北大团队研发的模拟矩阵计算芯片以28纳米成熟工艺实现24位高精度计算，为国产芯片绕开光刻机限制提供了新路径，但技术产业化仍需突破规模与生态瓶颈。
北京大学孙仲团队研发的基于阻变存储器（RRAM）的模拟矩阵计算芯片，首次将模拟计算精度提升至24位定点精度（相对误差达千万分之一），较传统模拟芯片精度跃升5个数量级。其核心创新在于：
架构革新：利用电流、电压等物理特性直接运算，规避了传统数字芯片的冯·诺依曼架构瓶颈▽●◆，算力在矩阵计算场景（如128×128矩阵求解）可达顶级GPU的千倍以上▲▼，能效提升百倍▪◇。
工艺兼容性==■：仅需28纳米及以上成熟制程量产，无需依赖先进光刻机（如EUV）▲，直接盘活国内成熟产能。
该芯片适用于AI大模型训练（尤其二阶优化）、6G大规模MIMO信号处理、具身智能实时决策等矩阵密集型场景，可显著降低算力卡需求与能耗▲★◁。例如，AI训练任务单位能耗可降低60%，推理效率提升10倍■。
中芯国际（28纳米产能全球领先）、华虹半导体等晶圆厂，可快速承接新型芯片代工需求，缓解先进制程扩张压力。
国产设备商如北方华创（刻蚀设备）、中微公司（TSV深硅刻蚀）将受益于配套工艺升级。
圣邦股份（高精度ADC芯片）、思瑞浦（运算放大器）等企业，可借势突破德州仪器◁•◁、ADI的垄断，切入AI边缘计算与车规场景。
存储领域如兆易创新（NOR闪存）需配套高速存储技术，支持模拟芯片数据吞吐-。
长电科技、通富微电的2.5D/3D封装技术★△，成为高密度集成的关键△◁-；封测环节因算力芯片复杂度提升，已进入涨价周期（部分涨幅达30%）。
材料厂商如中材科技（高端玻纤布）☆、飞凯材料（临时键合胶）打破海外垄断，适配新一代封装工艺。
当前芯片阵列规模仅16×16，更适用于中等任务。团队计划两年内扩展至512×512，以覆盖6G通信等复杂场景。
需通过百万小时级稳定性测试（如车规-、航天标准）○，并构建EDA工具链和算法生态。
英伟达、英特尔等巨头加速迭代架构（如Blackwell、Rubin），若降价或推出定制化方案○，可能挤压国产芯片窗口期★。
尽管成熟工艺降低了制造门槛◆，但初期良率控制和规模化生产成本仍影响商业竞争力。需通过政府补贴（如设备国产化率50%政策）与产业链协同降本。
重构全球分工逻辑：中国从追逐先进制程转向定义新计算范式，推动“成熟工艺+架构创新◁”成为后摩尔时代的技术分支=▪。
催生新赛道领导者□●★：华为昇腾•、寒武纪等已布局存算一体芯片，结合模拟计算路径，可能形成“英伟达GPU+中国模拟芯片△□-”的异构算力格局。
倒逼政策与资本聚焦：国家引导基金向设备/材料领域倾斜◁▲，2026年半导体企业IPO加速（如盛合晶微）▷…△，推动技术攻关与产能落地。
关键提示：部分社交媒体对算力提升的表述存在夸大（如★△◁“碾压GPU千倍◇”），实际优势集中于特定矩阵运算场景▲▷。产业化进度需关注2026年芯片阵列规模扩展及头部晶圆厂合作进展。(以上内容均由AI生成)
