炬芯科技第二代存内计算技术突破：端侧AI芯片商用提速
2026年7月20日，炬芯科技正式发布公告，宣布其第二代存内计算技术研发取得关键性突破。这一进展标志着端侧AI芯片从技术概念向规模化落地迈出实质性一步。相比第一代存内计算NPU，新一代技术在算力、能效比、资源利用率和量化精度等方面实现了全面优化，为边缘智能设备运行更大规模模型提供了底层支撑。搭载该技术的SoC芯片计划于年内完成流片，预计明年在多个品牌与品类中实现规模化部署。与此同时，公司正在搭建AI开发工具平台，旨在降低开发者适配AI模型的难度，将端侧AI芯片的应用场景从音频拓展至更多领域。
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第二代存内计算技术核心突破
算力显著提升，支持更大规模模型
与传统冯·诺依曼架构不同，存内计算通过将计算单元与存储单元深度融合，大幅减少了数据搬运带来的功耗与延迟。炬芯第二代技术相比第一代，算力提升幅度明显，能够直接支持参数量更大的AI模型。这意味着在智能家居、可穿戴设备、工业传感器等低功耗场景中，以往只能运行轻量级模型的终端，现在可以部署更复杂的语音识别、图像处理或实时决策模型，从而显著提升用户体验。
能效比、利用率与量化精度全面优化
除了算力，能效比是端侧AI芯片落地的关键指标。炬芯第二代存内计算在单位功耗下的运算能力上做了深度调优，使得电池供电设备能够长时间运行AI任务而不提早耗尽电量。同时，资源利用率的提升让芯片在处理多任务或异构计算时更加高效。量化精度的优化则解决了低比特运算下模型精度损失问题，在保证推理速度的前提下，维持了接近浮点精度的结果。这些改进共同构成了从实验室到量产的技术基石。
从芯片到生态：端侧AI布局加速推进
SoC流片与规模化落地时间表
根据公告，搭载第二代存内计算技术的SoC芯片将于2026年内完成流片，2027年将进入规模化落地阶段。炬芯科技计划首批覆盖智能语音、音频处理、智能家居控制等成熟品类，并逐步向安防、医疗、工业视觉等新兴领域渗透。与第一代产品相比，第二代芯片的算力跨度更大，单颗芯片即可覆盖从入门到高端的多个产品线，有助于合作伙伴降低开发成本并缩短上市周期。
AI开发工具平台降低适配门槛
为了让更多开发者快速接入端侧AI能力，炬芯科技正在搭建AI开发工具平台。该平台将提供模型转换、量化优化、性能分析等一站式工具链，支持主流AI框架（如TensorFlow Lite、ONNX、PyTorch Mobile）的模型导入。通过图形化界面与自动化脚本，开发者无需深入了解底层硬件细节，即可将模型高效部署到炬芯芯片上。这一举措有望将端侧AI的开发门槛从“芯片级”降至“应用级”，加速AI应用生态的构建。
行业视角：存内计算如何重塑端侧AI
当前，端侧AI芯片市场正经历快速增长。据IDC预测，2026年全球端侧AI芯片出货量将超过50亿颗，其中智能家居和可穿戴设备占比最大。然而，传统架构下“算力-功耗-成本”的三角矛盾制约了高端AI模型的落地。存内计算作为突破性技术，通过近存计算或存算一体设计，有效缓解了“存储墙”问题。炬芯科技的第二代技术将能效比提升了数倍，使得在同等功耗下可运行2-3倍规模的模型，这在业界属于领先水平。
从应用场景来看，音频AI是炬芯的优势领域，但第二代芯片的算力余量足以支撑轻量级视觉识别、传感器融合、端侧大语言模型推理等新任务。例如，智能音箱可同时进行语音唤醒、声纹识别和环境噪声抑制，而无需频繁唤醒云端；安防摄像头可完成本地人脸检测与异常行为分析，降低延迟并保护隐私。这些场景的落地，将直接受益于炬芯的技术迭代。
风险提示与投资参考
需要特别提醒的是，技术研发进展存在不确定性。实际落地时间可能受流片良率、供应链稳定性、客户验证周期等多种因素影响。投资者应密切关注炬芯科技官方公告及交易所实时信息，切勿仅凭单次消息盲目乐观。本文内容仅供参考，不构成任何投资建议。在端侧AI芯片竞争日趋激烈的背景下，炬芯科技能否凭借第二代存内计算技术抢占市场先机，仍需持续跟踪其生态建设与客户合作进展。
- 关键时间节点：2026年流片，2027年规模化落地。
- 技术亮点：算力、能效比、利用率、量化精度全面提升。
- 生态布局：AI开发工具平台降低适配门槛，覆盖音频至多领域。
- 风险提示：技术进展存在不确定性，以官方公告为准。