在人工智能（AI）技术日新月异的今天，一个被忽视的领域正逐渐成为制约其发展的关键因素——存力。随着AI大模型参数量飙升至万亿级别，GPU和NPU的算力以惊人的速度每年迭代升级十倍之多，然而存力性能的提升却显得步履蹒跚，创新乏力，成为了AI发展的绊脚石。
在MemoryS 2025闪存市场峰会上，得一微公司带来了一场革命性的突破，首次提出了“AI存力芯片”的全新概念，为芯片行业开辟了一条前所未有的设计思路。
得一微董事长吴大畏在接受专访时深入阐述了这一概念：“AI存力芯片绝非简单的功能堆砌，而是从底层架构上颠覆了传统的计算模式，使存储介质从被动的数据容器进化为具备主动智能处理能力的中枢，让每一比特数据都能发挥出更大的智能潜力，实现自我进化。”
吴大畏进一步介绍，传统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协同，极大提升了数据处理的智能化水平。“这不仅仅是给AI配备存力，更是让存力本身具备了思考的能力。”
得一微的创新路径不仅限于理论探索，更在实践中取得了显著成果。公司从苹果的一篇关于在有限内存环境下实现大模型高效推理的论文中汲取灵感，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这一领域注入了新的活力，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。
在吴大畏看来，稀疏模型架构是未来大模型发展的必然趋势。尽管MoE架构已取得显著成果，但神经元级别的稀疏架构与闪存技术的特性高度契合，有望实现大模型在效能和成本上的全面优化。得一微正致力于研发如何利用闪存技术特性，设计出更高效、更灵活的神经元级稀疏模型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。通过先进的存储控制技术，优化数据存取策略，最大化存储带宽利用率，降低访问延迟。同时，利用存算互联技术构建更高效、更智能的连接通道，缩短数据传输时间，提高系统响应速度。得一微还在探索存算一体技术，旨在从根本上减少数据搬运需求，实现能效比和延迟的显著提升。
基于这些核心技术，得一微在AI手机、AI PC、AI汽车、AIoT及AI服务器五大领域构建起完整的存力生态，展现出强大的技术实力和市场影响力。在AI手机领域，得一微的存力主控芯片已进入核心手机厂商供应链，为智能手机普及AI应用提供了有力支持。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、AI PC和AIoT领域，得一微也取得了显著成果，为各行业智能化升级提供了高可靠、低功耗的存力支持。
站在技术前沿，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。该计划旨在通过突破性的架构创新，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、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。这才是存力真正的智能革命。”
