AI芯片产业趋势 - AI产业正迎来算力需求爆发式增长 大模型参数规模以每年10倍速度膨胀 自动驾驶和智能医疗等核心场景对实时算力需求持续攀升 2025年全球智能算力缺口将达35% [2] - AI芯片成为全球科技竞争核心赛道 但国产AI芯片发展面临软硬件技术瓶颈 传统架构受限与生态不足等多重困境 [2] - RISC-V架构成为破局重要突破口 通过多核异构架构与存算一体技术深度融合 在推理效率与能效比上展现巨大潜力 [2] RISC-V产业进展 - 2025年9月9日召开RISC-V存算一体产业论坛暨应用组启动大会 标志着中国在构建AI芯片自主生态领域迈出关键一步 [3] - 会议确立"RISC-V+存算一体"技术标准化路线图 目标2025年完成标准草案 2026年发布全球首个RISC-V存算一体标准 [5] - 工信部要求加强标准引领和全链协同 为人工智能发展提供坚实底层技术支撑 [5] 技术挑战与瓶颈 - 大模型计算量呈指数增长而传统芯片算力仅线性提升 "算力鸿沟"持续扩大 [9] - 功耗问题突出 OpenAI预测到2030-2035年AI可能用掉全球10-15%电力 [9] - AI芯片产业面临硬件瓶颈 生态壁垒和架构局限三重挑战 摩尔定律逼近物理极限 [10] - 传统冯·诺依曼架构存在带宽瓶颈 无法匹配AI大模型对数据吞吐的需求 [11] 三维存算一体技术方案 - 提出SRAM存算一体-RISC-V+存算异构架构-3D近存架构的三维存算一体3D-CIM创新路线 [11] - SRAM存算一体架构相比传统数字电路 计算能效提升5-10倍 算力密度提升数倍 [12] - 支持INT4/INT8/FP16/BF16等主流数据格式 可高效运行Attn Conv FC等算子 [13] - RISC-V异构融合架构解决计算完备性问题 实现全类型计算覆盖 [14] - 3D近存架构通过混合键合技术显著提高数据搬运带宽 降低传输功耗 [15] 产业化与应用前景 - 技术将分阶段赋能AI产业 先期聚焦端侧大模型应用 中期切入云端大模型算力支撑 远期拓展至具身智能领域 [16] - 基于全国产供应链 提供算力-能效-带宽三位一体的自主可控芯片解决方案 [16] - 已与多家手机 PC 服务器龙头企业及国产工艺厂商开展合作 产业化落地加速推进 [16] - 公司担任RISC-V存算一体应用组组长单位 联合产业链上下游构建自主可控生态 [17] 技术突破与成果 - 研究团队在顶级刊物发表文章20余篇 在ISSCC发表论文14篇 突破多个国际先进水平指标 [11] - 核心技术已实现产业化落地 为基础设施提供技术领先且自主可控的关键芯片技术 [11] - 三维存算一体技术从根本上消除数据搬运开销 被视为后摩尔时代延续算力增长的核心路径 [17]