【东方证券】电子行业：存内计算从底层解决内存墙瓶颈，产业逐步推进-260427（4页）.pdf

1、 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。电子行业 行业研究|动态跟踪 事件：事件：2026 年 4 月 22 日，安克创新展示了其首款神经网络存算一体 AI 音频芯片Thus。存内计算从底层架构层面解决内存墙瓶颈，优化计算功耗。存内计算从底层架构层面解决内存墙瓶颈，优化计算功耗。部分投资者并未了解存内计算创新架构在 AI计算中的应用潜力。传统的存算分离架构由冯诺依曼在 1945年提出，其核心特征是将计算单元与存储单元分离，数据在处理器与内存之间频繁搬运。但大模型技术的迅猛发展下对存储容量和带宽

2、的需求呈指数级上升，显著放大了存算分离架构的弊端。基于此，学术界及产业界目前正在持续推动存算一体架构的应用。目前，存算一体技术包括近存计算（计算单元通过先进封装技术与存储器紧密集成）、存内处理（在存储芯片的外围电路中增加计算功能）、存内计算等不同路径。其中，存内计算是融合度最高的方案，其直接利用存储介质的物理特性在存储阵列内部执行计算操作，实现高度并行和超低功耗的计算。与传统方案相比，存内计算在功耗、计算效率等方面具有明显优势，在相同制程工艺下，存内计算芯片有望在单位面积下提供更高的算力，更低的功耗。以知存科技发布的WTM2101 芯片为例，其专注端侧低功耗语音交互场景，功耗仅 5mW，相对于

3、NPU、DSP、MCU 计算平台在同等功耗水平下可将算力提高 10 至 200 倍。存内计算多条技术路线并行存内计算多条技术路线并行，技术迈向成熟，技术迈向成熟。存储介质上，存内计算主流技术路线包括 SRAM、DRAM、Flash 和新型忆阻器（ReRAM、MRAM、PCM 等）方向。其中，SRAM 存算一体方案基于 CMOS 工艺，可采用先进工艺节点，读写速度快；DRAM方案存储密度高于SRAM，适合处理大容量模型场景；Flash方案具有非易失性和低功耗优势。目前，以 SRAM、NOR Flash 及 DRAM 作为存内计算介质的方案均已有产品落地。RRAM（阻变存储器）、MRAM（磁性存储

4、器）、PCM（相变存储器）等新型存储介质具备良好的工艺可扩展性和超低功耗特性，被认为具备极大的应用潜力。ISSCC 2026 上，清华大学、华为与字节跳动联合团队发布关于存内计算芯片的论文，论文中首次提出基于 28nm 工艺的混合存内计算芯片，这款芯片以RRAM 为存储介质，通过创新架构设计大幅推荐系统核心运算的效率和能效。存内计算产业化落地逐步推进。存内计算产业化落地逐步推进。在端侧 AI 及低功耗等方向，国内玩家正在推进商业化落地。炬芯科技率先在业内实现存内计算技术商业化应用，正式推出面向端侧场景的 AI 音频芯片，2025 年基于自研模数混合 SRAM 存内计算架构的端侧 AI 音频芯片

5、产品 ATS323X、ATS362X 出货量持续攀升，ATS323X 芯片已快速落地品牌客户旗舰无线麦克风并实现上市发售，切入多家专业音频头部品牌供应链。知存科技发布的全球首款基于 NOR Flash的存算一体语音芯片WTM2101 芯片已实现超过 1000万颗的出货量，应用于华为、小米等品牌的智能可穿戴设备中。安克创新推出的Thus 芯片基于 NOR Flash 技术打造，原生支持 4 兆参数模型，搭载在安克即将发布的旗舰耳机上。微纳核芯凭借3D-CIM技术架构已与国内头部存储器厂商和多家终端龙头企业深入合作，作为 RISC-V存算一体应用组组长单位在杭州萧山牵头启动全球首个 RISC-V

6、存算一体标准研制工作；公司于 2026 年 3 月获得兆易创新入股。存内计算从底层解决内存墙瓶颈，产业逐步推进。相关标的：兆易创新、炬芯科技、恒烁股份、安克创新等。风险提示风险提示 AI 落地不及预期，技术迭代速度不及预期，国产化进展不及预期 投资建议与投资标的 核心观点 国家/地区 中国 行业 电子行业 报告发布日期 2026 年 04 月 27 日 薛宏伟 执业证书编号：S0860524110001 021-63326320 蒯剑 执业证书编号：S0860514050005 香港证监会牌照：BPT856 021-63326320 李晋杰 执业证书编号：S0860125070012 021-