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带宽战争前夜，“中国版Groq”浮出水面

2026-01-15 11:24:56 来源: 李晨光

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在AI算力赛道，英伟达凭借Hopper、Blackwell、Rubin等架构GPU，早已在AI训练领域建立起了难以撼动的技术壁垒与行业地位。但随着即时AI场景需求爆发，传统GPU在面对低批处理、高频交互推理任务中的延迟短板愈发凸显。

为破解这一痛点，英伟达重磅出击，斥资200亿美元收购Groq核心技术，抢跑AI推理市场。

这一金额不仅创下英伟达历史最大手笔交易、刷新了推理芯片领域的估值纪录，更鲜明地昭示着英伟达从“算力霸主”向“推理之王”转型的意志。

紧随这一动作，据技术博主AGF消息进一步披露，英伟达计划在2028年推出新一代Feynman架构GPU——采用台积电A16先进制程与SoIC 3D堆叠技术，核心目的正是为了在GPU内部深度集成Groq那套专为推理加速而生的LPU（语言处理单元），相当于给GPU加装了一个专门处理语言类推理任务的专属引擎，直指AI推理性能中长期存在的“带宽墙”与“延迟瓶颈”。

这些动作表明：AI行业的竞争正从单纯的算力比拼，转向对单位面积带宽的极致追求——这与英伟达此前“大模型推理90%的延迟源于数据搬运，导致算力利用率常低于30%”的结论不谋而合。

无独有偶，AMD通过3D V-Cache持续验证存储靠近计算的效能逻辑；d-Matrix、SambaNova等明星AI推理芯片公司，更是聚焦流式执行与片上带宽构建核心竞争力，用实际行动印证这一行业共识。

带宽战争打响，谁是“中国版Groq”？

回看中国市场，AI浪潮推动下，国产大模型多点突破、强势崛起，本土AI芯片企业集体爆发并密集冲击IPO，资本热度居高不下。

然而，当英伟达选择通过Feynman架构来补齐推理短板时，就意味着谁能率先解决“带宽墙”问题，谁就握住了下一轮周期的入场券。

在这一背景下，国内赛道涌现出前瞻性布局者。

近日，半导体行业观察注意到，一家源于北京大学物理学院的AI芯片公司——寒序科技（ICY Technology），宣布完成数千万元人民币新一轮融资。这家企业以“超高带宽推理芯片”为核心产品，被业内视为中国大陆少有的在技术路线层面正面对标Groq的前沿技术团队。

“中国版Groq”的名号，初见端倪。

实际上，寒序科技的技术披露并非偶然，而是源于在内部保密原则下的长期的低调深耕。

早在2024年9月与2025年11月，寒序科技就已联合北京大学物理学院、计算机学院、集成电路学院，以及澳门大学模拟与混合信号集成电路全国重点实验室，先后承担、主持两项北京市科技计划项目。他们前瞻性地锁定0.1TB/mm²/s超大带宽流式推理芯片研发，在省部级重大研发任务中，在北京市科学技术委员会的指导下，在任务书中全面对标Groq的技术路线与带宽指标。

这意味着，当Groq因LPU爆红被视为“推理新范式”时，中国科研与产业团队已在国内同步推进一条差异化的实现路径。

据了解，寒序科技采用“双线布局”构建核心竞争力：一方面，已发布SpinPU-M系列磁概率计算芯片，推出1024比特全连接伊辛退火求解硬件，覆盖组合优化与量子启发式计算市场；另一方面，本轮融资的核心看点——SpinPU-E磁逻辑计算芯片系列，直指大模型推理解码（Decode）阶段加速，以片上MRAM（磁性随机存储器）为核心介质，构建超高带宽磁性流式处理架构。

能看到，寒序科技并未跟随主流GPU的片外DRAM/HBM或Groq的存算一体SRAM方案，而是选择了片上MRAM这条更底层、更物理本征、更具长期想象力的技术路线。

众所周知，当前主流的AI计算范式面临多重困境：采用HBM的GPU方案，带宽受限于昂贵的2.5D/3D先进封装，核心存储器件HBM产能被海外巨头垄断且面临出口管制；采用SRAM的Groq方案，则因SRAM单元面积大、成本高，单芯片存储容量有限，难以规模部署千亿参数大模型。

面对这些行业普遍的困局，寒序科技源自北大物理学院，从凝聚态物理的角度，从第一性原理进行思考，利用本征功耗更低、速度更快的“电子自旋翻转”，代替“电子电荷运动”来进行存储与计算。

而这种底层逻辑的革新，正是源于MRAM技术带来的核心优势。它兼具SRAM的高速、DRAM的高密度与闪存的非易失性等优势，其直立结构的磁性隧道结，通过垂直微型化和CMOS工艺兼容性，能够大幅降低对复杂封装的依赖，在成本、功耗和可靠性上具有显著优势。

与SRAM方案相比，MRAM技术的差异化优势十分突出：

存储密度领先：主流AI推理架构深度依赖片上SRAM以换取高速，但SRAM正面临严峻的微缩困境。传统SRAM每个存储单元由6个晶体管（6T）组成，存储密度低，存储容量小，存储典型的DeepSeek-R1-671B大语言模型可能需要数千片Groq LPU芯片，且5nm以下节点尺寸几乎停止缩减；而MRAM天然采用1T1M（1个晶体管+1个磁隧道结）结构，单个MTJ可以执行SRAM 6个晶体管的存储功能，同等芯片面积和工艺节点下，存储密度是SRAM的5-6倍。

工艺成本更低：MRAM的物理结构优势，使其在国产工艺制程即便落后一代的情况下，性能指标也能对标甚至超越采用先进制程的SRAM方案。这意味着MRAM无需追逐极先进制程，大幅降低流片与量产成本（单片成本可降至原来的十分之一以下），同时保障了供应链自主可控。

非易失性与高能效：MRAM断电后数据不丢失，无需像SRAM/DRAM那样持续刷新，待机功耗接近零，具备快速启动、低待机功耗、高耐用性等优势；同时避免了SRAM的漏电流损耗，为边缘端和云端的大规模部署提供极佳能效优势，大幅降低运行成本。

通过自研的磁性存算一体流式架构，寒序科技将MRAM的器件优势转化为芯片级系统性能。据悉，SpinPU-E芯片架构的目标是将访存带宽密度提升至0.1-0.3TB/mm²·s，不仅能比肩以“快”成名的Groq LPU（0.11 TB/mm²·s），更是英伟达H100（0.002-0.003 TB/mm²·s）的数十倍。

据了解，英伟达GPU的架构最初面向大规模训练与图形渲染场景设计，强调峰值算力与吞吐能力，并通过多级缓存、动态调度和共享存储来适配高度并行但相对粗粒度的工作负载。在大模型推理的Decode阶段，GPU性能瓶颈主要来自对外部存储（HBM）和复杂内存层级的高度依赖。该计算过程呈现出强序列性、小批量和带宽主导等特征，与GPU设计初衷明显错配。在实际执行中，GPU仍需要通过多级缓存和共享存储来访问，数据到达计算单元的时间并不固定，不同计算单元之间也需要反复等待和协调。这使得访存延迟和执行顺序经常波动，矩阵加乘单元很难按照固定节拍持续运行，算力难以稳定发挥。

而寒序科技采用确定性的“磁性流式处理（MSA）架构”，将大规模MRAM Banks紧邻矩阵加乘单元部署，并围绕推理数据流构建多级流水执行路径，使权重和中间激活在局部高带宽范围内按固定顺序流动。通过在硬件层面同时约束存储位置、访存带宽、通信路径与执行节拍，该架构在Decode阶段显著降低了延迟抖动与外部存储访问依赖，实现更高的带宽与更快、更稳定的推理性能。

值得关注的是，MSA架构并非简单的存内计算概念，而是围绕推理场景，对数据流组织、存储-计算耦合方式以及执行节拍进行重新设计，在保证超高带宽的同时，显著降低对先进制程与复杂封装的依赖。

有业内人士指出，这一路线与NVIDIA在Feynman架构中所释放的信号高度一致：未来推理性能的竞争核心，不再是算力规模，而是单位面积带宽与执行范式。

走出北大实验室的秘密武器——“天时地利人和”

SpinPU-E展现出的性能优势，并非偶然的技术选择，而是核心团队跨学科积淀、全链条技术把控与前瞻性路线布局的成果。

据报道，寒序科技是国内首个有能力跑通从物理、材料、器件到异质集成、芯片设计、算法的交叉团队，核心成员源自北京大学物理学院应用磁学中心——国内磁学研究的顶尖高地，拥有近70年的磁学积淀，核心成员横跨凝聚态物理、电子科学、计算机技术、人工智能等多领域：首席执行官朱欣岳兼具凝聚态物理、人工智能算法与集成电路的交叉背景，曾主导多模态AI算法开发、多颗高性能专用芯片研发，带领团队完成四轮市场化财务融资与产品化；首席科学家罗昭初作为MIT TR35入选者，曾于清华大学、苏黎世联邦理工学院完成自旋电子学、磁性计算的科研工作，深耕微纳磁电子学与磁存储/计算，拥有深厚的学术积累与Nature、Science正刊成果，团队历经多次流片验证，既保有前沿技术探索的锐气，又具备工程化落地的能力。

相比纯粹的架构创新，寒序科技这种“材料-器件-芯片-系统-算法”的全链条视野和全栈攻关能力，让MRAM技术得以从底层原理到上层系统实现协同优化与突破，而非仅停留在逻辑和架构层面的修补。

这也是寒序科技被视为精准踩中2030年行业时间轴的前瞻性下注的核心原因。这种对行业趋势的精准踩点，不仅体现在技术路线的选择上，或许也蕴含在对商业化路径的思考中。

回溯Groq的成长轨迹来看，其业务从核心的GroqChip LPU推理芯片起步，逐步延伸至加速卡、服务器系统、数据中心集群，最终构建了云服务平台，形成了“芯片-硬件-系统-云服务”的全栈布局。

沿着Groq被验证的商业逻辑向前推演，寒序科技大概也会沿着相似的路径开展自己的业务版图——以SpinPU-E磁逻辑芯片为起点，向上构建硬件产品矩阵，最终通过云服务触达更广泛市场的全栈路径，以构建更强的技术壁垒和产业竞争力。

更关键的是，这条路径并非简单的模式复刻，而是基于本土产业现状的创新破局——当行业苦于HBM成本高企、SRAM微缩放缓之时，寒序科技没有陷入“算力堆砌”的内卷，而是利用MRAM磁性计算新范式，在中国本土成熟供应链基础上，筑起了一座对标全球顶尖推理性能的带宽高地。

这种从底层物理原理出发的差异化竞争策略，或许正是其作为“中国版Groq”浮出水面的核心底气。

MRAM开启新型存储“黄金时代”

· 破局“带宽封锁”

寒序科技对MRAM技术的探索并非孤例，背后是一场从“备选”走向“必选”的新型存储技术浪潮。尤其是在全球半导体产业的演进与地缘政治激荡背景下，为MRAM在内的新型存储铺就了一条通往AI算力核心舞台的“黄金赛道”。

2024年12月，美国商务部工业与安全局（BIS）发布新出口管制规则，明确限制向中国出口内存带宽密度超过2GB/s/mm²的尖端存储器。

这一封锁点，直指AI推理芯片的命门——带宽。

目前，英伟达、AMD等巨头极度依赖HBM，而HBM产能几乎被SK海力士、三星、美光等海外存储原厂垄断，且受限于复杂的2.5D/3D先进封装。同时，Groq所代表的SRAM路线价格极高（Groq 230MB片上SRAM内存的单卡售价2万美金），在先进制程微缩上也已近极限。

在此背景下，MRAM路线的战略价值陡增。它不仅在物理特性上具备跨代超越SRAM的潜力，更重要的是，它能基于国产28nm/22nm等成熟制程实现超高带宽，彻底规避对尖端工艺和海外HBM供应链的依赖。这不仅是技术路线的“备选”，更是中国半导体产业在算力领域破除卡脖子困境、实现差异化突围的“必选”。

有业内专家表示，这一战略意义迫切需要国家有关部门给予更高重视与政策倾斜。MRAM不仅是单一存储技术的革新，更能带动磁性材料、磁电子器件、存算一体架构等全产业链突破，有望彻底改变国内在HBM领域的落后局面和SRAM对先进制程的依赖，为AI算力产业打造自主可控的“第二曲线”。

· 全球共振，商业化拐点已至？

当前，产业界正在用实际行动表明，MRAM不再只是实验室里的美好构想，而是凭借独特优势正成为全球半导体产业布局的重点。

其中，晶圆代工龙头与芯片大厂均在积极布局：台积电、三星、英特尔、SK海力士、IMEC等凭借其先进的技术研发和大规模生产制造能力，已明确将嵌入式MRAM推进到22nm、16nm甚至更先进节点，持续提升MRAM的性能和集成度。

恩智浦与台积电合作推出16nm FinFET车规级eMRAM，应用于其S32系列高端MCU，实现写入速度比传统闪存快10-15倍、耐久性超百万次；瑞萨电子也推出了基于22nm工艺的STT-MRAM技术，瞄准汽车MCU市场；

GlobalFoundries、Everspin在12nm和22nm工艺上紧密合作，将MRAM纳入工业级和车规级量产方案；Avalanche与联电携手合作推出22nm STT-MRAM，在工业级和航天级市场拥有深厚积淀。

据LexisNexis数据统计，2004-2013年间，MRAM市场的专利申请量保持稳定，每年约有300至400项专利申请。需要注意的是，图表末尾的下降并不代表兴趣的下降，而是专利申请和公开之间的时间存在滞后。

这些头部厂商的集体行动，清晰印证着MRAM正从“备选技术”升级为“主流方案”，在汽车电子、边缘AI、高端计算等领域的商业化落地进入爆发前夜。

回看国内市场，本土半导体厂商同样敏锐捕捉到了新型存储技术的发展机遇，积极布局相关领域。

RRAM领域涌现出昕原半导体、铭芯启睿、燕芯微等玩家；MRAM赛道，寒序科技、致真存储、驰拓科技、凌存科技、亘存科技等纷纷崭露头角，为国内MRAM的发展奠定了产业基础。相对于RRAM基于电子电荷迁移，是一种统计物理范畴下的阻变器件；MRAM的存取机理是基于自旋的确定性两态翻转，更加可控、精准，大规模制造下器件一致性、器件寿命极限都更有优势与潜力。两者均被台积电等半导体巨头作为下一代面向AI的存储技术重点押注。

具体来看，本土MRAM厂商各有侧重，多数主要集中于存储、加密、嵌入式控制等传统领域，例如：致真存储专注于磁性隧道结（MTJ）的核心器件研发与制造工艺，掌握从材料研发到器件制造的全链路技术，拥有国内唯一的8英寸磁存储芯片专用后道微纳加工工艺中试线。近期与北京航空航天大学联合攻关，研制出全球首颗8Mb容量自旋轨道力矩磁随机存储器芯片（SOT-MRAM），实现SOT-MRAM容量规模化突破。

驰拓科技专注于MRAM存储芯片的技术研发与生产制造，建有12英寸MRAM量产中试线，是国内首家实现MRAM量产的企业。近期成功突破垂直磁化体系技术瓶颈，存储器件TMR关键指标比肩国际头部代工厂量产的STT-MRAM。

凌存科技专注于存储模块开发，致力于将MRAM技术从核心器件层面推向终端应用，成功开发了世界首款高速、高密度、低功耗的存储器MeRAM原型机及基于MeRAM的真随机数发生器芯片，产品广泛应用于车载电子、高性能运算、安全等领域。

寒序科技则独辟蹊径，与多数国内MRAM企业不同，其以MRAM为核心介质构建计算芯片，将MRAM的物理优势转化为算力与带宽优势，开辟了“磁性计算”这一全新赛道，致力于从计算层面引领国内MRAM技术从利基低毛利领域向高端市场跨越，成为国内MRAM技术从存储替代向计算革新跨越的关键力量，举起大旗与国内磁学领域全面拥抱合作，力争一同抢占全球“磁计算”的战略高地。

综合来看，从器件、设备、制造到系统应用，国内产业链的前期布局已具备支撑本土MRAM技术产业化与生态发展的基础。尤其是寒序科技的差异化定位，进一步填补了国内MRAM从存储到计算的关键空白，为后续诞生更多行业厂商提供了土壤和必然性。

· 生态共建：国产MRAM的“磁计算”革命

根据市场研究机构Precedence Research数据显示，2024年全球MRAM市场规模估计为42.2亿美元，预计从2025年的57.6亿美元增长到2034年的约847.7亿美元，复合年增长率高达34.99%。

虽然前景广阔，但MRAM的大规模爆发和商业化落地仍需产业合力，需要产业链上下游凝聚共识，共同构建生态。结合国际经验和国内产业的发展现状来看，更深度的产业合作与资源倾斜或许是推动MRAM技术发展的有力举措。

例如，国家有关部门可以给予MRAM技术更多重视，加大资金与政策支持，积极推动MRAM这一有希望在带宽领域实现“变道超车”的关键技术。

同时，借鉴台积电、三星、GlobalFoundries等头部厂商对MRAM的关注与投入力度，国内代工厂或许也应加强对MRAM的工艺研发与资源投入，积极与国内厂商共同开展技术研发与工艺优化，争取尽早打通“设计-制造-封测”的本土化链路，形成协同创新的合力，降低MRAM芯片的流片成本与量产门槛。

还有一点不可忽视。英伟达收购 Groq核心技术，计划在Feynman架构中整合LPU单元的案例，充分证明了“通用算力+专用引擎”的协同优势和行业趋势。

这一案例极具启示价值。笔者认为，在未来提升AI推理效率的行业共识下，国内AI芯片厂商应抓住这一变革机遇，加强与在新型介质与架构上具备底层创新能力的团队的合作力度，打造兼具通用算力与专用推理性能的新技术路径，快速补强技术短板，构建差异化竞争力。

产业界正释放清晰信号：以MRAM为代表的新型存储，已成为后摩尔时代的核心焦点。地缘政治的战略诉求、国际大厂的技术押注、国内产业链的长期积淀，再加上寒序科技的差异化突破，多重力量共振之下，MRAM正逐渐迈入产业化的“黄金时代”，有望成为中国AI芯片产业实现换道超车的关键抓手。

五年后，谁将主导下一代推理芯片？

当摩尔线程、沐曦、天数、壁仞等国产AI芯片公司接连叩响资本市场的大门，一个时代的答卷已然清晰。它们的密集上市，标志着中国在基于传统GPU架构的算力竞赛中，完成了从无到有的突围，进入了国产替代的收获期。

如果说上一代AI芯片的竞争是“算力竞赛”，那么下一代的分水岭将是“谁能率先跨过带宽墙”。

在这个关键转折点上，两条路径清晰呈现：一条是Groq选择的极致SRAM片上集成路径，用极高成本将带宽推向极限，并因此获得了行业霸主英伟达以数百亿美元估值的战略整合；另一条，则是以MRAM为代表的新型存储介质路线，为突破带宽瓶颈提供了一种更具根本性，也更符合长期成本与供应链安全需求的方案。

数年后，当AI推理进入“带宽决胜”的新时代，芯片市场或许不再仅有算力的巨兽，主导市场的佼佼者还将属于那些能够率先在“带宽战争”中沉淀出护城河的先行者。

正如Groq在硅谷用SRAM惊艳了世界，行业演进的逻辑暗示：“中国版Groq”的出现也将不再是悬念。

在这个征程中，中国半导体产业各方也都在积极拥抱AI，拓展产品品类，谋划新的增长曲线。而寒序科技正依托MRAM磁性计算的新范式，给出“中国版”的实现路径——并且，这条路，他们早在多年前，就已开始默默铺设。

责任编辑：Ace

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