北大全模拟矩阵计算芯片技术可行性与国际竞争力研报

北大全模拟矩阵计算芯片技术可行性与国际竞争力研报

（2025年10月）

一、核心研发主体与技术背景

（一）研发团队与合作单位

本次突破由北京大学人工智能研究院孙仲研究员团队联合北京大学集成电路学院研究团队共同完成，相关成果已于2025年10月13日发表于国际顶级学术期刊《自然·电子学》，标志着该技术通过国际学术同行的严格验证。

北大在阻变存储器（RRAM）领域积累深厚，早于2020年便牵头组建“新型存储与计算融合技术创新联盟”，联合国内12家科研院所与20余家产业链企业开展技术攻关，为本次芯片研发奠定了坚实的产学研基础。从产业链协同看，该团队长期与国内阻变存储器产业链核心企业保持技术合作，聚焦器件制备、工艺优化与场景适配等关键环节。

（二）技术路线核心特征

该芯片基于阻变存储器（RRAM）的全模拟矩阵计算架构，突破了传统数字计算“存储-计算分离”的瓶颈，通过阻变器件的电阻态直接实现矩阵乘法与求逆等核心计算操作，从物理层面重构了算力生成方式。其技术核心优势在于“精度-算力-能效”的三重突破，且不依赖先进制程工艺，可基于成熟制程实现高性能计算，完美规避了西方在高端芯片制造领域的技术封锁。

二、技术可行性论证：数据支撑与产业化基础

（一）关键性能指标的工程实现性

1. 精度突破：模拟计算的“数字级”跨越
团队在16×16矩阵计算中实现24位定点精度求逆，相对误差低至10⁻⁷，这一指标首次达到数字计算的精度水准。对比国际同类研究，2024年IBM公布的基于RRAM的模拟芯片精度仅为16位定点，相对误差约10⁻⁵；斯坦福大学2025年3月发表的成果精度为20位，相对误差10⁻⁶，均低于北大团队水平。这一突破解决了模拟计算长期存在的“精度不足无法支撑复杂任务”的核心痛点，使该芯片可满足AI训练、信号处理等高精度需求。
2. 算力与能效：碾压性优势的量化验证
在128×128规模矩阵计算中，该芯片算力显著优于高端GPU单核性能，求解大规模MIMO信号检测任务时，计算吞吐量较顶级GPU提升100-1000倍，能效比提升100-1000倍。具体量化来看，传统顶级GPU完成同等规模MIMO信号检测需24小时，该芯片仅需1分钟，且能耗降至后者的1%。这一能效比指标远超当前行业标杆——2024年清华大学研发的RRAM存算一体芯片能效比为35TOPS/W，而北大该芯片在同等算力下能效比预计可达其20倍以上。
3. 可扩展性：从实验室到产业的关键支撑
芯片采用模块化设计，已完成16×16至128×128矩阵的平滑扩展，且性能衰减率低于5%，证明其架构具备大规模扩展能力。这一特性至关重要，区别于国际上多数仅能实现32×32以下小规模矩阵计算的实验室原型，为后续开发1024×1024及更大规模的商用芯片奠定了基础。

（二）产业链配套的成熟度支撑

中国阻变存储器产业的快速发展为该芯片提供了坚实的产业化基础：

- 制造工艺：国内已实现28nm制程RRAM芯片量产验证，良率稳定在92%以上，单条产线月产能突破20万片，可满足该芯片的制造需求，且无需依赖7nm以下先进制程。
- 材料与设备：江丰电子 的高k介质材料市占率已提升至32%，北方华创 的原子层沉积设备实现关键工艺突破，国产化率达22%，核心产业链环节的自主化保障了芯片量产的供应链安全。
- 市场需求：2025年国内阻变存储器市场规模预计突破200亿元，年复合增长率达35%以上，AIoT、数据中心等下游需求的爆发将为该芯片提供广阔的应用场景。

三、国际技术水平对比：引领“后摩尔时代”算力革命

（一）核心指标国际对标

从计算精度来看，北大团队实现24位定点精度求逆，相对误差低至10⁻⁷，而国际领先水平为斯坦福大学2025年3月达成的20位定点精度，相对误差10⁻⁶，北大团队领先4位精度，误差降低1个量级。

在128×128矩阵算力表现上，北大芯片较顶级GPU提升100-1000倍，国际同类最高水平为IBM的成果，较顶级GPU提升50-200倍，北大团队领先2-5倍。

能效比维度，北大芯片较顶级GPU提升100-1000倍，三星的国际领先成果仅提升80-300倍，北大团队领先1.2-3.3倍。

最大可扩展矩阵规模方面，北大芯片已实现128×128规模，性能衰减＜5%，美光的国际领先水平为64×64规模，性能衰减＞10%，北大团队在规模上实现翻倍，且稳定性更优。

（二）技术代差与领先周期判断

综合技术突破的突破性与产业化进度，北大该芯片在模拟矩阵计算领域已实现全球领先，领先时间预计为3-5年。主要依据如下：

1. 基础研究代差：国际巨头如IBM、三星当前仍停留在“提升精度至20位、扩展规模至64×64”的研发阶段，从公开技术路线图看，其达到北大当前水平需至少3年。
2. 产业化转化优势：中国阻变存储器产业已形成从材料、设备到制造的完整链条，2024年产量占全球比重已达18%，较2022年提升10个百分点，而美国、韩国相关产业链存在设备与材料环节的断层，即使实验室突破后，产业化周期也将比中国长1-2年。
3. 专利布局领先：截至2025年6月，中国在RRAM存算一体领域的专利申请量达1.2万件，占全球总量的42%，其中北大团队已布局核心专利27项，覆盖器件结构、计算架构与算法优化等关键环节，构建了坚实的技术壁垒。

四、潜在合作上市公司与产业链影响

（一）核心潜在合作企业

基于技术路线与产业链配套需求，该芯片产业化过程中可能涉及以下领域上市公司，其中至纯科技 （603690.SH） 凭借在半导体设备与高纯工艺领域的核心优势，成为产业链中不可或缺的关键环节：

1. 制造环节：中芯国际 （已实现28nm RRAM制程量产，良率92%+）、华虹半导体 （成熟制程产能储备充足），可提供芯片代工服务。
2. 设备环节：
- 至纯科技：作为国产半导体设备与高纯工艺系统龙头，其核心业务与北大芯片产业化需求高度契合。在湿法清洗设备领域，公司是国内少数实现28nm全流程覆盖的厂商，14nm工艺已通过客户验证，高温硫酸机台等产品打破日本DNS垄断，国内市占率约28%，在第三代半导体清洗设备领域更是高达58%，可满足芯片制造中精密清洗的核心需求。其高纯工艺系统实现ppb级微污染控制，在中国大陆12英寸晶圆厂特气设备市场市占率达48.8%，累计出货超4.2万台套，能为RRAM器件制备提供超高纯度的工艺环境支持。此外，公司与中科院微电子所等科研机构建有联合实验室，组建超200人的研发团队，且在手订单达134亿元，可覆盖未来2-3年营收，具备稳定的技术响应与产能交付能力，是芯片制造环节的核心设备合作伙伴。
- 北方华创（原子层沉积设备国产化率22%）、中微公司 （刻蚀设备适配RRAM工艺），与至纯科技形成设备领域协同支撑。
3. 材料环节：江丰电子（高k介质材料市占率32%）、有研新材 （稀土永磁材料与阻变层材料供应商），为芯片提供核心原材料。
4. 封装测试环节：通富微电 （已开发RRAM 3D异构集成方案）、长电科技 （高密度封装技术领先），支撑芯片规模化封装。
5. 应用端合作：中科曙光 （超算中心建设需求）、海康威视 （AI视觉计算场景适配），可成为芯片首批应用客户。

（二）对产业链的战略价值

该芯片的突破将加速中国在“后摩尔时代”的算力自主进程：短期来看，可带动阻变存储器材料、设备环节的需求增长，其中至纯科技等设备企业将直接受益于晶圆厂扩产与工艺升级需求，预计2026-2028年相关市场规模年均增速将提升至40%以上；长期来看，将彻底改变全球算力架构依赖GPU的格局，使中国在AI大模型训练、6G信号处理等高端算力领域拥有独立话语权，预计可降低国内超算中心建设能耗30%-50%，每年节约电力成本超200亿元。

五、风险提示

1. 量产良率风险：实验室原型与量产产品存在性能差异，若28nm制程下128×128规模芯片良率低于85%，将显著推高单位成本。
2. 行业标准风险：当前模拟计算芯片缺乏统一行业标准，若国际巨头联合制定排他性标准，可能影响产品兼容性。
3. 专利竞争风险：美光、三星等企业在RRAM领域仍持有37%的核心专利，可能存在专利诉讼风险。
4. 设备适配风险：虽至纯科技等设备企业技术领先，但RRAM新制程对清洗、高纯系统的特殊需求可能需额外工艺调试，若适配周期超预期，将延缓量产进度。

（注：本研报数据来源于北京大学团队公开成果、中国半导体行业协会2025年报告及企业公开信息）