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36氪首发 | 联想之星险峰联合领投,AI算力中心感知与效能管理方案商完成天使轮融资-36氪
乔钰杰 · 2026-06-22 · via 36氪

作者 | 乔钰杰

编辑 | 袁斯来

硬氪获悉,芯感通科技有限公司(以下简称“芯感通”)日前完成数千万元天使轮融资,由联想之星与险峰联合领投。本轮融资将主要用于芯片研发迭代、产品验证及市场拓展。

随着大模型训练规模持续扩大和商业服务展开,AI算力基础设施的铺设在快速亟需高效能运营,同时,高性能GPU也将算力推入高能量密度、高功耗时代。

从单柜数十张GPU到万卡集群,数据中心内部的供电、散热和能耗管理正在成为新的技术瓶颈。与此同时,太空算力、轨道数据中心等新兴方向兴起,也对系统稳定性和精密感知能力提出了更高要求。这一背景下,芯感通选择从算力基础设施中一个日益关键的环节切入——电流与空间磁场感知。

电流与功率感知领域,传统的霍尔传感器存在噪声高、温漂大等问题,在高密度、大电流场景下难以兼顾量程与分辨率,无法满足AI服务器对精细化电源管理的需求;传统磁通门传感器则采用绕线结构,体积较大、集成度较低,同时难以满足高频应用需求。

公司联合创始人张乃川向硬氪介绍,目前行业普遍采用分层监测方案:板级使用分压电阻进行粗粒度检测,模块级采用霍尔传感器,总线级再使用传统磁通门传感器。由于三类传感器的量程、精度和输出特性差异较大,导致数据无法统一,难以形成贯穿整个系统的实时监控和调度能力。

对于今天的AI数据中心而言,仅仅“看见”系统状态已经不够,更需要建立统一、实时、可预测的感知体系,从而支撑能效优化和智能运维。

基于这一思路,公司通过MEMS梳齿结构、3D堆叠封装、CMOS模拟前端、高速ADC及片上标定算法等技术,开发出可实现半导体集成的芯片级方案,将原本体积较大的磁通门技术压缩到芯片尺度,在保持高精度的同时实现数字化和高集成化。据了解,公司核心磁通门芯片已完成首次流片,达到1nT精度和0.5‰线性度。

芯感通PerMAG3001流片成功梳齿结构(图源/企业)

与传统单点传感器不同,芯感通更强调“多技术栈融合”能力。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,同一套技术架构可覆盖板级、机柜级(Rack)以及系统级(Inlet)三类场景,实现数据中心不同层级感知数据的统一采集与管理。

当这些数据被打通后,系统便能够对机柜负载、模块功耗等状态进行实时预测,并动态调节供电、液冷和GPU资源,实现闭环优化。

除目前AI算力中心外,这一解决方案同样适用于太空算力领域、并同时解决了太空中对于体积、重量、功耗和实时响应的关键需求。

芯片级磁通门方案天然具备高集成度、小型化和高可靠性优势,能够满足太空环境对感知系统的特殊要求。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。

团队方面,芯感通核心成员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、芯片研发封测总监等职务。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工作,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。

以下为硬氪与芯感通创始团队交流节选:

硬氪:“芯片级磁通门平台”,为什么要强调“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,但输出的数据格式、精度特征和稳定性并不一致,因此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。此外,传统传感器大多属于模拟器件,难以与现代数字通信协议深度融合,集成成本较高。因此,目前数据中心内部各层级之间仍然存在较强的信息孤岛现象,缺乏统一调度能力。

我们提出“芯片级磁通门平台”的核心价值,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。也就是说: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,实现对整个AIDC(AI Data Center)电源系统的全链路监测。当板级、模块级和机柜级数据被统一采集后,数据中心就具备了系统级调度能力。

对于大模型训练而言,尤其是基础模型训练,周期长、投入大,对系统稳定性要求高。过去很多异常只能在出现严重故障后被发现,而如果能够在板级实现实时监测,就能够在电流波动刚出现时提前干预,例如降低负载、优化功耗,从而避免故障扩散,从而保障模型训练的稳定性。

硬氪:为什么太空算力场景同样需要这样的传感器方案?

张乃川:公司最初的目标市场其实是AI数据中心。但随着太空计算、轨道数据中心等概念兴起,我们发现太空场景对精细化电源管理的需求也很迫切。

原因主要有四点,首先散热条件极其受限,地面数据中心可以利用空气对流、风冷甚至液冷系统进行散热,而太空环境不存在空气对流,只能依靠导热和辐射散热,因此系统几乎没有过量散热冗余,对功耗管理要求极高;其次系统不可维护,地面设备出现故障可以更换和维修,而卫星一旦进入轨道,维护成本极高甚至无法实现,因此必须依靠更高水平的在线监测和预测性维护能力;第三对重量高度敏感,任何增加的重量都会直接提升发射成本,因此太空计算设备要求传感器尽可能小型化、高集成化;第四,需要兼顾抗辐射和长期可靠性,传统传感器并非针对太空环境设计,在可靠性、集成度和环境适应性方面存在天然局限。

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。因此,我们也在将核心技术能力逐步向太空计算方向延伸。

硬氪:目前产品的落地进展情况如何?

张乃川:航天领域,公司首颗测试芯片已经完成流片,并通过模组验证,性能达到合作方要求。按照计划,今年下半年将推出正式产品样品,并向客户送样测试。如果测试结果符合预期,首批合作卫星有望搭载公司的传感器芯片开展在轨验证。

数据中心领域,公司当前重点推进的是电流检测产品。由于服务器和机柜的导入周期相对较长,今年主要完成客户验证和方案导入,预计明年开始小批量交付,并逐步形成业务规模。而数据中心市场一旦进入规模化阶段,潜在市场空间会更大。

投资人观点:

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,大幅扩展了磁通门这个技术路径的应用边界。目前,公司已顺利实现芯片流片验证,并在数个场景实现验证和导入。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,拥有很强的跨学科技术整合能力,我们期待芯感通成长为面向算力、航天与海洋等关键领域的新一代智能感知平台企业。