芯耀
与非AI
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一、存算一体 / 类脑计算核心玩家
知存科技（北京）
方向：SRAM-based 存算一体芯片（类脑计算）
特点：中国最早专注PIM商业化公司之一，已实现多款芯片的量产商用。其技术通过存储与计算的物理融合，大幅减少数据搬运，在相同工艺条件下可将AI计算效率提升2个数量级，有效解决了“内存墙”问题。产品已广泛应用于智能语音、AI健康监测、AI眼镜等端侧场景。
九天睿芯（深圳）
方向：存内计算 + AI推理芯片
特点：专注于神经拟态感存算一体架构，强调低功耗边缘AI。公司推出的ADA系列芯片产品，通过感知、存储与计算的融合，显著降低AI运算能耗。其产品已在多家客户实现量产，并获得多个国际一线智能眼镜、智能耳机及助听器品牌的订单。
后摩智能（北京）
方向：Analog CIM（模拟存算一体）
特点：强调“算力密度+能效”，致力于打造高能效比、低功耗的AI芯片。其核心产品“后摩漫界M50”芯片专为端边大模型推理设计，采用存算一体创新架构，支持多精度运算，可实现云级推理能力的终端落地，推动AI PC、智能终端等设备从“功能型”向“智能体”升级。
二、存算融合（AI芯片架构演进方向）
壁仞科技（上海）
方向：高性能AI GPU + 存算融合架构
特点：大模型训练芯片代表厂商，致力于通过架构创新提升芯片的整体计算效率。
燧原科技（上海）
方向：数据中心AI芯片（强调存储带宽优化）
特点：专注于为数据中心提供高性能AI算力，其芯片设计着重于优化存储带宽，以应对大模型训练和推理中的数据吞吐挑战。
天数智芯（上海）
方向：GPGPU + 存算协同架构
特点：作为国产AI芯片的重要参与者，深度融入开放计算生态。其芯片在异构算力协同方面表现出色，通过与DeepLink等体系合作，实现了多款国产芯片的混合调度与协同推理，在多模态生成、高并发服务等场景中显著优化了推理时延。
摩尔线程（北京）
方向：全功能GPU（图形+AI+计算融合）
特点：致力于研发全功能GPU，将图形渲染、AI计算和通用计算能力融合在单一芯片上，提供全面的视觉计算解决方案。
三、存储+存算一体（Memory + Compute）
得一微电子（深圳）
方向：存储控制 + 存算一体 + CXL
特点：提出“AI存力芯片”概念，探索将存算一体技术与先进的存储接口（如CXL）相结合，旨在为AI应用提供更强大的存储与计算一体化能力。
长江存储（武汉）
方向：3D NAND + 计算融合探索
特点：作为中国存储行业的龙头企业，在巩固其3D NAND闪存技术优势的同时，正积极向存算融合方向演进，探索存储与计算深度融合的未来技术路径。
四、感存算一体 / 新型融合方向
中科微至（无锡）
方向：感存算一体（视觉+计算+存储）
特点：与中科院联合研发光电融合芯片，专注于智能物流分拣领域。其研发的感存算一体光电融合芯片，能够结合深度相机数据与RGB数据，实现对包裹类型、尺寸、位置的精准检测，大幅提升分拣效率和准确率。
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