近日，上海淬思科技有限公司（Trace Intelligence，简称“淬思”）宣布完成孵化轮融资，由砺思资本（Monolith）与启盈同创基金联合领投。本轮资金将主要用于首款面向智能体（Agent）推理的专用芯片研发与流片，同时加速核心团队的扩充，为公司在AI推理芯片领域的突破提供关键支持。
淬思成立于2026年5月，由复旦大学集成电路与系统国家重点实验室博士潘鸿洋创立。公司聚焦于解决定制AI芯片领域的核心难题：大模型推理的落地场景高度碎片化，模型架构与算法持续快速迭代，导致芯片需求难以提前锁定。传统芯片设计周期长，架构反复修改成为常态，“快速流片”与“保持竞争力”的目标往往难以兼顾。潘鸿洋指出，当前AI芯片的稀缺性已从算力转向设计速度，如何让芯片设计节奏跟上场景与模型的变化，是行业亟待突破的关键。
随着AI应用重心从训练转向推理，面向智能体的推理需求成为新战场。智能体的推理过程具有单用户、低延迟的串行特征，与通用GPU擅长的高吞吐批量计算形成鲜明对比。产业动态印证了这一趋势：2025年底，英伟达收购低延迟推理芯片公司Groq的核心资产并获得技术授权；2026年6月，英伟达推出专为智能体设计的Vera CPU。专用推理芯片正成为行业新方向，而竞争焦点已从单纯性能转向快速交付能力。
淬思的解决方案是将AI全面融入芯片设计全流程。其自主研发的Agentic EDA平台覆盖从设计规格到版图生成的每个环节，通过AI技术将原本需数年完成、高度依赖人工的设计周期大幅压缩。该平台支持面向具体场景的架构定制，在性能、能效与灵活性间实现动态平衡。更独特的是，每次流片积累的设计数据（不涉及客户私有信息）会持续优化流程，形成“交付越多、速度越快”的良性循环。目前，平台已通过真实芯片流片验证，结果符合预期。
创始团队背景为淬思的技术突破提供坚实保障。潘鸿洋博士长期深耕AI驱动的芯片设计自动化研究，曾获英伟达赞助的MLCAD 2025国际竞赛冠军，读博期间即有多次流片与创业经历。团队核心成员来自国内外一线芯片企业及国际独角兽，具备多代芯片量产经验，其中多名成员拥有海外研发背景。年轻工程师与资深专家的组合形成独特优势：资深者提供技术积淀，年轻人带来创新活力，AI工具则进一步放大个体能力，使小规模团队迸发出强大创造力。
在商业化进展方面，淬思的Agentic EDA平台已产生收入，芯片设计方法学通过实际流片验证。公司首款面向智能体推理的芯片正在研发中，其设计全流程由AI完成，计划于年底前完成流片。这款芯片将应用于从手机、智能眼镜等消费终端，到AI PC、机器人、智能驾驶，再到云端数据中心的全场景领域。
投资方对淬思的发展潜力给予高度评价。砺思资本认为，团队成功打通了工具链与芯片设计的闭环，使推理芯片能够真正适应碎片化需求；启盈同创则强调人才优势，指出团队兼具学术深度与工程落地能力，这种“敢从零开始攻坚硬核领域”的特质是其坚定支持的原因。
淬思创始人潘鸿洋表示，推理场景的爆发将定制芯片推至行业中心，但真正的挑战在于如何持续快速交付优质产品。公司正通过AI重新定义芯片设计范式，这项事业既具挑战性又充满机遇，值得长期投入。本轮融资为公司提供了起步资金，未来将持续交付芯片并优化方法学体系。
