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1当大模型时代呼啸而来，算力成为制约 AI 发展的关键瓶颈。传统的冯·诺依曼架构中，数据在存储单元和计算单元之间频繁“搬运”，不仅耗费时间，更消耗了 60% 至 90% 的无用功耗，形成了难以逾越的“存储墙”和“功耗墙”。
存算一体技术正是为破解这一困局而生。它将计算与存储融合在一起，让数据在存储单元内部就近完成计算，从根本上解决了数据搬运的问题。2024 年，随着三星与 SK 海力士推动 LPDDR6-PIM 技术标准化，以及多款存算一体 AI 芯片相继出货，这一技术正加速从实验室走向产业应用。据预测，2025 年全球存算一体芯片市场规模将突破 120 亿美元，中国占比达 30%。
在这一赛道上，知存科技是最早入局、坚持最久的玩家之一。2017 年，创始人王绍迪博士毕业后回国创业，带领团队实现了存算一体芯片的量产，产品已应用于二十多款消费电子产品。2025 年 9 月，知存科技入选《麻省理工科技评论》年度“50 家聪明公司”，他们的上榜理由是“突破传统芯片存储与计算分离的架构，在能效、计算并行度、功耗等多个维度获得显著提升”。
本期对话，我们与王绍迪博士深入探讨存算一体技术的原理与前景，从内存涨价的底层逻辑，到端侧大模型的算力困局，再到 AI 时代芯片产业的竞争格局，试图勾勒出一幅由高效算力驱动的智能未来图景。
时间线：
06:43–17:30｜存算一体到底是什么：把“搬数据”这件事干掉
17:30–26:39｜先落地耳机：几毫瓦功耗里跑更复杂的 AI
27:10–35:00｜能做主芯片吗：从 GPU 发展史讲到矩阵并行
