在AI推理芯片领域，带宽竞争正成为核心战场。英伟达斥资200亿美元收购Groq核心技术，并计划在2028年推出集成LPU(语言处理单元)的Feynman架构GPU，目标直指破解AI推理的“带宽墙”与“延迟瓶颈”。与此同时，AMD、d-Matrix等国际厂商也纷纷聚焦流式执行与片上带宽优化，行业共识逐渐清晰：AI推理性能的竞争已从算力规模转向单位面积带宽的极致追求。

在这场全球技术竞赛中，中国本土企业寒序科技(ICY Technology)凭借MRAM(磁性随机存储器)技术脱颖而出，被业内视为“中国版Groq”的有力候选。这家源于北京大学物理学院的AI芯片公司，近日宣布完成数千万元人民币新一轮融资，其核心产品SpinPU-E磁逻辑计算芯片系列，以片上MRAM为核心介质，构建了超高带宽磁性流式处理架构，目标访存带宽密度达0.1-0.3TB/mm²·s，不仅比肩Groq LPU(0.11 TB/mm²·s)，更是英伟达H100(0.002-0.003 TB/mm²·s)的数十倍。

寒序科技的技术路线选择并非偶然。当前主流AI推理架构面临多重困境：HBM方案受限于海外巨头垄断与先进封装成本，SRAM方案则因单元面积大、存储容量有限难以规模部署。而MRAM兼具SRAM的高速、DRAM的高密度与闪存的非易失性，其1T1M(1个晶体管+1个磁隧道结)结构使存储密度达到SRAM的5-6倍，工艺成本更低，且无需依赖尖端制程即可实现高性能。寒序科技通过自研的磁性存算一体流式架构，将MRAM的器件优势转化为芯片级系统性能，在Decode阶段显著降低延迟抖动与外部存储访问依赖，实现更稳定、高效的推理性能。

寒序科技的差异化竞争策略，源于其跨学科的全链条技术把控能力。公司核心团队源自北京大学物理学院应用磁学中心，拥有近70年的磁学积淀，成员横跨凝聚态物理、电子科学、计算机技术、人工智能等多领域。首席执行官朱欣岳兼具多学科背景，曾主导多模态AI算法开发与高性能芯片研发;首席科学家罗昭初深耕微纳磁电子学与磁存储/计算，拥有Nature、Science正刊成果。这种“材料-器件-芯片-系统-算法”的全栈攻关能力，让MRAM技术得以从底层原理到上层系统实现协同优化。

MRAM技术的战略价值不仅体现在性能突破上，更在于其对中国半导体产业自主可控的关键意义。2024年12月，美国商务部发布新出口管制规则，限制向中国出口高带宽密度存储器，直指AI推理芯片的带宽命门。在此背景下，MRAM基于国产成熟制程实现超高带宽的潜力，使其成为破解“卡脖子”困境的“必选”方案。据LexisNexis数据统计，全球MRAM专利申请量持续增长，台积电、三星、英特尔等头部厂商已将其推进到22nm、16nm等先进节点，商业化落地进入爆发前夜。

国内市场中，寒序科技、致真存储、驰拓科技等MRAM厂商正积极布局。其中，寒序科技以“磁性计算”为差异化定位，开辟了从存储替代向计算革新跨越的新赛道。其SpinPU-E芯片不仅在技术指标上对标全球顶尖水平，更通过云服务触达更广泛市场的全栈路径，构建了更强的技术壁垒与产业竞争力。

随着地缘政治、技术演进与产业需求的多重共振，MRAM正逐渐迈入产业化的“黄金时代”。据市场研究机构Precedence Research预测，全球MRAM市场规模将从2025年的57.6亿美元增长到2034年的约847.7亿美元，复合年增长率高达34.99%。在这场全球技术竞赛中，寒序科技凭借MRAM磁性计算的新范式，正为中国AI芯片产业换道超车提供关键抓手。