内存墙催热 3D DRAM2026 年多家厂商拿到十亿级融资，资本押注堆叠加近存计算路线

我先联网检索 "内存墙、资本盯上 3D DRAM" 的最新多信源信息。

我再精读两篇主稿和一篇融资报道，核对厂商名单、融资时间与技术路线细节。

直接说结论：在大模型推理向端侧和边缘下沉之后，存储带宽已经成为拖住算力释放的主要瓶颈，业界把这种现象叫 "内存墙"。2026 年围绕 3D DRAM 的存算、近存计算方向密集出现大额融资：从年初的东方算芯，到 8 月的谦合益邦、10 月的算苗科技和亿铸科技，年内已有多家厂商拿到十亿乃至数十亿级别资金，微珩启元也在一个月内连续完成两轮融资。资本集中下注的逻辑很清楚 ——HBM 虽成熟但成本高、供给集中，高并发推理集群需要更低单位带宽成本和更大 KV 缓存容量，3D DRAM 用晶圆级混合键合把存储层和逻辑层垂直集成，再叠加近存计算或存算一体，试图缩短数据搬运距离。但目前各家仍处在流片、回片点亮到早期量产阶段，融资换来了更长研发窗口，不等于商业模式已经跑通。

一、内存墙是怎么形成的

过去几十年，处理器算力的提升速度一直快于内存带宽和访问延迟的改善速度，两者差距持续拉大。进入大模型推理阶段后，问题被进一步放大：

推理过程需要反复读取权重参数和 KV 缓存，数据吞吐量大。
一旦存储带宽跟不上，计算单元只能空转等待数据，芯片峰值算力利用率下降。
等待数据还会带来更高延迟和能耗，单位 Token 成本随之上升。

换句话说，现在推理集群要的不只是更高峰值算力，更是更低的单位带宽成本、更大的缓存容量和更短的数据搬运距离。

二、两条解题路线与 3D DRAM 的位置

路线一：提升存储带宽

方案	实现方式	优势	短板
HBM	TSV 硅通孔多层 DRAM 堆叠，搭配 2.5D 硅中介层与加速器协同	商业化最成熟，已广泛配套 AI 训练 GPU，访存带宽高	供给集中在海外存储三巨头；工艺与良率门槛严苛；单颗容量有上限；单位带宽成本高，不适合海量 KV 缓存和高并发推理集群大规模落地
3D DRAM 近存方案	晶圆级混合键合，把 DRAM 存储层与 AI 逻辑层垂直集成，不依赖传统 TSV 与 2.5D 中介层	在有限芯片面积内同时拉高带宽与容量，适配 KV 缓存需求，与 HBM 形成差异化定位	仍处于工艺验证阶段，要攻克混合键合对准、层间互连可靠性、堆叠散热和良率管控

路线二：改变计算位置

近存计算：把简单运算单元放到存储阵列周边，数据流出存储之前先完成部分计算，减少向外搬运。
存算一体：更进一步，直接在存储阵列内部完成乘加运算，从源头削减数据搬运量。

两条路线并不割裂，国内不少创业方案正是把 3D DRAM 堆叠和近存计算 IP 做融合设计，在带宽、容量、功耗之间权衡，再按云端、边缘、端侧场景分化。

三、2026 年年内主要融资与进展

厂商	成立 / 背景	融资情况	技术路线与当前进展
东方算芯	2024 年 5 月成立，总部上海张江，依托清华大学集成电路学院移动计算研究中心，董事长兼 CEO 魏少军	2026 年 4 月完成 A+ 轮融资，国家人工智能产业基金为股东之一，计划四季度启动 B 轮	DF1000 为国内首颗采用 DRAM-Logic 晶圆级混合键合 3D 垂直封装的 AI 芯片，走 "软件定义 + 3D DRAM 近存计算" 路线；BF16 算力 520TFLOPS，访存带宽 6.4TB/s，已完成流片验证并实现 128 卡集群运行；迭代产品 DF2000 计划四季度发布，DF3000 预计 2027 年四季度推出
谦合益邦	2024 年 1 月成立，网易孵化，团队自 2018 年起研发 3D DRAM 存算芯片	2026 年 8 月 14 日完成超 20 亿元 B 轮融资，投资方包括国调基金、中国移动链长基金、山行资本、星连资本、石溪资本等	以 3D DRAM 存算一体、三维集成为原生路线，面向云游戏、加密算力、AI 加速等场景；8 月 21 日宣布自研 4 层 3D DRAM 堆叠存算一体芯片成功回片并点亮
算苗科技	2022 年 11 月成立，核心团队具中科院背景，有 3D 混合键合晶圆量产经验	2026 年 10 月 14 日完成 Pre-A2 轮与 A 轮融资，一年内合计融资近 20 亿元，由亦庄国投等北京市区两级国资平台领投	自研 TokenPU 推理芯片，底层为 3D DRAM 混合键合堆叠架构，将 8 层 DRAM 存储晶圆垂直堆叠在逻辑晶圆上，主打 16TB/s 访存带宽，面向云端大模型推理；首款 A4E 于今年 6 月流片，规划第一代产品 2027 年量产
亿铸科技	2020 年 6 月成立、2022 年正式运营，总部苏州，在上海、杭州、成都、长沙设子公司	2026 年 10 月 23 日宣布完成超 10 亿元新一轮融资，资金用于研发投入、产品迭代及产业化推进	以 3D DRAM 为核心路线，首创全数字化通用存算一体架构，产品覆盖算力卡、工作站、一体机到推理集群，自研 YICA 软件平台兼容 CUDA、PyTorch；基于 3D DRAM 的全数字通用存算一体 AI 芯片已完成流片，商用芯片测试结果基本达到预设设计指标
微珩启元（微珩科技）	2025 年 1 月在杭州注册，CTO 李炳博为浙江大学信息与通信工程博士，董事长孔剑平、CEO 胡楠为 Nano Labs 连续创业者	2026 年一个月内连续完成两轮 Pre-A+ 融资：9 月 28 日投资方含 TCL 创投、翌马资本、华樟基金等；11 月 5 日引入国香资本、硅港资本	面向端侧、边缘场景开发 AI 推理专用 LPU；将 3D DRAM 近存、SRAM 存算与 RISC-V 异构融合，通过多层 DRAM 垂直堆叠和高密度互连缩短存储与计算距离；流片进展尚未公开

四、国内研发脉络与产业侧动向

国内从学术预研走向产业化验证的节奏

年份	进展
2021 年	国内研究团队先后产出近存计算、4F² DRAM 架构论文，开启 3D 堆叠存算方向系统性研究
2023 年	长鑫存储发布 4F² 架构论文，打磨 DRAM 与 CMOS 工艺解耦、晶圆混合键合互连方案；高校体系结构团队陆续产出 3D DRAM 近存计算成果
2024 年	清华大学团队在 ISCA 发布面向大模型的 3D DRAM 近存计算架构，验证垂直堆叠的能效增益
2025 年	长鑫在 IEDM 发表论文，披露 12 英寸平台 DRAM 与 CMOS 晶圆级混合键合实验验证；多家创业企业启动 3D DRAM 芯片流片
2026 年	产业化成果集中释放，多家企业完成流片、回片点亮、集群调试，叠加密集大额融资，赛道进入加速验证期

产业侧相关信号

国际层面，据媒体报道台积电近期开始制定先进存储芯片生产计划，考虑应英伟达需求布局 3D DRAM，正在评估新建工厂或收购改造现有半导体工厂两种方案，尚未最终确定。
三星已展示 16 层垂直堆叠原型，是目前公开堆叠层数最高的 3D DRAM 方案之一；4F² 架构也被美光、三星、SK 海力士、长鑫等厂商同时关注。
产能规划方面，有合资工厂向设备供应商透露远期产能目标，但该数字离现实尚远，落地仍需打折看待。

五、结论

2026 年资本密集押注 3D DRAM，直接动因是推理侧内存墙变清晰：HBM 解决训练带宽问题，但成本和供给结构不适配高并发推理；3D DRAM 用混合键合垂直集成存储与逻辑，配合近存计算、存算一体，想在带宽、容量和单位成本之间给出另一条路。目前赛道分化为云端推理、边缘和端侧不同场景，各家进度并不一致 —— 亿铸已流片并公布测试结果，谦合益邦 4 层芯片回片点亮，东方算芯跑通 128 卡集群，算苗量产计划放在 2027 年，微珩启元流片进展未公开。后续判断这条路径能否成立，关键看两个硬环节：堆叠良率和键合、散热、长期可靠性能不能稳定，以及芯片能否通过下游客户验证并进入批量供货；融资公告本身不能作为产品成熟或商业模式跑通的依据。

【相关 FAQ】

问题 1：什么是内存墙，为什么内存墙难题会让资本盯上 3D DRAM？

回答 1：内存墙指处理器算力增速快于内存带宽和延迟改善，大模型推理反复读取权重和 KV 缓存，带宽跟不上时计算单元只能空转；3D DRAM 通过晶圆级混合键合把 DRAM 存储层和逻辑层垂直集成，在有限面积内同时拉高带宽与容量，是缓解内存墙的一条堆叠加近存路线，因此在 2026 年受到资本密集关注。

问题 2：2026 年拿到融资的 3D DRAM 相关厂商主要有哪些，融资金额量级如何？

回答 2：年内涉及东方算芯（A+ 轮，国家 AI 产业基金为股东之一）、谦合益邦（超 20 亿元 B 轮）、算苗科技（一年内合计近 20 亿元）、亿铸科技（超 10 亿元新一轮）、微珩启元（一个月内两轮 Pre-A+），多家厂商拿到十亿乃至数十亿级别融资，资金主要用于研发、流片迭代和产业化推进。

问题 3：3D DRAM 和 HBM 有什么区别，为什么资本押注的是 3D DRAM 而不继续只扩 HBM？

回答 3：HBM 靠 TSV 硅通孔加 2.5D 中介层堆叠，适合训练场景但供给集中、成本高、单颗容量有限；3D DRAM 用晶圆级混合键合直接垂直集成存储层与逻辑层，定位是更低单位带宽成本和更大 KV 缓存容量，适配高并发推理集群，与 HBM 形成差异化互补，而不是正面替代。

问题 4：这些 3D DRAM 创业公司目前处于什么阶段，有没有量产产品？

回答 4：整体仍处在流片、回片点亮到早期量产阶段：亿铸基于 3D DRAM 的存算一体芯片已流片、测试基本达预设指标；谦合益邦 4 层堆叠芯片回片点亮；东方算芯 DF1000 完成流片验证并跑通 128 卡集群；算苗首款 A4E 已流片、第一代产品规划 2027 年量产；微珩启元流片进展尚未公开。

问题 5：押注 3D DRAM 路线还存在哪些风险，后续该看什么指标？

回答 5：风险包括晶圆混合键合对准与良率、层间互连可靠性、堆叠结构散热、长期可靠性数据，以及客户是否愿意为新架构改写软件栈；后续应跟踪可核对的流片结果、散热与良率数据、下游客户验证和批量供货进度，而不是只看新一轮融资公告。

【参考资料】