在AI技術重塑全球產業格局的進程中，計算范式正經歷從運算器為中心到存儲器為中心的范式躍遷。這一變革重新定義了“先進存力”的邊界。

得一微電子首次創造性地提出“AI存力芯片”的技術概念。未來 AI 系統的每個單元都將智能體化。AI 存力芯片致力于將先進存力的 AI 智能體用芯片實現，并主動為 AI 系統的GPU/NPU提供有價值的計算卸載和數據洞察。這一創新成果將大大提升整個系統的運行效率和智能化水平。

從存儲到存力，技術路徑的跨越式升級

作為國內少數具備完整存儲控制芯片自主研發能力的企業，得一微正迎來其發展歷程中的“高光時刻”：一方面，公司的存儲控制芯片產品順利導入手機頭部廠商，PCIe SSD主控產品線持續突破；另一方面，得一微在工規和車規存儲市場取得重要突破。尤其是在車規產品方面，公司更是連續多年實現了翻倍式增長，這進一步鞏固了公司的實力。

在AI席卷全球的當下，得一微與時俱進，啟動開拓AI存力芯片的戰略升級。

“在過去的計算范式中，存儲只是圍繞著 CPU，為其提供服務，存儲的數據也僅僅是數據。但進入AI時代，存儲的核心數據變成了大模型的參數、神經網絡的權重，還有向量化的知識。與此同時，GPU也取代CPU，成為了存儲的新‘大哥’”，得一微電子市場總監羅挺在此前的CFMS|MemoryS 2025 現場告訴半導體行業觀察。

伴隨著這種情況的產生，對系統的理解變了，存儲及其在系統中扮演的角色也變了。

如羅挺所說，當前，AI無論是存儲和推理都用到了很多的GPU，GPU逐漸顯現出算力主導地位。在GPU的指導下，數據按照需求在系統中高速運轉。但在這個過程中，系統開始出現了諸多問題。例如，HBM成為了成本和性能的瓶頸，SSD/UFS的設計依然是以CPU為中心，這都是AI系統的方案供應商和供應鏈需要著重解決的關鍵問題。

作為一家以芯片創新和解決方案聞名的供應商，得一微對此也有了自己的思考。

“在AI快速發展的時代，我們需要調整整個產品的思路。”羅挺表示。他以Transformer架構的LLM舉例說道，當前，無論是Prefill和Decode，注意力還是KV Cache, 向量數據庫還是知識圖譜的訪問，都是在GPU上運行。然而，這種高度集中的計算方式很快遇到了帶寬的瓶頸。

“在得一微看來，以存算一體為核心的存力芯片，將改變神經網絡的計算方式，AI存力芯片才是未來?！绷_挺說。

AI-MemoryX，是AI存力芯片的探索

得一微此前發布的AI-MemoryX顯存擴展卡，就是得一微針對新型需求的成功嘗試。

該方案通過創新架構，將單機顯存容量從傳統顯卡的幾十GB提升至10TB級別，僅需1到16張顯卡，即可支持32B至671B等超大模型的微調訓練，大幅降低對GPU的數量需求，突破大模型訓練的顯存瓶頸。

“AI-MemoryX不僅是一張擴展卡，更是一套完整的微調訓練機解決方案?！绷_挺強調。該技術涵蓋大模型訓練框架、顯存擴展卡軟件棧以及顯存擴展卡X200系列，為大模型微調訓練提供全方位的技術支持與賦能。目前，該方案已成功應用于DeepSeek等大模型的訓練優化，協助開發者發掘微調的潛力和價值，推動AI技術在各行業的快速落地。

隨著AI-MemoryX技術的迭代創新，得一微將在各個應用場景推出AI存力芯片和解決方案。

AI存力芯片，重構計算范式

也許很多讀者會和筆者一樣，對于以前專注于存儲的得一微，為何能夠迅速轉向這些看來與計算有著更多關系的產品。

針對這個問題，羅挺表示，公司做的產品創新和產品線拓展，主要還是圍繞著存儲（存儲控制，存算一體，存算互聯）展開。在公司過去打造這些產品的過程中，長年積累的硬件、軟件、算法和SoC等方面的經驗和人才，這也是公司能構建AI存力芯片新技術路徑的底氣。

展望未來的發展，羅挺表示，公司會堅持三步走戰略：第一，利用現有的芯片和軟件，打造出能快速創造價值的AI存力解決方案；第二，把軟件的創新放到芯片里面固化，將算法創新轉化為芯片能力；第三，推動AI存力芯片的應用和生態建設。

過去幾年，國內芯片行業最大的狀態就是內卷，眾多廠商圍繞著類似的產品定義展開激烈的競爭，除了精益求精，如何尋找方向？得一微通過AI存力芯片的創新，開辟了新的技術賽道，更為中國存儲產業的升級發展提供了示范。未來，隨著AI存力需求的持續增長，存力將從被動支撐算力到主動驅動算力，得一微的“AI存力芯片”，讓每比特數據創造更多智能。

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