Key Takeaways:
- 8月26日，江作良、马骏、何宽华、沈勇等广东投资界人士到访芯培森合资赫曦原子智算中心，实地了解其原子级科学计算基础设施。
- 该中心核心硬件为搭载芯培森自研APU的赫曦架构服务器，采用非冯·诺依曼专用架构，面向MD、DFT、MLMD等原子级计算。
- 文章称，在典型原子级科学计算场景中，APU相较传统CPU/GPU可实现计算速度1至3个数量级提升，能耗降低1至2个数量级。
- 芯培森展示MaterHaven超级终端、MaterPlato智能体与SwiftMater直营团队组成的三元闭环，覆盖硬件、仿真工具与计算服务。
- 公司以专用场景、专用架构和专用服务切入AI4M，旨在推动材料研发从经验试错转向计算驱动。
8月26日，芯培森迎来了一场科技与资本的深度对话。
惠正投资创始人江作良、易方达基金常务副总裁马骏、广发乾和董事长何宽华以及知名投资人沈勇等广东投资圈重量级人物，齐聚芯培森合资赫曦原子智算中心，实地探访这座专注于原子级科学计算的规模化算力基础设施。
现场，芯培森联合创始人、总经理樊正伟先生向嘉宾深度解读了芯培森材料研发“超级终端（芯培森·MaterHaven）+智能体（芯培森·MaterPlato）+计算方案（芯培森·SwiftMater）”三元闭环的生态战略布局。
这一以自研APU算力单元为底座的闭环生态，引发了在场投资人对AI4M（AI for Materials）领域技术落地价值的重点关注。
芯培森APU：
破解原子级算力瓶颈
与市面上常见的通用AI训练集群不同，芯培森合资赫曦原子智算中心的核心硬件优势，来自搭载了芯培森APU（Atomistic Processing Unit）的赫曦架构服务器。
在新能源、半导体等关键材料研发中，传统CPU/GPU长期面临“存储墙”与“功耗墙”难题，导致大体系原子模拟难以落地。
而芯培森APU采用独创性非冯·诺依曼专用芯片架构，专门针对分子动力学（MD）、密度泛函理论（DFT）等原子模拟计算特征重构底层逻辑。
实测数据显示，在机器学习分子动力学计算MLMD、DFT等典型原子级科学计算场景中，相较传统CPU/GPU，APU可实现计算速度1-3个数量级提升，能耗降低1-2个数量级，为大体系原子模拟提供了新的高效算力可能。
三元闭环：
破解“算得慢、算不起”的行业痛点
面对市面上材料计算服务层层转包、数据可靠性存疑的乱象，芯培森给出了自己的答案——“芯培森·MaterHaven超级终端（内置APU芯片）+芯培森·MaterPlato智能体+芯培森·SwiftMater直营团队”。
在芯培森·MaterHaven超级终端的硬件支撑下，通过MaterPlato材料研发智能体简化复杂仿真流程，降低使用门槛；配合SwiftMater全职直营硕博团队保障交付质量，真正解决科研人员“算得慢、数据不可靠、算不起”的困境。
资本视角：
专用算力基础设施的差异化价值
实地参观结束后，嘉宾和樊正伟先生围绕AI for Science产业发展、新材料算力建设展开了深入交流。
在当前AI for Science全球市场渗透率持续提升的情况下，专用科学计算算力基础设施的价值备受关注。
芯培森通过“专用场景+专用架构+专用服务”的差异化路径，为材料研发从“经验试错”向“计算驱动”的范式转变提供了可参照的样本。
值得一提的是，樊正伟先生本人出身投资体系，曾长期在万亿级基金平台围绕科技赛道做研究与投资，最终选择全身心投入硬科技创业。
这种“投资人创业”的背景，让芯培森从成立之初就兼具产业深度与资本视野，也更能理解投资机构对技术壁垒、商业路径与团队执行力的三重追问。
随着新一代APU算力单元的稳步推进，芯培森正以独特的硬科技定位，吸引着越来越多产业与资本的目光。
从专用算力到智能工具，再到科研服务，芯培森正在探索一条AI4M的垂直落地路径。
