韩国SK海力士于10月15日（据《The Elec》报道）正式披露3D FeNAND芯片，该芯片专为人工智能计算设计，采用“存内模拟计算”（A-CiM）架构，实现数据存储与处理在同一位置完成。相关研究成果已发表于IEEE期刊，并在IEDM 2024会议上展示。
传统AI模型参数规模达数千亿级，对内存资源需求巨大，数据搬运导致能耗攀升。存内模拟计算技术直接在存储单元内执行乘加运算（MAC），以模拟信号替代处理器与存储器间的频繁交互，从而减少数据传输、提升处理速度。该技术特别适用于边缘计算场景，如工业质检摄像头需快速决策且低能耗运行，无需将图像上传云端。
与传统3D NAND依靠电荷捕获氮化物层存储电子不同，3D FeNAND利用铁电材料极化状态来存储数据并控制单元电流。铁电材料在无外电场时仍能保持极化，使单个单元可输出多种电流状态，契合神经网络权重数据需求。SK海力士研究人员优化了栅极堆叠结构以提升模拟开关性能，单细胞导电状态至少达到256个水平。
根据IEDM 2024论文数据，3D FeNAND在多项指标上取得显著进展：相比2D矩阵，其模拟计算密度提升约4,000倍；计算效率（TOPS/mm²）提高约1,000倍；乘加运算保持稳定，精度达87.8%。
实验室数据亮眼，但该技术目前尚未具备量产条件。业界分析指出，当前精度定位主要面向边缘计算领域，优先保障响应速度而非准确性。SK海力士提及该技术在存内研究等其他数据密集型场景的应用潜力，产业界将持续关注其技术成熟度与后续进展。
资料来源：OBJETCONNECTE.COM；原文发布日期：2026-10-18。本文为资料编译。