編者按：

當(dāng)英偉達(dá)的市值在資本市場突破萬億美元大關(guān)，這家芯片巨頭的輝煌似乎定義了當(dāng)下半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的格局 ——GPU 憑借在 AI 訓(xùn)練與推理中的絕對優(yōu)勢，成為數(shù)字時(shí)代的 “算力核心”。然而，在這片看似穩(wěn)固的繁榮之下，行業(yè)暗流早已涌動(dòng)。 “2026 年，芯片設(shè)計(jì)的底層邏輯將發(fā)生根本性變革，‘存’比‘算’更重要?！?這句斷言并非空穴來風(fēng)，一場由 HBM（高帶寬內(nèi)存）引發(fā)的 “內(nèi)存墻” 危機(jī)，正在倒逼技術(shù)架構(gòu)的重構(gòu)，而存算一體芯片的崛起，正悄然改寫全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的游戲規(guī)則。2026 年，這場顛覆性創(chuàng)新與漸進(jìn)式改良的終極對決，或?qū)⒂瓉矸謺?，半?dǎo)體格局的大洗牌已箭在弦上。

存算一體是對 “內(nèi)存墻” 困境的正面回應(yīng)

傳統(tǒng) GPU 的輝煌與困境，早已埋下伏筆。隨著人工智能大模型的參數(shù)量從百億級躍升至萬億級，數(shù)據(jù)處理的規(guī)模呈指數(shù)級增長。然而，傳統(tǒng)芯片架構(gòu)中，計(jì)算單元與存儲單元是相互分離的 —— 數(shù)據(jù)需要在處理器（GPU 核心）和內(nèi)存之間不斷搬運(yùn)，才能完成計(jì)算任務(wù)。這種 “數(shù)據(jù)搬家” 的模式，在海量數(shù)據(jù)面前暴露出了致命的短板：數(shù)據(jù)搬運(yùn)所消耗的能耗，已占據(jù)芯片整體功耗的 60% 以上，而數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t也嚴(yán)重制約了計(jì)算效率。這就是半導(dǎo)體行業(yè)公認(rèn)的 “內(nèi)存墻” 困境，它如同一條無形的枷鎖，讓 GPU 的峰值算力難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用中的有效性能。

“技術(shù)的瓶頸，往往是創(chuàng)新的起點(diǎn)?！?存算一體架構(gòu)的出現(xiàn)，正是對 “內(nèi)存墻”困境的正面回應(yīng)。與傳統(tǒng)架構(gòu)不同，存算一體的核心創(chuàng)新在于 “數(shù)據(jù)原地計(jì)算”—— 它借鑒了人腦神經(jīng)元的工作模式，將存儲單元與計(jì)算單元深度融合，讓數(shù)據(jù)無需在存儲和計(jì)算模塊之間來回遷移，直接在存儲節(jié)點(diǎn)完成運(yùn)算。這種架構(gòu)上的根本性改變，從源頭解決了數(shù)據(jù)搬運(yùn)的能耗與延遲問題，成為突破物理極限的關(guān)鍵。

行業(yè)內(nèi)的先行者早已用實(shí)踐證明了這一架構(gòu)的潛力。特斯拉為其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)打造的 Dojo2 超算，采用了近存計(jì)算（存算一體的過渡形態(tài)）設(shè)計(jì)，通過優(yōu)化存儲與計(jì)算的距離，將 AI 模型的訓(xùn)練效率提升了 30%，這意味著相同的訓(xùn)練任務(wù)，所需的時(shí)間和能耗大幅降低。而華為推出的達(dá)芬枝架構(gòu)，則通過 3D 堆疊技術(shù)，將內(nèi)存帶寬提升至傳統(tǒng) GPU 的 8 倍，數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i被徹底打破，為大規(guī)模并行計(jì)算提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

如果說架構(gòu)創(chuàng)新是存算一體的 “靈魂”，那么先進(jìn)的封裝與制造技術(shù)就是其 “骨架”。臺積電推出的 3D Fabric 封裝技術(shù)，通過垂直堆疊的方式，將不同功能的芯片裸片緊密集成，大幅縮短了數(shù)據(jù)傳輸路徑；而長江存儲的 Xtacking 晶棧架構(gòu)，同樣以垂直整合的思路，實(shí)現(xiàn)了存儲密度與讀寫速度的雙重突破。這兩項(xiàng)技術(shù)雖應(yīng)用場景略有不同，但核心邏輯高度一致：通過垂直整合替代平面擴(kuò)展，打破傳統(tǒng)架構(gòu)的物理限制。正如行業(yè)專家所言：“當(dāng)平面空間的優(yōu)化觸及天花板，垂直方向的整合就是突破內(nèi)存瓶頸的唯一密鑰?！?這些技術(shù)的成熟與普及，為存算一體芯片的規(guī)模化量產(chǎn)掃清了障礙，也讓 “存” 比 “算” 更重要的預(yù)言有了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

ASIC芯片的能耗僅為 GPU 的幾十分之一

如果說存算一體架構(gòu)解決了 “如何更高效計(jì)算” 的問題，那么專用 ASIC 芯片的崛起，則回答了 “如何更經(jīng)濟(jì)地滿足細(xì)分需求” 的命題。長期以來，GPU 憑借其通用性，成為 AI 推理、影視渲染、智能交通等多個(gè)場景的 “萬能鑰匙”。但通用性往往意味著冗余—— 用昂貴的 GPU 來處理日常的推理任務(wù)，就如同用超級跑車來跑通勤，成本與需求嚴(yán)重錯(cuò)配。這種成本壓力，正在推動(dòng)市場向定制化方向轉(zhuǎn)型。

用昂貴 GPU 跑日常推理的成本壓力，將推動(dòng) ASIC 芯片在 1-3 年內(nèi)實(shí)現(xiàn)百倍滲透。這一判斷得到了市場數(shù)據(jù)的支撐。ASIC 芯片即專用集成電路，它根據(jù)特定場景的需求進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)，去除了不必要的功能模塊，在能效比上具備碾壓性優(yōu)勢。數(shù)據(jù)顯示，采用存算一體技術(shù)的 AI ASIC 芯片，能效比可達(dá)傳統(tǒng) GPU 架構(gòu)的 10-20 倍。這意味著，在相同的能耗下，ASIC 芯片能完成更多的計(jì)算任務(wù)；而完成相同的任務(wù)，ASIC 芯片的能耗僅為 GPU 的幾十分之一。

細(xì)分場景的需求爆發(fā)，正在為 ASIC 芯片的普及按下 “加速鍵”。在影視渲染領(lǐng)域，海量的圖形數(shù)據(jù)處理需要極高的并行計(jì)算能力，但對通用性要求較低，定制化的 ASIC 芯片能將渲染效率提升數(shù)倍，同時(shí)降低后期制作的能耗成本；在智能交通領(lǐng)域，路側(cè)感知設(shè)備需要實(shí)時(shí)處理攝像頭、雷達(dá)等傳感器的數(shù)據(jù)，對延遲和能效比要求苛刻，存算一體 ASIC 芯片能在邊緣端完成快速推理，無需依賴云端算力，大幅提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析需要在本地完成，低功耗、高可靠性的 ASIC 芯片成為最佳選擇。正如經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特所言：“創(chuàng)新是創(chuàng)造性的破壞?！盇SIC 芯片的爆發(fā)，正在打破 GPU 在通用計(jì)算領(lǐng)域的壟斷，推動(dòng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)從 “一刀切” 的通用芯片時(shí)代，邁入 “量身定制” 的專用芯片時(shí)代。

能源危機(jī)的蔓延，正在進(jìn)一步重塑這場產(chǎn)業(yè)變革的格局。當(dāng) AI 成為數(shù)字時(shí)代的 “電老虎”—— 數(shù)據(jù)中心的能耗已占據(jù)全球總能耗的 3% 以上，且仍在快速增長 —— 全球算力競賽的核心，已從單純追求峰值算力，轉(zhuǎn)向了能源穩(wěn)定性與能效比的較量。誰能在更低的能耗下提供更強(qiáng)的算力，誰就能在未來的競爭中占據(jù)先機(jī)。

中國的 “東數(shù)西算” 工程，為這場變革提供了關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。該工程通過將東部算力需求密集的業(yè)務(wù)，遷移到西部能源豐富、成本較低的地區(qū)，并構(gòu)建起以綠色電力為核心的算力網(wǎng)絡(luò)，為存算一體芯片和 ASIC 芯片的大規(guī)模應(yīng)用創(chuàng)造了絕佳的環(huán)境。西部的風(fēng)電、光伏等可再生能源，能夠充分匹配存算一體架構(gòu)的低能耗優(yōu)勢，形成 “綠色電力 + 高效算力” 的良性循環(huán)。這種外部環(huán)境的變化，正在徹底改變半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈：芯片設(shè)計(jì)的核心目標(biāo)，從追求峰值算力轉(zhuǎn)向優(yōu)化能效比；制造工藝的競爭，從 7nm、5nm 的 “納米軍備競賽”，轉(zhuǎn)向異構(gòu)集成、3D 封裝的創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)競爭的焦點(diǎn)，從單一芯片的性能比拼，轉(zhuǎn)向 “芯片 + 能源 + 場景” 的生態(tài)協(xié)同。

結(jié) 語

存算一體芯片的崛起與 ASIC 芯片的爆發(fā)，并非對 GPU 的簡單替代，而是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)底層邏輯的重構(gòu)。這場變革的核心，是從 “以算為核心” 轉(zhuǎn)向 “存算協(xié)同”，從 “通用為王” 轉(zhuǎn)向 “專用制勝”，從 “算力至上” 轉(zhuǎn)向 “能效優(yōu)先”。正如愛因斯坦所言：“提出一個(gè)問題往往比解決一個(gè)問題更重要，因?yàn)榻鉀Q問題也許僅是一個(gè)數(shù)學(xué)上或?qū)嶒?yàn)上的技能而已，而提出新的問題、新的可能性，從新的角度去看舊的問題，卻需要有創(chuàng)造性的想象力，而且標(biāo)志著科學(xué)的真正進(jìn)步?！?026 年的半導(dǎo)體格局大洗牌，本質(zhì)上是對 “內(nèi)存墻” 這一核心問題的創(chuàng)造性回應(yīng)。

這場變革中，沒有永恒的霸權(quán)，只有適應(yīng)時(shí)代的創(chuàng)新。GPU 不會徹底消失，但它的應(yīng)用場景將被進(jìn)一步聚焦；存算一體與 ASIC 芯片也并非完美無缺，其在通用性、靈活性上的短板仍需通過技術(shù)迭代來彌補(bǔ)。但不可否認(rèn)的是，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)已站在新的歷史起點(diǎn)。