这是一条足以让全球科技圈沸腾的消息：在人工智能大模型不断吞噬算力、全球半导体产业疯狂追赶的时代，北京大学的科研团队，用一颗“新型模拟芯片”，让世界重新看到了中国算力的可能性。

10月13日，北大人工智能研究院孙仲研究员团队携手集成电路学院，成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片。

他们在《Nature·Electronics》上发表的这篇论文，堪称“划时代的宣言”。因为它意味着：人类计算的方式，正在被重新定义。

或受此影响，相关概念的ETF皆有上涨：

从0和1，到电压的智慧

过去七十年，我们的世界都运行在“0”和“1”之间。CPU、GPU、TPU，无论多快、多强，都是靠无数次“0变1、1变0”完成计算。

但冯·诺依曼架构的天花板，已经隐约可见：数据在“存储器”和“处理器”之间来回搬运，像堵在狭窄管道里的洪流，消耗着时间与能量。

北大团队要做的，是一场革命。他们让芯片不再说二进制语言，而直接用电压和电流去“思考”。数学上的“10”，不再是“1010”，而可能是一股十伏的电流、一束流动的能量。

这就是“模拟计算”，一种被数字时代遗忘，却被北大重新唤醒的古老智慧。

一次“算力地震”：GPU干一天，它只要一分钟！

如果说原来的GPU像是勤奋的码农，这颗芯片更像是天生的数学家。

在实验室中，它成功完成了16×16矩阵的24位定点求逆，精度高到相对误差仅10⁻⁷，吞吐量更是超越顶级GPU1000倍！

是的！GPU干一天的计算，它一分钟搞定。而且能效比提升100倍，几乎不发热。这意味着，在AI大模型的训练中，原本需要几百张GPU堆叠的算力农场，未来，可能只需要一颗巴掌大小的模拟芯片。

技术的美学：让存与算合二为一

这次北大团队的突破，不止在“快”，更在“巧”。他们创造性地把“低精度模拟求逆”和“高精度模拟矩阵-向量乘法”结合起来：

前者快速逼近正确答案，后者精确修正误差，最终达到24位定点精度。

再加上块矩阵协同算法，使得多个芯片可协同求解更大规模矩阵，这就是“新型信息器件 + 原创电路 + 经典算法”的协同设计之美。

在硬件层面，它采用40nm CMOS工艺，阻变存储器阵列支持3比特电导态编程，计算与存储合为一体，不再有“内存墙”的拖累。

就像让思维和记忆回归到同一个脑区，它不再“计算数据”，而是在“理解数据”。

应用爆发：AI训练、MIMO通信、边缘计算三箭齐发

这项技术不仅是理论上的惊艳，更在实践中大放异彩。

在大规模多输入多输出（MIMO）信号检测任务中，这颗芯片仅经过三次迭代，就能让接收图像与原始图像几乎一致。

误码率-信噪比曲线显示，它的表现几乎可媲美32位浮点GPU。这意味着它不仅能在无线通信中加速信号处理，还可能成为AI训练中“二阶优化”的终极加速器，让模型训练不再是烧钱的游戏，而是硬件层面的飞跃。

更令人兴奋的是，在未来的边缘设备，机器人、无人机、智能终端，这种低功耗、高精度的模拟芯片，将让“AI训推一体”成为现实。

AI不再依赖云端，而是直接在设备上学习、思考、决策。那将是一个真正“智能万物”的时代。

这不仅是一颗芯片，更是一种时代信号

每一次技术的范式迁移，都改变了世界。从蒸汽到电气，从晶体管到AI，真正的革命从来不是喧嚣，而是来自实验室的一盏灯。

北大团队的这颗芯片，点亮的，正是中国在高端算力自主化道路上的新起点。它让世界看到，在后摩尔时代的算力之争中，中国不只是追赶者，而是开辟者。

孙仲说：“我们的目标不是取代GPU，而是与它并肩，让计算更高效、更智慧。”这句话背后，是科研的谦逊，更是民族的自信。

当电流开始“思考”，算力的未来被点燃

今天的突破，也许只是未来巨浪的浪尖。当电流能直接进行思考，当“存算一体”的芯片遍布终端，

那一刻，AI将真正像生命一样：有感知、有能量、有意识。算力的边界，正在被中国科学家一点点拓宽。

在这个被GPU统治的时代，一颗来自北大的“中国芯”，

正在用电压和梦想，改写未来。（转自AI普瑞斯）