《科创板日报》6月3日讯（记者 王耐）当你在对话框里敲下“我家附近哪里能洗车”，背后可能有一个万亿参数的模型正在兢兢业业地分析“洗车”这个词的千百种含义。你问AI“今天牙痛怎么办”，它却调动了万亿参数来理解“牙痛”的哲学内涵。
这就是当前AI算力的真实困境：大模型参数站上万亿级别，AI算力需求激增，但大部分实际场景中的AI推理，也许不需要这么“用力”。推理成本高企，也成为产业落地的最大卡点。
这正是稀疏计算要解决的核心问题。稀疏计算只激活模型中的有效参数，跳过冗余计算，在同等精度下大幅降低推理成本。随着AI从“训练竞赛”转向“推理普惠”，稀疏计算正从可选路径变为必选答案。
墨芯人工智能就是稀疏计算领域的其中一家。
这家成立于2018年的稀疏计算企业，刚刚完成近十亿元C轮融资，本轮融资汇聚了深创投、岩山科技、大湾区共同家园、力鼎资本、蕴盛资本等重磅产业资本及市场化机构，凯旋创投、华大松禾天使基金、创享投资、盛景嘉成等多家老股东共同参与。此时，距离上一轮蚂蚁集团领投的B轮已过去整整两年。据悉，B轮融资由蚂蚁集团领投，盛景嘉成跟投；A+轮融资由金浦投资上海金融科技基金领投，华大松禾天使基金、岩山科技战略跟投，多家财务机构、老股东将门创投继续跟投。
在这样一个时间节点完成大额融资，墨芯想对外传递什么信号？
“我们下决心要帮行业降低推理成本。”墨芯人工智能市场部副总裁郭威俊给出了几个理由：二代卡即将推出、商业化进入加速期。
二代卡年内推出，对标主流产品
“酒香也怕巷子深。”坐在记者对面的墨芯人工智能市场部副总裁郭威俊，开门见山地解释了公司为何选择在这个时间点走向台前。
据墨芯透露，公司第二代计算卡SparsePrime®预计将在年内正式推出。这款产品将基于多地千卡集群积累的真实负载数据设计，性能对标市面上主流的国产推理卡。
“我们认为在二代卡推出之后，我们应该能够成为主流的、值得客户考虑的选项。”向来低调的墨芯这样定义自身在国产芯片阵营中的角色——不是要取代华为或寒武纪，而是成为“国产替代的重要选手和稀疏计算领域的领头羊”。
墨芯一向强调了软硬协同，而非单纯比拼硬件制程。“我们不只是做稀疏计算的硬件加速卡，我们更关注在‘稀疏计算+芯片架构+软件工具链+软硬件协同+集群解决方案’的体系化能力。”据了解，目前公司50%到60%的人，覆盖在软件层。
在2022年，墨芯推出首颗芯片Antoum®。基于此，公司推出了SparseOne系列 AI 计算卡 S4、S10、S30 和 S40。
墨芯一代卡在实际客户场景中，“在不损精度的情况下，基本上稀疏加速能够做到2到4倍”。这一数字来自大语言模型、政务安防、能源、基因测序等真实生产环境，而非实验室跑分。
本轮融资的核心投向正是第二代计算卡的研发和量产。与此同时，算力网络版图也在加速扩张。未来12-18个月，墨芯将在全国战略区域部署算力中心，形成覆盖东中西部的算力服务网络——西北片区重点支撑当地政务数字化和传统产业智能化转型；西南片区，加速算力中心项目落地，构建低功耗绿色算力池；华东片区，部署面向金融、生物医药等和前沿科研的高性能推理算力集群；华北片区，聚焦重点工业基地，赋能传统重工业的智能化升级与数字化转型。
目前，公司已在陕西、浙江等地部署了千卡级推理集群，在真实生产环境中持续运行。积累的稀疏负载数据，正用于反哺下一代芯片架构。
产学研方面，墨芯与清华大学、复旦大学、杭州电子科技大学、卡内基梅隆大学等院校保持合作，在“半结构化稀疏”方向开展横向课题研究。公司在稀疏计算领域拥有100多项专利，创始团队来自卡内基梅隆大学的AI科学家及英特尔、Marvell等核心芯片量产团队。
“不拿大炮打蚊子”，死磕推理成本优化
一个1.6万亿参数的稠密模型，在处理“今天牙痛怎么办”这样简单的问题时，依然会激活全部参数。这就是稠密计算的根本困境：全参数激活，算力成本高昂。
郭威俊在采访中说得直白：“不用大炮的价钱打蚊子。”
他进一步解释：“大部分公司的AI需求没那么复杂。可能他现在需要的就是一个电蚊拍，但你非要让他买大炮。我们要解决的问题就是——不要让你用大炮的价钱打蚊子。”
从一个坦诚的回答中可见墨芯的选择，稀疏技术本身并非不可逾越的壁垒，真正的差异在于战略选择——很多同行押注在通用大模型，而墨芯选择同时布局“通用+垂直行业定制”。
“纯粹去拼参数、拼公关能力、拼市场能力，不大可能竞争得过资金雄厚的大公司。”他，“而且大部分企业的AI需求没那么复杂，不需要大而全的方案。他们更需要的是业务匹配和成本可控。”
这也是墨芯的核心定位——把推理成本打下来，让AI算力真正走向大规模应用。相比“大而全”，墨芯选择在细分赛道深耕——生物信息学分析、政务、运营商等垂直领域，在推理场景中追求极致性价比。
目前，墨芯在通用和行业定制两大板块的业务比例是60%和40%。其中垂直行业定制上，生物信息学分析、政务、通讯运营商几大领域商业化落地较快。
墨芯的一个真实案例给人留下深刻印象：“某政务安防项目，驻场一个月，性价比提升6倍，算力提升4到5倍。原本需要几千张卡，现在几百张卡就能完成同样任务，TCO（总拥有成本）提升2.7倍。”
目前，墨芯的稀疏计算方案已在多个领域落地：
- 生命科学与医疗健康：在生命科学、基因检测等领域已有明确项目交付，加速基因测序数据分析流程，缩短科研与临床决策周期；与医疗生信头部企业合作，加速基因测序数据分析流程，用于高通量测序、蛋白质结构预测等计算密集型任务；
- 城市治理与智慧社区：与华北高校合作智慧社区项目，落地人脸表情识别、人体姿态识别等应用，实现对社区异常行为的实时智能监测与预警；
- 智能制造与工业视觉：在电子制造、玩具工厂等场景落地安防CV项目，实现安全生产监控和产线异常识别等；
- 酒店文旅服务行业：与头部商旅酒店集团合作，探索稀疏计算在酒店智慧化管理和服务提质中的应用场景；
- 汽车与车路协同：正在探索V2X应用可能性，目前处于预研阶段，预计Q4有阶段性进展。
从“买流量”到“买token”：推理市场的百倍增长
对于行业未来，业界研究人士判断是：推理市场将迎来100-120倍的增长空间。
市场调研机构IDC则预计，到2028年推理工作负载占比将达到73％。随着OpenClaw（龙虾）智能体应用规模化铺开，将进一步推动算力需求向推理侧迁移。
资本押注的逻辑是：目前中国AI用户的渗透率约10%，未来有望达到互联网的90%以上水平；同时，人均使用频次也将大幅提升。两相叠加，推理需求的基本盘扩张是确定性事件。
更重要的是，算力的商业模式正在发生变化。从早年买通话时长，到买短信套餐，再到买流量包——接下来将是“买token”的时代。近期，三大运营商已推出 Token 套餐。
“运营商已经在做算力适配了。”他透露，墨芯已与三大运营商建立业务合作，共同探索面向政企客户的算力服务。
墨芯将持续在稀疏加速上迭代，“第二代卡出来之后，部分客户有可能做到7-10倍的加速比，这是我们的目标，而且是非常有希望的”。同时，墨芯也在前瞻布局物理AI和具身智能时代的算力需求。
现在布局还来得及么？
记者得到一个坦诚而不失乐观的回答，“现在0到1入局有点晚，未来两年很关键，能不能拿到重要市场份额，一定程度上甚至直接预告了这家公司的未来。”
为什么如此判断？芯片是一个非常烧钱的行业。“推出新一代芯片，花销在千万美金甚至上亿，很多公司一轮融资的钱只够制成一张卡。”这也是为什么墨芯要在垂直领域的定制化和商业化上下功夫——一方面带来正向现金流，为芯片研发提供资金补充；另一方面，用下游客户真实的声音来反哺研发。
“服务最好的客户，拿到最多的订单，对看清未来技术趋势也有帮助。订单最多的人，对市场的洞察和感知能力一定更强。”
“做难而正确的事”，对墨芯来说，难而正确的事情就是——在实际场景中先跑起来。
“市场化的过程，无外乎就是产品的性价比和市场需求的贴合程度，这两件事绝对绕不开。做到这件事，是难而正确的。”
“比如有些安防类客户，有几十个摄像头。他考虑的就是一张卡能支撑400个摄像头还是600个摄像头，这个数字对应着实打实的成本。”他们要做的，就是在这些数字上死磕。
在现实的商业决策中，英伟达强大的CUDA生态、以及华为昇腾、寒武纪等国产头部芯片厂商的激烈竞争，构成了严峻的竞争格局。墨芯的定位是：在稀疏推理的专精赛道做领头羊，用性价比和定制化能力赢得客户，再用实际的商用经验和数据反哺芯片设计。
“我们比较务实，从老板到销售，更愿意看到实际问题通过我们的方案得到解决。”为什么要这样做，因为“技术行业的正向循环很明确：满足客户需求→收获更多订单→现金流改善→吸引更好的人才→形成更好的产业优势”。
“这条路很难，但我们认为是正确的。” 郭威俊说。
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