存算一体：架构卡位战
1、存算一体行业定义
（1）存算一体，本质上是对“计算应该发生在哪里”这一问题的重新回答。传统冯·诺依曼架构把计算和存储放在两个物理上分离的单元，数据必须在两者之间往返搬运。存算一体的思路是把计算能力下沉到数据所在的位置，让运算在存储阵列内部或近旁完成，从而把“搬运”这个动作从计算流程中压缩出去。它不是追求比通用处理器更高的峰值算力，而是针对AI推理中数据供给代价过高这一具体矛盾，从空间关系上做的架构调整。
（2）按融合深度，业界把它分成三个层次。近存计算是“把计算搬到存储旁边”，靠先进封装缩短物理距离；存内处理是“在存储芯片的边缘加上计算能力”；存内计算则是“让存储单元本身具备计算功能”，融合度最高，工程难度也最大。这三个层次不是谁替代谁的关系，而是对应不同的器件成熟度和场景需求——近存计算可以借助现有封装体系较快落地，存内计算则对器件一致性和外围电路设计提出更苛刻的要求。
（3）标准化正在为这个行业建立共同语言。《存算一体AI芯片通用技术规范》团体标准把术语、技术要求和测试方法固定下来，RISC-V存算一体应用组则在推进指令集层面的规范。这一步的意义在于，存算一体开始从各家企业自行定义的架构探索，走向可以被第三方评测、被系统集成的阶段。没有这套共同语言，客户选型时无从比较，产业链上下游的协作成本也会居高不下。
2、存算一体行业政策环境总结
近年来，存算一体在政策文件中的位置发生了质的变化——从部委技术攻关清单里的一个条目，变成了国家级信息化规划中的核心架构方向。 2026年是政策密度最高的一年：《电子信息制造业发展“十五五”规划》把存算一体同时放在“新型架构攻关”和“新计算范式布局”两个维度上；《国家信息化“十五五”规划》进一步把它和先进制程制造能力、光电融合并列，纳入关键核心技术突破的范畴。这个信号很明确：政策要支持的不是一个孤立的芯片品类，而是以存算一体为支点，撬动“架构—芯片—操作系统—应用”的纵向协同。地方层面，安徽、广东、北京已经把存算一体嵌进各自的算力产业和数字经济布局里，政策重心正从研发资助转向标准制定和场景开放。
3、存算一体行业产业链分析
（1）上游
最容易被误判的地方是把材料突破等同于量产就绪。存算一体对高纯靶材、前驱体、电子特气以及新型存储薄膜材料的要求，和传统逻辑芯片不完全一样，国产材料确实处在验证导入的关键窗口。但配方突破不等于产能到位——高端存储薄膜沉积设备、精准掺杂设备和阵列测试设备集中在少数供应商手里，装备的交付周期和工艺调试时间，是比材料本身更刚性的时间约束。这意味着存算一体的产业化纵深，不只取决于芯片设计企业有多强，还取决于装备和材料环节的国产化节奏能不能跟它同步。
（2）中游
制造良率的爬坡曲线决定成本下降的速度。存算一体芯片要在标准CMOS平台上集成新型存储器件，器件一致性、阵列良率和三维堆叠的散热控制是制造端的三个硬骨头。它和数字芯片有一个本质区别：数字芯片可以靠设计冗余和测试筛选来管理良率，而模拟存算的精度直接受制于器件电导的离散性，校准电路本身又会吃掉面积和功耗预算。从“可流片”到“可量产”之间的工程距离，是这个行业里最容易被低估的变量。
（3）下游
需求牵引的关键词其实是“离线智能”，而不是“云端连接”。存算一体芯片的主要增量不来自替代云端推理，而来自那些没法依赖稳定低延迟云端连接、必须在本地完成实时决策的场景——具身智能终端、工业巡检设备、分布式能源网关，它们的共同约束是功耗预算有限、实时性要求高、多模态数据要在本地融合。这类场景对“每瓦有效推理”的敏感程度，远高于对峰值算力的追逐，正好和存算一体的架构优势对上。但场景碎片化也意味着，芯片企业必须具备跨场景的架构可配置能力，想用一款产品覆盖所有需求是不现实的。
4、存算一体行业竞争格局
存算一体行业竞争格局
资料来源：普华有策
（1）全球竞争呈现中美韩三极但底层逻辑各不相同的格局
美国企业的优势在架构创新和软件生态的前瞻布局，Syntiant、Mythic、D-Matrix分别从端侧语音、模拟存内和数据中心推理切入。韩国以三星和SK海力士为核心，把存算一体嵌进HBM生态的演进节奏里，PIM路线本质上是存储主业的价值延伸。中国企业的竞争力更多体现在端侧产品的量产速度和场景适配的灵活性上，而不是器件性能的单点领先。三种逻辑对应三种产业禀赋，短期内不会收敛成同一种模式。
（2）国内竞争已经从“谁先发布架构”进入“谁先完成定点转化”的分化阶段
知存科技在可穿戴等低功耗终端做到千万颗级累计出货，确立了Flash路线在特定场景的先发身位。后摩智能M50拿到超过150个产品定点、3D-CIM芯片A20投产，竞争维度正在从芯片指标拉向客户导入效率。微纳核芯用三维架构做差异化，半年30亿元融资给了它流片和备货的资金纵深，但真正的考验是2027年初三颗芯片送测后能不能转成批量订单。亿铸科技用3D DRAM方案面向数据中心完成流片，东方算芯DF1000已经量产交付。梯队分化的核心变量不再是技术路线本身，而是从“投片”到“定点”再到“批量营收”的转化效率。
（3）产业资本的深度介入正在改变竞争的性质
微纳核芯的投资方里有兆易创新、佰维存储、华勤技术、美格智能，覆盖了存储供应链和终端ODM环节。这种资本结构让芯片设计企业在产品送测之前就能拿到供应链协同和渠道接触，缩短了从技术验证到商业闭环的摩擦成本。竞争因此不再只是单一企业的技术竞赛，而越来越像产业链协同能力的比拼。
5、存算一体行业发展趋势
（1）从端侧向云侧延伸是方向，但节奏取决于软件生态，而不是硬件就绪的时间表。
端侧已经验证了存算一体的商业可行性，云侧大模型推理是下一阶段的自然延伸。但云侧对精度、编程灵活性和现有软件栈兼容性的要求远高于端侧，存算一体在云侧的实际渗透速度，首先取决于编译器、算子库和框架适配的成熟度，而不是芯片的能效数据。如果软件生态的滞后没能在硬件就绪的窗口内补上，云侧落地的时间表可能明显后移。
（2）三维集成与异构融合会重新定义“存算一体”的产品形态。 3D-CIM把DRAM近存、SRAM存算和RISC-V异构计算整合在同一个架构里，说明存算一体正在从一个独立的计算范式，变成异构计算体系里的一个功能层。RISC-V存算一体标准化的推进，进一步把这种融合从产品层面提升到指令集和生态层面。未来存算一体可能不再以一个清晰的产品品类存在，而是作为异构系统里承担高能效推理任务的专用加速域，和通用计算核心通过标准接口协同。
（3）感存算一体化把价值边界从“计算”扩展到“感知—计算”的闭环。 在智能视觉、自动驾驶和具身智能里，传感数据的产生和处理在物理上高度耦合，感知数据在接口上的搬运开销有时比计算本身还大。把传感、存储和计算在器件或芯片层面融合，为实时性敏感的动态场景提供了架构层面的新解法。这个方向还在原型验证阶段，但它的潜在意义在于，把存算一体从“推理加速”拓展到“感知—决策”的全链路，从而进入比单纯卖芯片更大的系统价值空间。
（4）场景定义芯片的能力会比算力指标更有竞争区分度。 存算一体的目标场景从可穿戴一路延伸到具身智能、低空经济和边缘推理，不同场景对精度、功耗、接口和可靠性的要求差异很大。覆盖太多场景会分散有限的研发资源，死守单一场景又限制营收天花板。未来的竞争区分度不在于芯片在通用基准上跑多少分，而在于能不能针对特定场景的约束条件做出恰当的架构取舍——在精度、功耗、成本和可编程性之间找到那个场景的最优平衡点。
（5）新旧产业融合的路径是“嵌入式智能”，不是“替代式重构”。 存算一体在工业视觉、预测性维护、智能安防这些传统产业场景里的价值，不是取代既有设备和系统，而是在功耗和实时性约束下给这些设备增加本地推理能力。这种融合路径更贴近传统产业实际的升级节奏：设备形态不变、接口协议不变，变的只是数据在设备内部的处理位置和方式。存算一体的比较优势，恰恰在这种渐进式升级里更容易被客户感知和接受。
北京普华有策信息咨询有限公司《2027-2033年存算一体行业市场现状调查及投资机会研判专项报告》以“架构创新如何突破算力能效瓶颈”为主线，系统分析存算一体行业。内容涵盖技术定义与三层融合架构、从器件验证到批量定点的产业化路径、模拟与数字路线的能效博弈与ADC约束、上游装备节奏对量产爬坡的隐性制约、下游离线智能场景对“每瓦有效推理”的需求牵引、中美韩三极格局下国内企业的定点转化分化。结合“十五五”信息化与电子信息制造业规划等政策部署，研判三维集成、RISC-V异构融合、感存算一体化等趋势，并评估采购计量错配、软件生态滞后等结构性挑战。