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AI算力中心感知效能管理方案商获联想之星险峰天使轮融资

时间:2026-06-27 11:13
芯感通科技完成数千万元天使轮融资,联想之星与险峰联合领投。该公司研发芯片级磁通门传感器,用于AI数据中心电流与磁场精密感知,构建四层技术体系实现能效动态调节,并拓展至太空算力场景。首颗航天测试芯片已流片,数据中心产品预计明年小批量交付。

AI算力的迅猛发展,正将数据中心推向一个前所未有的能耗十字路口。一方面,大模型训练对算力有着近乎贪婪的需求;另一方面,万卡集群带来了供电、散热与功耗管理的严峻挑战——这一切,都指向一个曾被低估的关键环节:电流与磁场的精密感知。

芯感通科技有限公司,正是这个赛道上的崭新玩家。日前,这家公司完成了数千万元的天使轮融资,由联想之星与险峰长青联合领投,所筹资金将用于芯片研发迭代、产品验证及市场拓展。消息一出,业内目光纷纷聚焦于其“芯片级磁通门”这一独特技术路线。

01 被忽视的感知瓶颈:AI数据中心能耗困境的根源

在传统数据中心,电流监测通常采用“分层分治”的方案:板级使用分压电阻进行粗略测量,模块级采用霍尔传感器,总线级则依赖于磁通门传感器。这三种传感器的量程、精度与输出特性各不相同,数据无法互联互通,更谈不上统一调度与智能分析。对于需要实时监控和智能运维的AI数据中心而言,这种“信息孤岛”状态,就如同驾驶一辆仪表盘各不相同的汽车,想要精确控制油耗几乎无从谈起。

更为棘手的是,传统霍尔传感器在高密度、大电流场景下,存在噪声高、温漂大的问题,量程与分辨率难以兼顾;而传统磁通门传感器虽然精度优越,但其绕线结构导致体积庞大、集成度低,难以适应高频应用需求。随着单柜GPU数量从几十张飙升至万卡集群,这些技术短板正被急剧放大,成为制约系统效率的瓶颈。

02 芯片重塑感知体系:从分立元件到集成化方案

芯感通的核心思路是:将原本庞大的磁通门技术集成到一颗芯片上。通过采用MEMS梳齿结构、3D堆叠封装、CMOS模拟前端、高速ADC以及片上标定算法,他们成功将磁通门传感器的体积压缩至芯片尺度,同时保持了高精度与数字化输出。据悉,公司核心磁通门芯片已完成首次流片,实现了1nT的精度和0.5‰的线性度——这一指标在业界相当亮眼。


芯感通PerMAG3001流片成功,展示梳齿结构(图源:企业)

但芯感通并不满足于仅仅做一个“芯片供应商”。他们构建了从芯片、ASIC、系统到AIDC算力与效能智能调配平台的四层技术体系,同一套技术架构可以灵活覆盖板级、机柜级和系统级三类应用场景。一旦这些层级的数据被统一采集,系统便能对机柜负载、模块功耗进行实时预测,并动态调整供电、液冷和GPU资源分配,形成闭环优化。

换句话说,芯感通提供的是一套让数据中心“能看见、能思考、能行动”的感知基础设施,为AI算力的高效运行奠定了坚实基础。

03 从地面到太空:高可靠感知场景的广阔想象空间

AI数据中心是芯感通的第一目标市场,但太空算力场景同样在其战略射程之内。原因显而易见:在太空中,没有空气对流,散热完全依赖导热和辐射,系统几乎没有过热冗余;设备一旦入轨,几乎无法进行维护;任何新增重量都会显著推高发射成本。这些严苛条件,对传感器的精度、体积和可靠性提出了极高要求。

芯片级磁通门方案天然具备高集成度、小型化和高可靠性的优势,恰好完美契合太空环境的特殊需求。目前,公司已与卫星企业开展合作,相关产品性能已通过初步验证。按照规划,正式模组产品预计于2026年下半年推出,并进入客户测试阶段。

可以说,芯感通选择从“最难的地方”切入,一旦在太空场景站稳脚跟,地面数据中心的应用反而显得顺理成章,其技术实力与应用前景将更加令人信服。

04 团队实力与最新进展:从研发到量产的坚实步伐

芯感通的核心团队拥有丰富的芯片与智能感知产业经验。创始人牛郁岭,曾任美国高通骁龙芯片封测主任工程师,后担任一径科技美国研发中心总经理、芯片研发封测总监;联合创始人张乃川,曾负责图达通Robin905激光雷达平台研发与量产,并曾任一径科技芯片研发与技术管理部总经理、希烽光电硅光芯片技术负责人。

目前,公司在航天领域的首颗测试芯片已完成流片并通过模组验证,性能达到合作方要求。在数据中心领域,今年主要工作是完成客户验证和方案导入,预计明年开始小批量交付,逐步实现规模化应用。

硬氪与芯感通创始团队交流节选

问:为什么要强调“芯片级磁通门平台”中的“平台”属性?

张乃川:传统方案中,不同层级采用不同类型传感器,虽然测量对象都是电流和功率,但数据格式、精度特性和稳定性并不一致,很难形成统一的数据体系,更无法支撑系统级优化和AI训练。我们提出的平台价值在于:用同一套技术架构覆盖板级、模块级和机柜级三个层级。同一技术路线、同一参数体系、同一数据特征,通过不同产品形态实现全链路监测。当数据统一采集后,数据中心就具备了系统级调度能力。对于大模型训练,尤其是基础模型训练,周期长、投入大,过去很多异常只能在严重故障后被发现,而板级实时监测可以在电流波动刚出现时提前干预,保障训练稳定性。

问:为什么太空算力场景同样需要这样的传感器方案?

张乃川:主要有四点:一是散热条件极其受限,太空系统几乎没有过量散热冗余;二是系统不可维护,必须依靠高水平在线监测和预测性维护;三是对重量高度敏感,要求传感器小型化、高集成化;四是要兼顾抗辐射和长期可靠性。在太空计算场景中,这类传感器方案已经成为保障系统正常运行的基础设施,属于刚性需求。

问:目前产品的落地进展如何?

张乃川:航天领域,首颗测试芯片已完成流片并通过模组验证。下半年将推出正式产品样品,向客户送样测试。数据中心领域,今年主要完成客户验证和方案导入,明年开始小批量交付。数据中心市场一旦规模化,潜在空间会更大。

05 投资人视角:布局未来算力基础设施的关键环节

联想之星:芯感通切入的是AI算力基础设施从“建设规模”走向“运行效率”后的关键环节。随着万卡集群和高功耗服务器普及,精细化电流与功率感知将成为能效管理、故障预警和稳定训练的底层能力。我们看好团队以芯片级磁通门方案重构算力中心感知体系,并向太空算力等高可靠场景延展。

险峰长青:无论是AI数据中心中的电流监测与能效优化,还是未来太空计算、海洋探测、地磁导航中的环境感知,都需要高精度、高可靠、可规模部署的感知能力,高性能磁感知有望成为新的关键基础设施。芯感通通过芯片级磁通门技术,将原本局限于高端科研和航空航天领域的能力推向产业化应用,大幅扩展了技术路径的应用边界。团队同时具备芯片设计、先进封装、智能感知及复杂系统的量产经验,期待其成长为面向算力、航天与海洋等领域的新一代智能感知平台企业。

来源:https://www.163.com/dy/article/L01GCK3I05118DFD.html
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