業不同，其以MRAM為核心介質構建計算芯片，將MRAM的物理優勢轉化為算力與帶寬優勢，開辟了“磁性計算”這一全新賽道，致力于從計算層面引領國內MRAM技術從利基低毛利領域向高端市場跨越，成為國內MRAM技術從存儲替代向計算革新跨越的關鍵力量，舉起大旗與國內磁學領域全面擁抱合作，力爭一同搶占全球“磁計算”的戰略高地。

綜合來看，從器件、設備、制造到系統應用，國內產業鏈的前期布局已具備支撐本土MRAM技術產業化與生態發展的基礎。尤其是寒序科技的差異化定位，進一步填補了國內MRAM從存儲到計算的關鍵空白，為后續誕生更多行業廠商提供了土壤和必然性。

生態共建：國產MRAM的“磁計算”革命

根據市場研究機構Precedence Research數據顯示，2024年全球MRAM市場規模估計為42.2億美元，預計從2025年的57.6億美元增長到2034年的約847.7億美元，復合年增長率高達34.99%。

雖然前景廣闊，但MRAM的大規模爆發和商業化落地仍需產業合力，需要產業鏈上下游凝聚共識，共同構建生態。結合國際經驗和國內產業的發展現狀來看，更深度的產業合作與資源傾斜或許是推動MRAM技術發展的有力舉措。

例如，國家有關部門可以給予MRAM技術更多重視，加大資金與政策支持，積極推動MRAM這一有希望在帶寬領域實現“變道超車”的關鍵技術。

同時，借鑒臺積電、三星、GlobalFoundries等頭部廠商對MRAM的關注與投入力度，國內代工廠或許也應加強對MRAM的工藝研發與資源投入，積極與國內廠商共同開展技術研發與工藝優化，爭取盡早打通“設計-制造-封測”的本土化鏈路，形成協同創新的合力，降低MRAM芯片的流片成本與量產門檻。

還有一點不可忽視。英偉達收購 Groq核心技術，計劃在Feynman架構中整合LPU單元的案例，充分證明了“通用算力+專用引擎”的協同優勢和行業趨勢。

這一案例極具啟示價值。筆者認為，在未來提升AI推理效率的行業共識下，國內AI芯片廠商應抓住這一變革機遇，加強與在新型介質與架構上具備底層創新能力的團隊的合作力度，打造兼具通用算力與專用推理性能的新技術路徑，快速補強技術短板，構建差異化競爭力。

產業界正釋放清晰信號：以MRAM為代表的新型存儲，已成為后摩爾時代的核心焦點。地緣政治的戰略訴求、國際大廠的技術押注、國內產業鏈的長期積淀，再加上寒序科技的差異化突破，多重力量共振之下，MRAM正逐漸邁入產業化的“黃金時代”，有望成為中國AI芯片產業實現換道超車的關鍵抓手。

五年后，誰將主導下一代推理芯片？

當摩爾線程、沐曦、天數、壁仞等國產AI芯片公司接連叩響資本市場的大門，一個時代的答卷已然清晰。它們的密集上市，標志著中國在基于傳統GPU架構的算力競賽中，完成了從無到有的突圍，進入了國產替代的收獲期。

如果說上一代AI芯片的競爭是“算力競賽”，那么下一代的分水嶺將是“誰能率先跨過帶寬墻”。

在這個關鍵轉折點上，兩條路徑清晰呈現：一條是Groq選擇的極致SRAM片上集成路徑，用極高成本將帶寬推向極限，并因此獲得了行業霸主英偉達以數百億美元估值的戰略整合；另一條，則是以MRAM為代表的新型存儲介質路線，為突破帶寬瓶頸提供了一種更具根本性，也更符合長期成本與供應鏈安全需求的方案。

數年后，當AI推理進入“帶寬決勝”的新時代，芯片市場或許不再僅有算力的巨獸，主導市場的佼佼者還將屬于那些能夠率先在“帶寬戰爭”中沉淀出護城河的先行者。

正如Groq在硅谷用SRAM驚艷了世界，行業演進的邏輯暗示：“中國版Groq”的出現也將不再是懸念。

在這個征程中，中國半導體產業各方也都在積極擁抱AI，拓展產品品類，謀劃新的增長曲線。而寒序科技正依托MRAM磁性計算的新范式，給出“中國版”的實現路徑——并且，這條路，他們早在多年前，就已開始默默鋪設。

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

今天是《半導體行業觀察》為您分享的第4288期內容，歡迎關注。

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