清华大学副校长吴华强：存算一体忆阻器最新产业化进展

过去六年，AI产业的钱流向哪里，资本市场给出了最直白的答案，英伟达市值从3000多亿美元涨到5.3万亿，增长16.6倍；美光从840亿涨到1.15万亿，增长12.7倍。然而，在这场盛宴中，中国企业的处境却不同。先进光刻机、先进制程工艺受限，HBM等顶级存储技术也难以规模化落地，无法完全复刻国外企业的发展路径。

在这样的背景下，国内算力产业如何突围？AICC 2026，清华大学副校长吴华强给出了两条核心突破方向：一是3D IC，通过多芯粒垂直堆叠缩短互连距离、提升带宽，降低延迟与功耗，缩小面积；二是存算一体技术，通过融合存储单元与计算单元，进一步缩短数据传输链路。这两条路各有侧重，3D IC是在既有赛道上的追赶，存算一体则是换一个赛场，吴华强把重点放在了后者。

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存算一体：不在既定赛道纠缠

英伟达等厂商当前的算力优化的核心思路是堆叠HBM、持续拉高带宽。而存算一体则是换了个思路：既然数据搬移是瓶颈，那就干脆不搬。它的核心是忆阻器，一种新型非易失存储器，基于欧姆定律和基尔霍夫定律完成矩阵计算，在纳米器件尺度实现存储与计算融合，克服带宽瓶颈，更重要的是，它不完全依赖最先进制程，而这恰好给中国芯片发展提供了一个新思路。

在吴华强看来，忆阻器存算一体重新定义了“数据在哪里、计算在哪里、计算如何发生”。

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从实验室到晶圆厂：忆阻器工艺的十年路

任何器件技术从实验室样品到工业化量产，都隔着工艺适配、良率优化、产业落地的重重壁垒，忆阻器存算一体亦是如此。它的核心难点不在于理论设计，而在于能否把前沿学术成果，转化为晶圆厂可量产、终端可商用的成熟工艺体系。

吴华强团队的十年，就是在跨越这道壁垒。团队工艺研发从实验室起步，逐步走向晶圆厂量产：工艺节点从2微米、130纳米一路升级到12纳米，已在台积电、中芯国际落地量产流程，并应用于多款主流智能手机。目前，与中芯国际合作研发的55纳米到12纳米多个工艺节点的忆阻器工艺与存储IP均已成熟。

吴华强团队基于12纳米工艺平台研制出国际最小单元尺寸的忆阻器器件，单元尺寸仅0.019平方微米，阵列密度达50Mb/平方毫米。与台积电相比，清华大学研究成果在Retention、Endurance以及Multi bit等方面表现更优。

工艺成熟之后，下一步就是真正进入到产品之中。目前忆阻器IP已在物联网、TWS耳机、汽车电子、OLED显示与TDDI面板、信息安全等领域规模落地。以OLED显示驱动芯片为例，忆阻器IP替代SPI Flash和部分片内SRAM（存储Demura数据），直接嵌入到DDIC中，革新DDIC存储架构，显著降低功耗和成本，在华南厂、维信诺、京东方3家屏幕模组上一次成功点亮，量产应用于品牌手机，性能提升20%以上。

当然，存算一体并非没有难题，模拟计算精度是它必须跨过的坎。清华大学团队通过高并行度阵列设计、双环路ADC电路、精度提升等实现高精度、高能效的存算一体宏单元；同时提出数模融合存算一体架构，集成高能效的模拟核与高精度的数字核，首次实现高精度YOLO复杂浮点数回归任务计算，相比传统忆阻器存算系统提升2.7倍。配套的存算一体编译器加入了精度优化模块，可以使用户无感知地完成模拟计算的编程。从器件、电路到编译器全链条补课，说明这个领域竞争的胜负手在工程细节，而不只是论文里的器件参数。

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从1K到300M：存算一体芯片走向落地

十年间，吴华强团队实现了存算一体芯片规模的跨越式迭代，芯片阵列从最初1K级别，迭代升级至300M级别，完成了从技术验证到商用落地的质变。

2023年，团队研制首颗忆阻器存算一体学习芯片，实现片上学习系统化集成突破，训练能耗相对数字加速器降低35倍。近期，团队基于国产28纳米工艺研制出单芯片300M规模的忆阻器存算一体芯片，是国际上容量最高、算力最大的全集成可扩展忆阻器存算一体芯片，峰值算力达600 TOPS，支持多模型并行和在线学习。与同期台积电、IBM的同类产品相比，芯片算力和容量均提升近一个数量级，该芯片已在无人驾驶等领域开展商业化适配。

其中，落地最快的一个垂直场景是向量检索。忆阻器向量检索芯片与系统单芯片集成36M忆阻器，实现390K QPS吞吐量与1574K QPS/W能效，处于国际领先；完成亿级底库向量检索任务，系统吞吐量和系统能效比现有产业方案提升近2个数量级。

技术成果已完成产业转化，吴华强透露团队孵化的忆元科技，成功研发出存算一体向量检索加速卡产品，并推出了业界首款商用“百亿千维”向量检索单机方案，已与字节跳动等头部企业达成合作，进入商用阶段。

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结语

当前忆阻器技术已率先在存储领域落地，未来将快速推广至手机等各类产品。吴华强预判，未来一至两年内，存算一体技术有望在多个重点场景实现规模化应用。更长远看，通过与数模协同、3D IC的技术融合，忆阻器存算一体芯片能够在端侧乃至云侧实现算力与能效的更好平衡。而随着工艺节点向更先进推进、忆阻器集成规模持续提升，存算一体芯片将会是我国高算力芯片发展的一条新路径。我们也期待清华系产业转化的路上再结硕果！