存算一体是啥新趋势？值得教授学者纷纷下海造芯 | 附报告下载( 三 ) 鱼羊丰色发自凹非寺量子位|公

此时此刻，恰如AI行业的彼时彼刻。
舞台已经搭好，各路英雄纷纷而至，便不足为奇了。
2030年规模将达1000亿+说了这么多，存算一体芯片行业发展到什么程度了？
总的来看，如果将之放在整个半导体产业的大背景下，该行业还处于较为早期的阶段。
我国存算一体芯片研发公司集中诞生于2017-2020年，目前共有10家左右可以列为头部初创，大部分处在A轮前后。

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△国内部分代表玩家
具体业务方面，各公司基本都是基于传统的NorFlash或SRAM存储器做存算一体芯片，但由于侧重点各不相同，尚未形成竞争格局。
其中九天睿芯专注于神经拟态感存算一体芯片研发，后摩智能做大算力AI芯片，千芯科技聚焦大算力可重构存算一体芯片的架构设计，苹芯科技在基于SRAM做存内计算加速器……
在此之外，国内也出现了一家专门基于新型存储器技术（RRAM）进行存算一体芯片研发的公司：亿铸科技（侧重于大算力AI芯片）。
RRAM新型存储器技术在存算一体芯片上具有速度快、结构简单、存储密度大等优势，有望成为未来的发展趋势，目前距离工艺成熟还有2-5年的时间。
存算一体芯片的应用场景主要分为两方面：一是面向端侧，对低功耗需求强烈的场景；二是面向云侧推理，对大算力需求强烈的场景。
目前业内80%的公司优先布局对能效比有高要求的端侧小算力场景（如智能可穿戴设备，智能安防，移动终端， AR/VR），国内在这方面初步实现量产的有两家：知存科技和九天睿芯。
相反，大算力场景（如自动驾驶）上的落地还不算特别明显，还处于业内共同努力的阶段。
其中，千芯科技主要融合存算一体与可重构计算，以支持AI芯片的更大算力和可编程灵活性。
后摩智能的成品在算力方面已做到数十TOPS ，可支持大规模视觉计算模型，已跑通智能驾驶算法模型。
国外方面，大多公司的融资已进入C/D轮，几家头部企业如STT、Syntiant和Mythic走在全球商业化前列，芯片出货量最高达2000万级别（国内最高百万级），并有约15家公司实现了超100亿美元的营收（我国仅1-2家）。

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△国外部分代表玩家
需要承认的是，目前，国内存算一体的商业化进展与国外存在一定差距。
究其原因，除了国内起步时间稍晚3-5年外，我们还存在着产业/技术链还不够完整、配套工具（如EDA软件、编译器）不够成熟、与芯片大厂的合作程度不够高等问题。
由此还产生了一个最核心的问题：IP授权。
目前，在存储技术上，国内大多数公司都采用购买国外成熟的存储技术IP来完成存内计算的研发，这种模式存在一定的风险。
比如一旦在IP授权上发生问题（如停止授权），将会影响到存算一体技术的持续演进，甚至会阻碍技术成熟的速度。
不过国内已经出现了专门做新型存储器技术（RRAM）研发的公司。一旦该技术实现完全国产化，我国将不会受到存储器技术IP授权的限制。
值得注意的是，目前，在存算一体芯片这个领域，国内外均未实现大规模量产。而事实上，存算一体技术在国内有更大的发展空间：
国内市场在从非智能硬件向智能硬件转变的过程中，对端侧智能产品的兴趣远大于国外市场，因此在需求侧会出现更多元的机会。