AI导读：

华金证券发布半导体行业快报，揭示AI技术如何推动存储技术革新，特别是在端侧AI设备中的应用以及存算一体技术的发展趋势。

财中社1月7日电华金证券最新发布了半导体行业的深度快报，揭示了AI技术如何推动存储技术的革新与应用。

随着AI技术的蓬勃发展，从云端到端侧，数据存储需求发生了显著变化。在云端，AI依赖于大规模的数据中心和存储系统来处理数据，而在端侧，AI设备则需要在资源受限的环境下实现实时、低功耗的数据处理。这一变化对存储芯片的容量、速度和能效提出了全新要求，推动了存储技术的革新。特别是在端侧AI设备中，存储芯片的重要性愈发凸显，成为实现各种智能功能的关键。

具体来看，AI手机、AIPC（AI个人电脑）和AITWS（AI真无线立体声）耳机等终端设备对存储技术的需求日益增加。以AI手机为例，16GB的DRAM已成为最低基本配置，而高端机型更是普遍采用16GB+512GB的存储搭配，以满足70亿参数的大模型运算需求。AIPC方面，更快的数据传输速度和更大的存储容量成为主流，LPDDR5x和LPDDR5T产品需求持续增长。而在AITWS耳机中，为了存储更多固件和代码程序，外扩串行NORFlash成为趋势，存储容量较普通TWS耳机实现了翻倍。

此外，存算一体技术作为存储领域的一项创新，正在打破传统存储、功耗和算力墙的限制。该技术通过将存储功能与计算功能融合在同一个芯片上，实现了数据处理的高效性和低功耗。存算一体芯片在特定领域可以提供更大算力和更高能效，明显超越现有ASIC算力芯片。在人工智能和元宇宙等场景中，存算一体芯片具有广泛的应用前景。特别是在云计算和边缘计算领域，存算一体技术展现出强大的竞争力，成为大厂们的首选。

按算力大小划分，存算一体技术在端侧和云端的竞争力有所不同。在端侧，由于应用场景碎片化、成本功耗敏感等因素，存算一体技术的竞争力约占30%。而在云端和边缘端，存算一体技术凭借高算力、低功耗和高性价比等优势，竞争力高达90%。目前，近存计算和存内计算是存算一体技术实现的主流路径，国内外企业纷纷布局这一领域，推动技术的不断创新和应用。

（文章来源：财中社）