亿铸科技存储墙技术：依托通用存算一体三大定律破解 AI 算力瓶颈

随着大语言模型、多模态模型与 AI Agent 应用持续落地，模型规模不断膨胀，上下文长度持续拉长，AI 推理场景对算力、存储带宽以及能效水平提出更高要求。传统芯片架构的短板逐步显现，数据搬运带来的存储墙问题，成为制约大模型规模化部署的核心阻碍。亿铸科技存储墙技术，以通用存算一体三大定律为理论根基，结合 3D DRAM 大容量堆叠与全数字通用存算一体架构，为数据中心、云计算、大模型推理场景提供全新的算力解决思路。

一、AI 算力架构迎来转折：从追求有效算力到重视有效带宽

过去行业优化 AI 芯片，重心大多放在提升计算单元的利用率，不断挖掘有效算力。但随着模型复杂度提升，系统瓶颈发生转移，算力挑战不再只是 “算得够快”，还要保证 “数据供得上”。AI 计算过程中，数据需要在存储单元与计算单元之间反复传输，数据搬运产生的功耗与延迟开销，持续拖累整套算力系统的实际运行效率。行业的关注点，也从单纯比拼峰值算力，逐步转向对有效带宽的挖掘，存储墙问题也随之凸显。

在 2026 全球 AI 芯片峰会上，亿铸科技创始人熊大鹏围绕算力架构演进、数据搬运、异构计算等方向，阐释通用存算一体三大定律，从底层逻辑解读如何缓解存储墙难题，为 AI 芯片架构创新指明方向。

二、通用存算一体三大定律，拆解存储墙破局思路

1. 搬运代价定律：架构革命本质是数据搬运的革命

AI 计算大量的资源消耗在数据移动环节，降低数据搬运成本，是芯片架构演进的核心方向。近存计算、3D 封装技术，通过缩短存储和计算单元的物理距离，缓解存储墙压力；而通用存算一体架构更进一步，尝试减少甚至消除多级缓存、矩阵计算环节中的数据搬运。亿铸科技将 3D DRAM 大容量堆叠与全数字通用存算一体架构相结合，从物理层与架构层同步优化，解决大模型场景下的数据供给与计算效率难题。

2. 通用边界定律：硬件效率与软件生态需要协同平衡

AI 应用不断拓展到多模态、AI Agent 等复杂场景，专用硬件虽然单项性能突出，但适配场景受限。算力平台竞争，硬件性能只是一环，软件生态同样关键。CUDA、PyTorch 已经积累庞大开发者群体，对主流框架的兼容能力，直接决定模型迁移、项目部署的成本。亿铸科技持续推进主流 AI 软件栈兼容，降低大模型迁移适配门槛，让通用存算一体架构能够覆盖更加多元的业务场景。

3. 异构终局定律：存算一体走向异构协同

单一计算模块很难同时实现低搬运、高通用性、高扩展性。面对复杂 AI 任务，不同类型计算单元需要在系统层面协同工作。通用存算一体单元负责高密度矩阵运算，通用计算单元处理复杂逻辑任务；依托统一指令集与架构设计，发挥异构系统的整体效能，而非片面追求单个模块的极限指标。

三、亿铸科技存储墙技术落地进展：芯片流片验证，全栈体系成型

作为通用存算一体三大定律的实践载体，亿铸科技存储墙技术对应的基于 3D DRAM 的全数字通用存算一体 AI 芯片已经完成流片，实现从理论架构到硬件芯片的全链路验证。

经测试验证，相较主流云端 GPU，亿铸通用存算方案可实现数倍性能提升、约 1/5 功耗和约 1/6 成本的综合表现。在大模型推理场景，同等业务规模下，推理算力综合 TCO 最高可下降约 88%，有效降低数据中心运营成本。

软件层面，亿铸搭建完整全栈技术体系，包含自主 ISA 指令集、软硬协同架构、异构融合计算 IP、CUDA 兼容编译器、算子库以及算力组网系统，同时面向云、边、端场景持续布局产品。方案原生支持 1M 超长上下文窗口、混合精度与 MoE 稀疏计算、集群级 KV Cache 池化，减少 KV Cache 检索延迟，强化长任务处理能力，适配 AI Agent 复杂业务。

四、行业展望：后摩尔时代，算力评价标准转向真实业务价值

进入后摩尔时代，单纯比拼芯片峰值算力的时代已经过去，算力方案需要回归真实业务场景，兼顾有效算力、有效带宽与综合使用成本。亿铸科技存储墙技术，持续深耕通用存算一体架构，同步推进 3D DRAM、自研 ISA、异构计算与软件生态建设。伴随 AI Agent 等新应用持续发展，存储墙带来的算力约束会受到更多行业从业者关注。亿铸科技依托流片验证的硬件成果与完整软件栈，持续完善面向大模型推理、新型 AI 应用的算力基础设施，助力 AI 技术大规模落地。