存算一体进入量产交付期：小米玄戒 O100、东方算芯 DF1000、谦合益邦密集落子

2026 年，存算一体赛道的节奏骤然加快。几个月内，多家国内芯片公司先后发布存算一体或近存计算芯片，融资、流片、点亮、量产、交付这些原本属于不同阶段的词，开始密集出现在同一个时间窗口内。

近期关键节点

7 月 13 日，东方算芯发布 DF1000，定位为全球首颗软件定义近存计算 3D 芯片，基于 14nm 制程，实现 520 TFLOPS 算力，目前已进入量产交付阶段。

8 月中旬，成立仅两年多的谦合益邦完成超 20 亿元 B 轮融资。与此同时，公司披露其 4 层 3D DRAM 堆叠存算一体芯片已成功回片点亮，标志着技术路线在工程层面完成了关键验证。同一时期，皓泽科技发布面向端侧 AI 的 VVT300 SoC，计划年内量产出货。

8 月 24 日，小米发布玄戒 O100 高带宽 AI 加速芯片，采用 6nm 工艺与 3D 晶圆级堆叠技术，近存计算带宽达 1.22TB/s，正式加入存算一体战局。

此外，后摩智能的存算一体芯片后摩漫界 M50 已完成量产，开始在 Agent Computer、智能终端和陪伴机器人等实际产品中规模化落地；知存科技的存算一体芯片已在可穿戴等终端实现千万级出货。

存算一体并非单一技术路线

"存算一体"这个标签覆盖了三条有所区别的技术路线：近存计算（PNM，Processing Near Memory）、存内处理（PIM，Processing-in-Memory）和存内计算（CIM，Compute-in-Memory）。共同点是让计算进一步靠近数据，减少传统冯·诺依曼架构中大量的数据搬运和相应功耗开销；差异在于计算发生在存储系统的哪个位置。

PNM 和 PIM 通常与 DRAM 和 HBM 等存储制造体系深度绑定，三星、SK 海力士等存储巨头在这两条路线上具有先发优势；CIM 让计算直接发生在存储阵列内部，对标准存储产业链的依赖度相对更低，也是国内大多数初创公司切入的主要方向。

同样叫存算一体，但产业基础不同、进入壁垒不同、与国际存储大厂的竞争关系也不同——这是理解这一赛道格局的重要分辨。

市场规模

IIM 信息数据显示，2025 年全球存算一体市场规模已达 48.7 亿美元，同比增长超过六成，预计到 2030 年将增长至 312.5 亿美元。

接下来看什么

当前赛道的关键问题已经从"技术是否可行"转移到"已量产产品能否稳定大批量交付、拿到足够多的实际客户"。东方算芯、后摩智能和知存科技已有可量化的量产案例，其余玩家的量产时间表和订单情况，将是判断这一波产业化浪潮能走多远的实质性指标。