当存算一体开始谈论"通用"
8月,苏州亿铸智能科技有限公司宣布完成新一轮融资,涌铧投资、中科英智、树院基金、大米创投、新微资本等机构联合参投。至此,这家成立六年的芯片公司累计融资额突破10亿元。 如果这只是一条普通的融资新闻,大概不值得多费笔墨。但就在一个月前的WAIC 2026上,亿铸科技联合创始人、总裁徐芳在一场产业链论坛上抛出了一套"通用存算一体三大定律"——搬运代价定律、通用边界定律、异构终局定律。一家尚在从POC走
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8月,苏州亿铸智能科技有限公司宣布完成新一轮融资,涌铧投资、中科英智、树院基金、大米创投、新微资本等机构联合参投。至此,这家成立六年的芯片公司累计融资额突破10亿元。 如果这只是一条普通的融资新闻,大概不值得多费笔墨。但就在一个月前的WAIC 2026上,亿铸科技联合创始人、总裁徐芳在一场产业链论坛上抛出了一套"通用存算一体三大定律"——搬运代价定律、通用边界定律、异构终局定律。一家尚在从POC走
芯片一级市场又热起来了。 上一轮国产GPU投资陆续进入兑现期后,资本开始寻找下一批可能跑出来的AI芯片公司。近存计算、存算一体、3D近存、3D TokenPU……名字各不相同,却越来越频繁地被归入同一个标签:3D堆叠。 有的3D芯片企业半年内连续完成两轮融资,累计规模接近10亿元;还有的芯片尚未量产,估值已经攀升至百亿元。但当投资人真正开始比较这些公司时,却发现相似的技术语言背后,是不同的市场、工
自动驾驶、救灾无人机等高风险实时 AI 任务算力需求巨大,传统计算机受 “存储墙” 制约,算力与能耗难以平衡。文章剖析传统硬件瓶颈,借鉴人脑神经元特性,介绍存算一体、神经形态芯片等仿生硬件方案,为高效 AI 计算指明方向。 人工智能曾经在科幻电影中,负责给宇宙飞船导航,操纵火箭着陆。如今,它早就不是什么新鲜事,而是润物细无声地渗透到我们的日常生活中。你听歌、看视频,它给你推荐;你出国旅行,它帮你
2026年的AI圈,有一个消息让全行业震动:英伟达豪掷200亿美金收购Groq,坚定押注HBM+LPU的协同路线,试图垄断从云端到边缘的全场景推理算力。而与此同时,AI行业正面临一个普遍困境——AI快用不起了!智谱、Anthropic等大模型机构密集涨价、调整计费模式,背后的核心症结,正是端侧AI推理的底层架构瓶颈。 如今,全球端侧AI推理赛道已经悄然分成了三条截然不同的路线,分别由英伟达、高通和
当AI从云端向边缘和终端设备迁移,一场以“端侧AI”(Edge AI)为核心的技术应用革命正悄然到来。 在这场变革中,我们必须思考的是,数十亿乃至数百亿台终端设备的未来发展方向——特别是打破它们依赖云端连接才能运行AI任务的固有模式。这些设备必须成为真正具备AI能力的端侧系统,能够以更高效率执行端侧推理,其计算能力以每瓦特所能达到的万亿次运算次数(TOPS/W)来衡量。 与AI数据中心不同,对于端
从充电宝到AI芯片,安克创新正在撕掉"配件商"标签。 4月22日,安克创新在深圳举办技术沟通会,正式发布首款神经网络存算一体(Compute-in-Memory,CIM)AI音频芯片Thus™。该芯片基于NOR Flash技术打造,原生支持4兆参数模型,在内部实验室测试中实现较传统蓝牙耳机芯片最高150倍AI峰值算力提升。 突破冯·诺依曼瓶颈,能效比大幅优化 传统AI芯片采用冯·诺依曼架构,模型
4 月 22 日,据外媒 The Verge 报道,安克创新正式推出自研全球首款神经网络存内计算 AI 音频芯片 Thus™,这款芯片将把本地 AI 能力全面落地至安克旗下音频设备、移动配件及物联网设备等全品类产品中。 安克创新 CEO 阳萌介绍,传统 AI 芯片采用存储与计算分离架构,设备推理时需频繁搬运模型参数,不仅损耗算力还增加功耗;而 Thus™芯片创新将计算单元直接部署在模型存储位置,省