端侧AI时代：存算一体化引发存储技术变革

  随着AI技术的迅猛发展，端侧AI（On-Device AI）应用正慢慢的变成为现代智能设备的重要组成部分。尤其是在2024年，诸如AIPhone和AIPC等创新端侧产品无疑激发了消费者的新需求，推动着智能硬件的升级。这一趋势背后，存算一体化技术的兴起正逐步成为业界的标配，并深刻影响着存储芯片的革命性变革。

  在过去，AI的大规模计算多依赖于云端数据中心，这导致了依赖稳定网络连接的局限性。而随着更多AI应用场景转向本地处理，产品在功能上愈加智能化，对性能、存储和功耗的综合要求也随之上升。这种变化意味着，芯片设计需要更加关注算力、内存、功耗和散热等多个角度，其中存储技术的创新尤为关键。

  以苹果公司为例，2024年其iPhone引入的Apple Intelligence便是典型的端侧AI应用。虽然初期用户反馈表示该功能的价值并不明显，但苹果仍坚定推进从云端向设备端的转型，以减少对云的依赖，提升使用者真实的体验。为了适应这一趋势，存储芯片的设计也需不停地改进革新。三星为苹果研发的新型低功耗双倍数据速率（LPDDR）存储技术，就为了增强iPhone的AI性能，通过分离封装DRAM与处理器，逐步提升数据传输速率和内存带宽。

  随着端侧AI设备的普及，存储市场发生了显著变化。根据国际调查研究机构TechInsights的预测，随着边缘AI的发展，尤其是手机和PC市场对存储需求的增长，存储器市场在2025年将迎来新的增长点。目前，在AI手机领域，16GB的DRAM几乎已成为标准配置，而在AIPC设备中，32GB内存的普及成为趋势。这一切都是为了更好地支持AI模型的部署与升级。

  存储芯片的发展不止于DRAM，还包括NAND Flash和NOR Flash等其他存储技术。NAND Flash作为长期数据存储的主力，正在不断扩张其在智能端设备中的应用。AI手机和AIPC内的存储容量需求不断的提高，这些需求的增长进一步促进了存储技术的研发。而NOR Flash则常用于存储启动代码，随着AI耳机等产品的推出，市场对大容量NOR Flash的需求也显著增加。

  对于端侧AI设备而言，存储芯片的速度、容量和能效是实现智能化的基础。尤其是UFS（通用闪存存储）技术，通过超高的读写速度为AI设备提供了流畅的数据流转，更好地支持实时响应。这在AI手机、智能眼镜和耳机中均能得到体现。随技术的发展，UFS 4.0版本的推出，更是使得读取速度高达4200MB/s，写入速度达到2800MB/s，这为AI应用的高效执行提供了可行的解决方案。

  在延展存储技术的边界方面，结合算力和存储的分离将逐渐被淘汰，存内处理（Processing-in-Memory）技术应运而生。通过在内存内核中集成处理器，数据处理的效率明显提高。这一技术可以有明显效果地减少数据在处理器与存储之间传输的延迟，非常适合于对速度和能效要求极高的移动端AI设备。

  展望未来，端侧AI的持续发展无疑会对存储芯片市场带来新的机遇和挑战。它不仅会促使存储设备向更高性能和更低功耗方向发展，也为国内存储芯片厂商带来了崛起的良机。虽然目前许多端侧AI设备尚未达到真正的智能水平，但毋庸置疑的是，随着存储技术的不断革新，未来的智能设备将呈现出令人期待的功能特性。在这个创新的浪潮中，我们期待看到新型存储技术的普及与应用，为端侧AI的广泛部署打开更为广阔的前景。

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