随着人工智能技术的飞速发展，大模型的参数量已经突破了万亿级别，GPU和NPU的算力每年以惊人的速度迭代升级。然而，在这一进程中，存力性能的提升却显得相对滞后，创新不足，逐渐成为了制约AI发展的关键因素。在MemoryS 2025闪存市场峰会上，得一微公司首次提出了“AI存力芯片”的概念，为芯片行业带来了革命性的设计理念。
得一微董事长吴大畏在接受专访时强调，AI存力芯片并非简单的功能叠加，而是从架构层面进行了根本性的变革。这种变革使得存储介质从传统的“被动数据容器”转变为“主动智能中枢”，从而让每比特数据都能创造出更多的智能，实现自我进化。
吴大畏进一步指出，传统的存力主控芯片主要负责基础的数据读写管理，采用指令响应式的被动处理架构。而得一微的AI存力芯片，通过在芯片层面集成AI存力智能体单元，实现了存力智能体与算力智能体之间的高效交互，从而显著提升了数据处理的智能化水平。这种创新不仅为AI提供了强大的存力支持，更让存力本身具备了思考的能力。
相较于传统的存储加速方案，得一微的技术着眼于提升存储介质的认知能力。通过将神经网络处理器（NPU）与存储控制器深度集成，得一微正在构建一种全新的存算协同智能处理范式，为下一代存储架构的发展提供了创新的技术路径。这一技术突破有望为人工智能的发展注入新的活力。
在人工智能领域，得一微从苹果公司的论文中汲取灵感，积极探索存力芯片如何更好地服务于大型语言模型（LLM）。同时，闪迪的HBF高带宽闪存技术也为业界带来了新的活力，其卓越的性能和创新架构为大模型的稳定运行提供了坚实的硬件基础。在此基础上，得一微将稀疏模型架构视为大模型未来发展的必然趋势，并着力研发如何利用闪存技术特性设计出更高效、更灵活适配神经元级稀疏模型的AI存力芯片架构。
得一微的“AI存力芯片”技术路径通过存储控制、存算互联、存算一体三大核心技术矩阵，正在重构数据流，引领存力芯片的智能化升级。其中，优化存储调度技术通过先进的存储控制技术，最大化存储带宽利用率，降低访问延迟，为AI应用提供快速、稳定的数据支持。存算互联技术则构建了更高效、更智能的连接通道，让数据能够更快、更顺畅地直达计算单元。而存算一体技术更是颠覆了传统的架构，将部分计算直接放在存储单元内部或近端执行，实现了能效比的指数级提升和延迟的显著降低。
基于这三大技术支柱，得一微在AI手机、AI PC、AI汽车、AIoT及AI服务器五大领域构建了完整的存力生态。在AI手机领域，得一微的存力主控芯片已大规模进入核心手机厂商供应链，为智能手机普及AI应用提供了强有力的支持。在AI汽车领域，得一微的车规级存力芯片已成功应用于多家主流车企，为智能汽车提供安全可靠的存储保障。在AI服务器领域，得一微的AI-MemoryX显存扩展解决方案显著提升了单机的显存容量，突破了大模型训练的显存瓶颈。在AI PC领域，得一微的新一代PCIe 5.0存力主控芯片即将推出，进一步满足AI PC对存储性能的极致需求。而在AIoT领域，得一微的存力解决方案已广泛应用于智能家居、智能安防、工业物联网等多个领域。
站在技术的前沿，得一微正式启动了“河图计划”——基于存算一体架构的AI存力芯片研发战略。这一计划旨在推动存储介质从“数据容器”向“智能载体”演进，引领存力芯片行业进入全新的发展阶段。吴大畏表示，未来的存储设备将具备自我认知架构，不仅能存储数据，更能理解数据、优化数据，甚至在休眠状态下持续进行数据价值挖掘和自我进化。这正是存力真正的智能革命。
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