在人工智能奔向万亿参数的时代，一个沉默却致命的瓶颈正在扼住算力的咽喉：芯片跑得再快，也追不上数据搬运的速度。
传统冯·诺依曼架构将计算与存储分离，每一次AI运算都需反复"取数—计算—存数"。这一看似微小的延迟，在大模型时代被无限放大——能耗飙升、效率受限、成本高企。于是，一场底层革命悄然启动：不再搬运数据，而是让计算走进存储。
这，就是存算一体（Computing-in-Memory, CIM）AI芯片——它不是渐进式优化，而是一次对计算范式的彻底重构。
最新数据显示，2025年全球存算一体芯片市场规模仅为16.7亿元，但到2032年，这一数字将跃升至2629.8亿元，年复合增长率高达105.5%。这不是线性扩张，而是一场由技术成熟、场景爆发与国家战略共同点燃的指数级跃迁。
从实验室走向产线：商用拐点已至
曾几何时，存算一体只是高校论文中的理想模型。如今，它正加速落地为真实产品。
阿里达摩院基于SeDRAM的近存计算芯片，使大模型训练效率提升30%；知存科技的WTM2101芯片功耗低至0.8毫瓦，让智能手表续航延长150倍；后摩智能的鸿途™H30则以256TOPS算力，支撑自动驾驶毫秒级环境感知。这些不再是演示原型，而是已在产线、终端和数据中心运行的解决方案。
驱动这一转变的，是现实需求的倒逼：大模型需要更低的训练成本，边缘设备追求极致能效，数据中心渴望压降TCO。存算一体，恰逢其时。
全球竞合：规则正在重写
国际巨头早已卡位。Mythic、Syntiant等美国企业凭借RRAM模拟计算架构，在高端推理市场占据先机；三星与英特尔则依托存储制造优势，将DRAM或SRAM直接嵌入计算单元，实现"近存即算"的商业化落地。
但中国力量正以差异化路径突围。不同于正面硬刚，本土企业选择"场景破局"：
知存科技深耕可穿戴设备，市占率超四成；亿铸科技聚焦大模型推理，在28纳米工艺下实现高能效BF16计算；芯展速跳出单芯片逻辑，推出PCIe Gen 6全栈方案，让GPU与SSD直连，重构智算中心的数据流。
更关键的是，华为、寒武纪等头部玩家已将存算一体纳入AI芯片战略核心。这意味着，中国正从技术.............
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