在全球算力競賽進入深水區的當下，中國學術界傳來突破性進展。北京大學跨學科團隊近日攻克模擬計算芯片的核心瓶頸，一項成果或將重構人工智能與通信技術的底層算力格局。
?革命性突破：24位精度打破“模擬計算魔咒”??
傳統模擬計算因精度限制長期停滯于專用場景，而北大團隊基于阻變存儲器（RRAM）的創新設計，首次將模擬矩陣計算精度推至24位定點水平。這一突破使得芯片在求解矩陣方程時，單次運算效率較當前頂級GPU提升百倍至千倍，能效比暴漲超100倍，尤其在高維矩陣求逆運算中展現顛覆性優勢。
??“存算一體”撕裂馮·諾依曼枷鎖?
該芯片通過RRAM單元實現數據存儲與計算的物理融合，徹底規避了傳統架構中數據搬運的能耗懲罰。其可擴展架構更支持多芯片協同，為邊緣側部署大模型、實時機器人運動規劃等場景提供“強算力+低功耗”新范式，有望大幅降低6G基站與AI終端的云端依賴。
?材料革新暗藏產業鏈機遇?
阻變存儲器核心金屬氧化物材料（如鈦酸鋇體系）的電壓調控電阻特性，成為模擬計算精度躍升的關鍵。這一技術路徑若規模化應用，或帶動新型半導體材料、先進封裝等產業鏈環節的協同創新。
?趨勢洞察：算力戰場迎來“第三條道路”??
當數字芯片制程迭代逼近物理極限，存算一體與模擬計算正形成互補數字計算的“雙翼”。北大賽道印證了全球芯片研發的新趨勢：面向場景的專用架構、材料層面的底層創新，正成為打破算力天花板的核心動能。
?前瞻視角?
盡管芯片尚未披露量產時間表，但其技術路線已為AI、6G、自動駕駛等超密集計算領域提供想象空間。下一步需關注芯片的異構集成能力與軟件生態適配進度——畢竟，顛覆性硬件需要同樣革新的算法生態才能引爆變革。
（注：本文為原創分析，核心觀點基于公開信息及市場推導，以上觀點僅供參考，不做為入市依據 ）長江有色金屬網
