从底层硬件看：存储芯片如何赋能下一代AI芯片生态

从底层硬件看：存储芯片如何赋能下一代AI芯片生态

AI芯片的性能极限往往受限于其背后的数据吞吐能力。因此，存储芯片不仅是“数据仓库”，更是决定AI系统响应速度与可扩展性的核心要素。当前，全球科技巨头纷纷加大在存储与计算协同设计上的投入，构建面向未来的AI芯片生态系统。

1. 存储芯片的技术演进：从平面到3D堆叠

早期的NAND Flash采用平面结构，但受限于物理尺寸，已难满足高密度需求。如今，3D NAND技术通过垂直堆叠多层单元，实现了容量翻倍与成本下降。这种进步为大规模模型部署提供了坚实的硬件基础。

2. 高带宽内存（HBM）：AI芯片的“高速通道”

HBM通过堆叠式封装与并行接口设计，提供远超传统GDDR的带宽。在诸如AMD MI300、NVIDIA H100等主流AI加速器中，HBM已成为标配。其高达每秒数千GB的传输速率，有效缓解了计算单元与内存之间的数据瓶颈。

3. 存算一体芯片：打破传统架构壁垒

传统架构中，计算与存储分离导致频繁的数据搬运，造成巨大能耗。存算一体（PIM, Processing-in-Memory）技术将计算单元嵌入存储阵列中，使数据在本地完成运算，大幅减少数据移动。该技术已在忆阻器（Memristor）、SRAM-based PIM等领域取得突破性进展。

4. 产业链协同：国产替代与自主可控

面对国际供应链波动，中国正加速推进存储芯片与AI芯片的自主化研发。长江存储、长鑫存储等企业在3D NAND与DRAM领域持续突破，而华为、寒武纪等企业也在开发基于国产存储方案的AI芯片，推动全产业链安全可控。