【科技快报网】2026 世界人工智能大会期间由观察者网与 WAIC CONNECT 主办、半导体行业观察协办的「重构算力」产业链论坛在张江科学会堂举行。亿铸科技联合创始人兼总裁徐芳受邀发表主题演讲首次正式发布 通用存算一体三大定律并系统阐释了亿铸科技全数字 3D DRAM 通用存算一体 AI 芯片的技术路线与产业价值为后摩尔时代的 AI 算力演进提供了一套可参考的底层判断框架与落地方案。亿铸科技联合创始人兼总裁徐芳发表主题演讲什么是通用存算一体当前大模型产业正从参数竞赛转向场景落地传统冯・诺依曼架构下的 存储墙 已成为制约 AI 算力释放的核心瓶颈之一。数据传输与计算的耗时呈现约 100:1 的不平衡状态大量时间消耗在数据传输通道上存算一体被业界广泛视为重要的破局路径。徐芳在演讲中提出通用存算一体需要同时满足架构通用、生态通用与计算通用三重属性架构通用是指存算一体的实现方式 IP 化可基于不同介质实现不绑定单一存储材料为未来技术迭代预留空间生态通用是指实现 CUDA 生态与 PyTorch 的双生态兼容无需重构上层应用与框架代码以较低迁移成本即可快速部署可复用现有开发者生态、模型库与工具链计算通用是指存算一体 IP 与通用计算模块深度异构融合既实现矩阵计算的优化加速又同时支持通用计算能够独立承担完整的 AI 计算任务而非仅作为协处理器存在。需要指出的是3D 封装与存算一体分属不同技术层面3D 封装属于先进互联工艺解决芯片间的带宽互联问题存算一体则是从计算架构层面减少数据搬运损耗二者并不等同。存算一体如果仅能做矩阵乘法更多会以 GPU 外设的形态存在而走向通用计算平台才能成为支撑下一代算力基础设施的重要力量。 徐芳表示。通用存算一体的三大定律基于对产业规律的持续观察与实践总结亿铸科技系统提出通用存算一体的三大核心定律作为技术路线选择与产业判断的思考框架。搬运代价定律指出计算架构的每一次重要突破本质上都围绕 如何更高效地解决数据搬运 展开。3D DRAM 提供海量容量基础存算一体消除架构性损耗3D 封装实现高带宽互联三者的融合被认为是当前应对 AI 数据搬运瓶颈的有效技术组合。通用边界定律指出专用计算单元的效率优势往往会被通用计算的生态优势所抵消。只解决单一问题的技术最终多会成为通用计算的补充而非主流计算平台。以 AI 领域为例Google 为 AlphaGo 打造的 TPU 在专用场景效率突出但凭借更完善的软件生态与通用性CUDA 架构的 GPU 最终成为更主流的选择 —— 市场选择的通常不只是参数极致的硬件更是开发成本可控、生态丰富的通用方案。异构终局定律指出单一计算单元难以同时满足 零搬运、全通用、高扩展 三重要求。存算一体的发展方向更倾向于异构协同通过架构创新实现系统效能的整体提升。架构设计能力也成为通用存算领域重要的技术护城河。技术落地与全场景产品矩阵作为三大定律的践行者亿铸科技基于 3D DRAM 的全数字通用存算一体 AI 芯片已成功流片完成了从理论到硬件的全链路验证。经测试验证对比主流云端 GPU亿铸通用存算方案可实现约 2 倍性能提升、约 1/5 功耗、约 1/6 成本的综合表现。在大模型推理场景下同等业务规模的推理算力综合 TCO 总拥有成本最高可下降约 88%有助于降低数据中心运营成本为 AI 规模化商业化落地提供高性价比的算力底座选择。依托全栈自研的技术栈 —— 涵盖自主指令集、软硬协同架构、异构融合计算 IP、兼容 CUDA 编译器、算子库及算力组网系统亿铸已形成覆盖云边端多场景的产品矩阵可满足不同规模、不同应用场景的算力需求。方案同时适配 Agentic AI 时代的新算力需求支持 1M 超长上下文窗口、混合精度与 MoE 稀疏计算、集群级 KV Cache 池化等特性可降低 KV Cache 检索延迟提升长程任务处理能力与有效算力吞吐支持大规模并行树搜索与环境模拟助力智能体迭代演进。随着存算一体写入国家 十五五 规划国产算力产业正迎来加速发展的关键窗口期存算一体成为算力产业备受关注的新方向。亿铸科技将持续深耕全数字 3D DRAM 通用存算一体技术路线以架构创新驱动算力效率提升与产业链合作伙伴一道共同推动通用存算产业走向规模化成熟为中国 AI 大算力产业贡献自主可控的下一代算力底座方案。