淬思科技 · AI-native 定制推理芯片

Model to Silicon,at Software Speed

客户提供模型与约束,淬思交付可量产、可复铸的端侧专用推理 ASIC。

spec → GDS ≈ 6 个月传统流程 24–36 个月
MLCAD 2025 全球冠军英伟达赞助 EDA 赛事
28nm 学术流片RISC-V 乱序核 · 硅验证完成
02联系我们

从一个基线模型开始。

最小提交包:基线模型 · 样例数据 · 面积 / 功耗 / 成本约束 · 目标出货量。

预约之后需求对齐 → 方案定义 → 设计与制造 → 交付与迭代

人才招聘
地址
上海市徐汇区华发路 777 弄 5 号楼 6 层 612 室

预约可行性评估

留下你的模型与约束,我们会尽快联系你。

首页/技术
核心技术

两个引擎、一个闭环。

性能建模在流片前决定做什么,Agentic EDA 产线负责做出来;每交付一颗芯片,能力都回流到下一颗。

01为什么是淬思

端侧的错配:模型是定制的,芯片却只有通用件。

GPU起点 NPU第一步 端侧今天 品类 ASIC第二步 模型 ASIC第三步 · 淬思所在 TPU TRN MTIA MAIA 云端 · 已走完 TrI端侧 · 淬思 专用化 ↑ · PPA ↑ 通用性 ↓
固定投入
≈ 2 亿≈ 1.1 亿
定义到量产
≈ 2 ≈ 6 个月
项目团队
≈ 300 50 + AI
起量门槛
1 家 × 1,000 万颗20 家 × 50 万颗

传统定制 ASIC → 淬思模式。Design house 只接大单,NPU 厂只做通用件;我们把大而散的定制需求变成一条可重复的产线。

02核心技术

定制的是权重,复用的是算子平台。

一颗芯片,两层掩膜

算子固化为平台层,权重落入定制层。悬停分层。

平台层 · 跨客户复用 数据流阵列 · 控制核 · SRAM · 接口 IP 定制层 · 按客户重制 权重 ROM · 8–10 周 · 掩膜成本约 1/10

Agentic EDA 生产线

一份 spec 进,可签核的 GDS 出;Agent 在真实工具链上读报告、修设计。

AGENT · 自动读报告 · 修复 · 重跑 spec.md Spec Architecture RTL Verification DFT Syn / STA P&R Signoff GDS
03闭环

四个阶段,一个飞轮

签核结果、硅后数据与客户反馈回到性能模型、架构库与工程资产。

01 · ENGINE ①性能建模模型 · 场景 · 约束 → 设计点输出:芯片方案 02 · ARCHITECTURE数据流架构定义阵列 · 量化 · 存储 · 接口输出:架构与存储方案 03 · ENGINE ②Agentic EDA 实现Spec → RTL → P&R → Signoff输出:可签核的 GDS 04 · DELIVERY流片与量产MPW · 全掩膜 · Bring-up · 良率输出:Die / SoC / IP 回流 · 签核结果 · 硅后数据 · 客户反馈 → 性能模型 · 架构库 · 工程资产 做得越多,后面的交付速度和确定性就越高
04引擎 ①

先比较,再收敛

关键架构决策在流片前完成——这是定制芯片能压到六个月的前提。

  • IN输入 · 模型 · 量化精度 · 功耗 · 面积
  • SRCH搜索 · 阵列 × 数据流 × 存储 × 调度
  • OUT输出 · 多组候选点的面积 · 功耗 · 延迟
05引擎 ②

Agentic EDA,作为一条产线

不对外卖工具,而是固化了 Reference 与 Recipe 的内部产线,运行在真实 EDA 工具链上。

  • 01一份 spec 进,Agent 规划任务、调用工具、读报告
  • 02自动修复、重跑,直到设计可签核
  • 03对芯片结果负责,不对脚本负责
大模型能写 RTL,写不出能签核的芯片。差的那一段,正是我们积累的工程资产。
首页/产品与解决方案
产品与解决方案

不是通用 NPU,而是围绕你的模型做的芯片。

Die、SoC 或 IP,按你的平台选择;硬件围绕模型定义,拿到芯片即可集成。

02Trace 架构

四个结构性选择

硬件围绕模型定义,客户无需维护复杂软件栈,拿到芯片即可集成。

01

硬化数据流

几乎无运行时调度开销

02

权重固化

片上带宽突破带宽墙

03

近存计算

更低延迟与访存功耗

04

灵活系统接口

UFS / SDIO 等可选 · 兼容产品扩展与迭代

03解决方案 · 以 AI 眼镜为例

同一副眼镜、同样的面积预算,装下一个明显更好的模型。

设计点已收敛,RTL 与后端推进中。交付形态:Die / SoC / IP。

面积预算 可编程 NPU 通用件 退货率高需求成立,产品不成立 续航不足一天常驻监听吃穿续航 镜腿发热贴肤热点 整机重量 · 电池 · 芯片面积 · 常开功耗 · 首字延迟:全部由客户预算锁定
一颗芯片同时解开三个结:放得下、不吃穿续航、首字无感
放得下
面积预算内,不挤占主控、存储与射频
常开
常驻监听不吃穿续航
无感
首字延迟跨过无感门槛
不上云
隐私不出端 · 断网可用
04以眼镜为例

瓶颈从来不在模型,而在留给芯片的功耗与面积

瓶颈

通用 NPU 在主控、射频、电源旁边放不下;常驻监听吃穿小电池;低算力方案让用户等。

结果

放得下、不吃穿续航、首字无感——下一家客户只需重制定制层。

技术细节见技术页 预约可行性评估
首页/关于我们
关于淬思科技

让碎片化的定制需求,真正变成可交付、可量产的专用芯片。

上海淬思科技有限公司成立于 2026 年,总部位于上海。已完成两轮融资,投资方包括砺思资本(Monolith)、启盈同创、红杉、云启。

01团队

懂模型与架构、有 EDA 自动化、真做过流片——三条链在同一支团队

CEO
创始人 & CEO
潘鸿洋
  • 复旦大学博士
  • 英伟达赞助 MLCAD 2025 国际竞赛冠军
  • 多颗 28nm RISC-V 流片经验
  • EDA 领域连续创业者
CTO
联合创始人 & CTO
联合创始人
  • 加州理工背景
  • SambaNova 早期 / 首席工程师
  • 三代数据流架构量产经验
CSO
联合创始人 & CSO
朱可人
  • UT Austin 博士
  • MIT 科技评论 TR35
  • Cerebras · AI for EDA / DARPA IDEA
20+
全职工程师 · 达摩院 · 华为 · Intel · Nokia
20+
SoC、物理实现与签核资深专家
2026
成立 · 上海
2
砺思资本 · 启盈同创 · 红杉 · 云启
02能力与验证

三条能力链,三类证据。

算法模型与数据流架构SambaNova · 三代架构量产 EDAEDA 自动化MLCAD 2025 全球冠军 量产流片与量产28nm 学术流片 · 华为 20+ 年 SoC TrI 约 20 名工程师 · 达摩院 · 华为 · Intel · Nokia
TOOL
MLCAD 2025 ReSynthAI · 全球冠军−50% 迭代 · +15% 版图 · −34% 功耗
SILICON
28nm RISC-V 乱序核 · 学术流片 · 硅验证完成6 mm² · CoreMark/MHz 5.65
CAPITAL
两轮融资完成 · 2026砺思资本(Monolith)· 启盈同创 · 红杉 · 云启
03我们要去哪

从首颗模型专用芯片,到端云协同平台

2026定义与验证 · 与标杆客户完成首颗芯片定义
2027首颗芯片流片 · 启动硅后回流
2028量产 · 从小端侧拓展至机器人、AI PC、车载
「真正的门槛,是当模型和场景不断变化时,谁还能快速做出真正好用的芯片。」—— 潘鸿洋,创始人 & CEO
04投资方

投资方

砺思资本 Monolith
启盈同创
红杉
云启资本
05加入我们

一起做端侧第一批模型级专用芯片

架构、前端与验证、后端实现、编译器与算法。招聘信息在公众号发布。

hr@traceic.com
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淬思动态

新闻、里程碑与技术分享

公众号·2026.09.06

淬思科技亮相 2026 Inclusion·外滩大会

9 月 9 日至 12 日,淬思科技将亮相 2026 Inclusion·外滩大会,与产业伙伴分享面向具体模型与应用场景的专用推理芯片研发实践。

阅读公众号文章
融资·2026.06

淬思科技完成首轮融资,砺思资本与启盈同创联合领投

资金用于首款面向智能体推理的专用芯片研发与流片,以及核心团队扩充。

奖项·2025

MLCAD 2025 ReSynthAI 全球冠军

英伟达赞助的国际 EDA 赛事冠军。

·2025

28nm RISC-V 乱序核 · 学术流片

硅验证完成,CoreMark/MHz 5.65。

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