根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。面对计算中心的数据洪流，数据搬运慢、搬运能耗大等问题成为了计算的关键瓶颈。从处理单元外的存储器提取数据，搬运时间往往是运算时间的成百上千倍，整个过程的无用能耗大概在60%-90%之间，能效非常低。

存算一体作为一种新的计算架构，被认为是具有潜力的革命性技术。核心是将存储与计算完全融合，有效克服冯·诺依曼架构瓶颈，并结合后摩尔时代先进封装、新型存储器件等技术，减少数据的无效搬移，从而提升计算效率。中国移动已将存算一体纳入算力网络的十大关键技术。存算一体就是存储器中叠加计算能力，以新的高效运算架构进行二维和三维矩阵计算。存算一体已经被知名研究机构和产业方确定为下一代技术趋势之一。存算一体成为突破AI算力瓶颈和大数据的关键技术。

存算一体芯片在设计层面是创新的，没有成熟的方法借用。随着AI技术的加速落地，和元宇宙技术对于算力的大量需求，存算一体技术会不断进步，成为继CPU、GPU架构之后的算力架构“第三极”。沿着存算一体的技术路线，全球多家半导体厂商已经提出多种解决。

存算一体是先进算力的代表技术：传统构架下性能提升达到极限，冯·诺依曼架构已成为发展芯片算力的桎梏，存算一体是一种新型计算架构，它是在存储器中嵌入计算能力，将存储单元和计算单元合为一体，省去了计算过程中数据搬运环节，消除了由于数据搬运带来的功耗和延迟，提升计算能效。

恒烁股份(SH688416)$ ：公司在CiNOR存算一体芯片上已有数年积累，2018年起公司组建团队开始 CiNOR AI 推理芯片研究。公司于 2019 年成功设计出第一版存算一体AI原理验证芯片（恒芯1号），在武汉新芯 65nm NOR Flash制程上流片成功。同时搭建了一套完整的CiNOR存算一体AI推理系统，“恒芯1号”在2019年中国半导体联盟主办的“中国芯力量”的评选中获得最具投资价值奖。公司搭建了一套完整的CiNOR存算一体AI推理系统，可实现人脸识别、语音关键词识别、心电图检测及电力设备故障声纹检测，“恒芯2号”正在研发中。