de.wedoany.com-Bericht: Kürzlich schloss die Hangzhou Micro-Nano Core Electronic Technology Co., Ltd. die Finanzierungsrunden B3 und B4 ab, wobei das Gesamtvolumen der B-Runde-Finanzierung über 1 Milliarde Yuan betrug. An dieser Finanzierungsrunde beteiligten sich Industriekapital, staatliche Plattformen und strategische Investoren wie der China Mobile Chain Leader Fund, Beyond Moore, Jiangcheng Fund, Biwin Storage, Jiukun Venture Capital, ein großes KI-Modellunternehmen, Shenzhen Capital Group und der China Internet Investment Fund. Bestehende Aktionäre wie SMIC Juyuan, Yida Capital, BlueRun Ventures, Oriental Jiafu und Luxshare Precision Industry Investment erhöhten ihre Beteiligungen weiter. Das Unternehmen wird diese Finanzierungsrunde nutzen, um die industrielle Zusammenarbeit zwischen Endgerät und Cloud sowie den Ökosystemaufbau zu beschleunigen und die flächendeckende Verfügbarkeit von KI-Rechenleistung voranzutreiben.
Micro-Nano Core wurde 2021 gegründet, hat seinen Hauptsitz in Hangzhou und konzentriert sich auf KI-Chips mit integriertem Speicher und Recheneinheit. Die Kerntechnologie ist die 3D-CIM™-Architektur (3D Compute-In-Memory), die durch den Ansatz „3D-Nahspeicher + In-Memory-Computing + RISC-V-Speicher-und-Rechnen" die Rechenleistung näher an den Speicher heranführt, um den Stromverbrauch, die Latenz und den Bandbreitendruck zu reduzieren, die durch das wiederholte Verschieben großer Datenmengen zwischen Speicher- und Recheneinheiten während des KI-Inferenzprozesses entstehen. Mit der Verlagerung von KI-Großmodellanwendungen vom Cloud-Training hin zur kooperativen Inferenz auf Endgeräten, am Edge und in der Cloud suchen KI-Smartphones, KI-PCs, intelligente Endgeräte, Roboter und intelligente Rechenzentren nach energieeffizienteren Rechenlösungen. Daher werden Chips mit integriertem Speicher und Recheneinheit zu einer wichtigen Richtung für die Neustrukturierung der KI-Hardware-Architektur.
Zum Zeitpunkt des Abschlusses dieser Finanzierungsrunde befanden sich die beiden Kernproduktlinien von Micro-Nano Core bereits in einer entscheidenden Phase der Produktentwicklung. Die PCIe-CIM™-Serie, die auf KI-Smartphones, KI-PCs, Cloud-Rechenzentren und All-in-One-Geräte als Co-Prozessoren für die Inferenz großer Modelle abzielt, hat die Kernentwicklung und Simulationsverifizierung abgeschlossen. Die LP-CIM™-Serie hingegen adressiert den Bedarf an Nahspeicher und integrierter Speicher-und-Rechenleistung für Endgeräte-KI und arbeitet mit dem Speicher-Ökosystem zusammen, um Lösungen mit geringem Stromverbrauch und hoher Energieeffizienz voranzutreiben. Laut der Unternehmenswebsite hat Micro-Nano Core Chip-Lösungen für KI-Smartphones, KI-PCs, Cloud-Rechenzentren und KI-Roboteranwendungen entwickelt, die darauf abzielen, mit ausgereiften Fertigungsprozessen eine höhere Rechendichte und niedrigere Systemkosten zu erreichen.
Der KI-Inferenzmarkt durchläuft einen strukturellen Wandel. Während die Trainingsphase große Rechencluster erfordert, verlangt die Inferenzphase die langfristige Verarbeitung einer großen Anzahl von Anfragen unter Berücksichtigung von Reaktionsgeschwindigkeit, Energieverbrauch, Datenschutz und Kosten. Nachdem die Fähigkeiten großer Modelle auf die Endgeräte verlagert wurden, müssen die Chips unter Bedingungen begrenzter Fläche, begrenzter Leistungsaufnahme und begrenzter Wärmeableitung kontinuierlich rechnen, was neue Herausforderungen für traditionelle GPU-, NPU- und Speicherarchitekturen darstellt. Der von Micro-Nano Core gewählte 3D-CIM-Ansatz zielt darauf ab, genau diese Probleme des Datenverschiebungsaufwands und des Speicherbandbreitenengpasses zu lösen, sodass Endgeräte und Cloud-Inferenzplattformen unter denselben Leistungsbeschränkungen eine höhere effektive Rechenleistung erzielen können.
Die industrielle Zusammenarbeit wird der Schlüssel zur Kommerzialisierung von Micro-Nano Core sein. Öffentlich zugänglichen Informationen zufolge befinden sich die KI-Chips des Unternehmens für Endgeräte bereits im Produktzyklus. Seit 2024 wurden mit mehreren führenden Endgeräteherstellern und Speicherherstellern Produktdefinitionen abgeschlossen. Im Jahr 2025 wurden mit wichtigen Smartphone-Kunden die passenden Hauptchip-Modelle festgelegt und die Software- und Hardware-Kompatibilitätsbewertung abgeschlossen. Im Jahr 2026 wurde eine Zusammenarbeit mit Endgeräte-KI-Modellunternehmen aufgebaut, um den Aufbau eines „Chip-Modell-Verbund"-Ökosystems voranzutreiben. Auf der Cloud-Seite arbeitet das Unternehmen mit Cloud-Anbietern und Serverherstellern an der Board-Level-Architektur, mit dem Ziel, noch in diesem Jahr Board-Muster zu liefern.
Der kontinuierliche Kapitalzufluss spiegelt auch wider, dass sich die Investitionslogik für KI-Chips von der reinen Rechenleistung pro Punkt hin zur Systemeffizienz und Ökosystemimplementierung verschiebt. Die Beteiligung von Industriepartnern wie dem China Mobile Chain Leader Fund, Biwin Storage, Luxshare Precision Industry Investment und dem großen KI-Modellunternehmen wird Micro-Nano Core dabei helfen, synergetische Beziehungen zwischen Endgeräten, Speicher, Cloud und Modell-Ökosystemen aufzubauen. Für Unternehmen, die Chips mit integriertem Speicher und Recheneinheit entwickeln, sind technische Kennzahlen nur der Anfang. Um wirklich in den Markt einzutreten, sind Kundenvalidierung, Softwareanpassung, Modellbereitstellung, Massenproduktion und Kostenkontrolle erforderlich. Mit dem größeren Finanzierungsvolumen wird Micro-Nano Core mehr Ressourcen für Produktiteration, Lieferkettenkoordination und die Gewinnung von Geschäftskunden bereitstellen können.
Mit dem Abschluss der B-Runde-Finanzierung von über 1 Milliarde Yuan hat Micro-Nano Core die finanziellen und industriellen Ressourcen für den Einstieg seiner 3D-Speicher-in-Rechner-LPU-Chips in Endgerät-Cloud-Kooperationsanwendungen gesichert. Mit der weiter steigenden Nachfrage nach KI-Inferenz benötigen sowohl Endgeräte als auch intelligente Rechenzentren Rechnerarchitekturen mit höherer Energieeffizienz und niedrigeren Kosten. Wenn Micro-Nano Core die PCIe-CIM™- und LP-CIM™-Serien erfolgreich durch die Kundenvalidierung und in die skalierte Auslieferung führen kann, wird seine 3D-CIM™-Route eine klarere Position in der Industrialisierung heimischer KI-Chips erlangen und einen neuen Hardware-Weg für die flächendeckende Verfügbarkeit von KI-Rechenleistung bieten.
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