从具身智能到AI存算：中信证券峰会揭示2026科技投资主线
发表时间：2026-05-08
网读量：496
原创：微纳核芯
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原创：微纳核芯
5月6日至8日，中信证券2026年"智启新征程"资本市场高峰大会在上海成功举办。作为中信证券年度旗舰论坛，本次大会汇聚了400余家上市公司与全球专业投资者，邀请数十位顶尖学者、产业专家及机构代表参会，搭建起产业与资本的高效对话平台。
在科技革命、能源革命、资源溢价的时代背景下，本次大会聚焦具身智能、AIGC、AI存算等前沿领域，为投资者揭示2026年的科技投资主线。其中，微纳核芯首席科学家关于"AI存算：三维芯片赋能AI大模型推理"的演讲，成为大会AI+主题论坛的重要亮点。
01 技术前沿：AI存算破解大模型算力瓶颈
存算一体：突破冯·诺依曼瓶颈
随着AI大模型规模的持续扩张，传统计算架构面临严峻挑战。存储与计算分离导致的数据搬运能耗，成为制约算力效率的关键瓶颈。
AI存算技术通过将计算单元嵌入存储阵列，大幅减少数据搬运，显著提升能效比，正成为突破这一瓶颈的核心技术路径。
微纳核芯首席科学家在演讲中深入解析了这一技术路线：
存算一体架构能够将数据搬运距离缩短至传统架构的十分之一以下，能效比提升可达数倍。这一技术突破，为AI大模型在边缘端和端侧的部署打开了新的可能性。
三维芯片：AI存算的核心突破口
三维芯片技术是本次演讲的重点。 微纳核芯首席科学家介绍，通过三维集成技术，可以在垂直方向堆叠多层计算与存储单元，实现更高的集成密度和更短的数据传输路径。
与传统平面芯片相比，三维芯片具有显著优势：
更高集成密度：垂直堆叠使单位面积内的晶体管数量大幅提升
更短数据传输路径：层间垂直互连大幅缩短数据搬运距离
更低功耗：减少数据搬运带来的能耗损失
更高带宽：层间互连提供远超传统封装的带宽
这一技术路线不仅能大幅提升AI推理效率，还能有效降低功耗，为AI大模型在边缘端、端侧乃至物联网设备上的部署提供可行的芯片解决方案。
赋能AI大模型推理
AI大模型的推理过程对算力和能效提出了极高要求。微纳核芯首席科学家指出，三维存算芯片特别适合AI推理场景：
推理过程涉及大量权重数据的读取和计算，存算一体架构天然适配这一需求
三维集成技术可以在芯片内部实现大规模并行计算，提升推理吞吐量
高能效特性使芯片能够在功耗受限的场景下运行大模型
这一技术方向正在吸引越来越多的产业关注，有望成为AI芯片领域的重要增长点。
02 投资逻辑：AI存算芯片的投资价值
算力芯片国产化的新赛道
在AI算力需求爆发式增长的背景下，国产算力芯片面临巨大的市场机遇。AI存算芯片作为新兴赛道，正在成为国产芯片差异化竞争的重要方向。
微纳核芯首席科学家的演讲让与会投资者认识到，三维存算芯片有望成为突破算力瓶颈的关键技术。与传统的GPU路线不同，存算一体架构在特定AI推理场景下具有显著的能效优势，这一领域的投资价值正在显现。
边缘AI的广阔市场
随着AI应用从云端向边缘端延伸，边缘AI芯片的市场需求快速增长。智能终端、自动驾驶、工业物联网等场景对高能效AI芯片的需求日益迫切。
AI存算芯片凭借其高能效特性，在边缘端具有天然优势。 微纳核芯首席科学家在演讲中展示了存算芯片在边缘AI场景的应用潜力，为投资者提供了新的投资视角。
03 产业展望：从技术到生产力
产学研深度融合
微纳核芯首席科学家的"双身份"模式——兼具学术前沿研究能力和产业实践经验——体现了产学研深度融合的科技创新范式。
学术研究为产业提供技术源头，产业实践为学术提供应用场景和验证平台。
微纳核芯作为AI存算领域的代表性企业，通过参与本次大会，展示了产学研协同创新的价值。技术分享不仅传递了前沿学术成果，更展现了技术产业化的可行路径。
技术转化加速
AI存算、具身智能等前沿技术正在快速走向产业化。三维芯片技术已经从学术研究走向可量产的产品开发阶段，技术转化的速度正在加快。
微纳核芯在这一领域的持续投入，为技术落地提供了坚实基础。
产业生态协同
从算力芯片到AI应用，从数据基础设施到仿真平台，AI产业正在形成完整的生态链条。
微纳核芯作为AI存算芯片领域的参与者，正在融入这一产业生态，为AI推理提供高能效的芯片解决方案，助力AI应用在边缘端和端侧的规模化部署。
结语
中信证券2026年"智启新征程"资本市场高峰大会，为投资者揭示了清晰的科技投资主线：
AI存算 ：作为突破算力瓶颈的关键技术，三维芯片正在打开新的投资赛道
边缘智能：为AI存算芯片提供了广阔的应用场景
产学研融合：正在加速技术从实验室走向产业化
微纳核芯首席科学家在本次大会上的技术分享，让与会者对AI存算技术有了更深入的理解，也为投资者提供了新的投资视角。
在科技革命加速的时代，把握技术趋势、理解产业逻辑，将是穿越周期、寻找长期投资机会的关键。