后摩智能B轮融资数十亿元，存算一体这波热，赌的是智能体的电费账

让智能体帮你干一下午活，它背后要调多少次模型？十几次、几十次都不稀奇。每调一次都是真金白银的电费，笔记本风扇也跟着嗷嗷叫。

存算一体芯片最近集体吸金，说到底就是这笔账。后摩智能宣布完成数十亿元人民币B轮融资，钱用在M50芯片的规模化交付、新一代M6X和3D存算一体产品研发上，投资方名单还没公布。我们 AI主线 的看法是：后摩智能这一轮被追捧，买的不是“新架构”三个字，而是智能体长时间跑在端侧时，对“每瓦能出多少token”的刚需，能不能兑现，要看那些产品定点最后变成多少出货量。

热的不止它一家。微纳核芯10月28日宣布完成超10亿元C2轮，两个月内融资超过20亿元。九天睿芯半年累计融了10亿元，10月22日由财务顾问披露。三家走的都是存算路线，消息集中在10月下旬到11月初。

搬数据比算数据还费电，是怎么回事

先说存算一体是啥。传统芯片干AI活，计算单元和存储单元是分开的，模型参数得不停地从存储搬到计算单元。可以想成厨师和冰箱隔了三条街，做一道菜要跑八趟，真正切菜的时间没多少。

存算一体的思路，是把一部分运算挪到数据旁边做，少跑腿。大模型推理偏偏就是这种活，很多时候慢的不是算力不够，是数据送不过来。

有意思的是，高通9月公开下一代Hexagon NPU时，药方不一样，病灶却是同一个。按高通自己的说法，新NPU的共享内存比骁龙8 Elite Gen 5上的多了50%，让模型状态和KV-cache离加速器更近，目标是在手机上跑30B参数的MoE模型。一个是把计算挪向数据，一个是把数据拉近计算。大厂小厂都在啃同一块骨头，这个方向本身不是画饼。

10W听着香，短板在哪

M50是后摩2025年7月25日发布的端边大模型芯片。官方给的数字是INT8下160 TOPS，典型功耗10W，还说能效是传统架构的5到10倍。官方的类比是手机快充的功率。

这个数对薄本、机器人、小盒子很要命，因为这些设备的散热空间就那么点大。

但另一面也得摆出来。M50的内存可配到48GB，带宽153.6GB/s。拿AMD的Ryzen AI Max+ 395对照，它是128GB统一内存，AMD自己说GPU最多能分到112GB，按LPDDR5X-8000和256位总线算，带宽是256GB/s。容量和带宽，M50都没占上风，它押的是功耗和整机形态。

而且参数量大不等于速度慢。computingforgeeks引用ServeTheHome的测试，在128GB的Strix Halo机器上，稠密的Llama 3.3 70B大约5 tokens/s，MoE的gpt-oss-120b大约31 tokens/s。模型结构和带宽，比参数总量更能决定速度。

再看联想开天P7。官方展示说它搭载M50，综合算力190TOPS，能离线跑1220亿参数的大模型，本地速度50 tokens/s。数字听着猛，我的猜测是这类“大参数加高速度”的组合，多半是MoE模型只激活一小部分参数在干活。目前能查到的都是厂商自己的演示，没有独立第三方的实测。

150个定点，能变成多少台机器

后摩说，截至2026年8月底，M50拿到150多个产品定点，10月又披露服务客户超过百家。

定点是“我打算用你”，不是“我买了你多少片”。从定点到量产交付，中间隔着软件适配、整机验证、终端卖不卖得动，每一关都能卡住。

还有一层得拆开看。联想和中国移动旗下基金此前都投过后摩，又恰好是P7和全光网络智能终端的合作方。这些案例有产业合作的成色，也带着股东关系，判断量产能力，得看更多非股东客户的出货。

软件这关尤其关键。后摩说自家的大道软件栈能让客户不用手动调参和量化校准就部署大模型。这话要是成立，适配周期会短很多，但目前仍是厂商的说法。写代码的兄弟都懂，芯片参数再好看，工具链磕磕绊绊，也就是路边一条。

对咱们个人开发者，眼下不用急。后摩的客户是做整机的终端厂商，想体验大概率得等整机上市和独立评测。要是我来做选型，会先盯三个数：同一个模型下的实测token速度、整机功耗、软件栈支不支持自己在用的模型。

钱已经到账，接下来我们 AI主线 盯三件事：联想开天P7这类整机能卖多少，M6X和已经投产的3D存算芯片A20什么时候有实测，软件适配是不是真的省事。存算一体能不能从融资故事变成重复订单，答案不在发布会上，在出货单里。