人工智能（885728）浪潮奔涌而至，数据成为愈发关键的生产要素，算力与存力的协同越来越重要。AI产业快速发展，越来越多行业实践表明，如果存储能（885921）力跟不上，再强的计算能力也难以充分释放。AI赛道的核心突破口正从“算力墙”转向“存储墙”，行业正从堆算力转向效率驱动。
在西安高新区一栋已使用二十多年的办公楼里，一家扎根存储赛道的企业正在为快速发展的AI产业提供关键“燃料”——西安紫光国芯半导体（881121）股份有限公司(以下简称“紫光国芯”)经历股权更迭和行业周期（883436），始终没有离开存储技术主航道，而这条主航道，如今正与AI时代对存储能（885921）力的迫切需求深度交汇。记者在公司展厅看到，从智能手机、安防监控摄像头，到大型服务器，再到汽车电子（885545）、人工智能（885728）等一系列应用方向，存储在AI时代的价值发重要。
图为紫光国芯第四代低功耗动态随机存储器(LPDDR4/LPDDR4X)。企业供图
目前，紫光国芯的存储技术与产品已应用于数据中心、服务器、计算机、消费电子（881124）以及通信、汽车、工业控制、医疗等场景。紫光国芯业绩报告显示，2026年上半年，公司营业收入约22.77亿元，已经超过2025年全年收入的18.3亿元。2026年上半年净利润超过6.17亿元，同比增长超过百倍。
业绩大幅增长的背后，是行业和企业的互相成就。记者了解到，随着大模型参数规模不断扩大、推理应用迅速普及，存储能（885921）力不足导致的问题越来越明显。
紫光国芯公共事务总监郭立告诉记者，存储墙简单说就是“计算跑得太快，存储跟不上”。处理器性能的提升速度长期远超存储访问性能(如延迟、带宽)与容量的提升速度，两者因优化方向不同、产业格局分离而形成的性能差距像一堵墙一样横亘在系统架构中，这一问题在AI时代日益突出。
“由于‘存储墙’的存在，传统冯.诺依曼架构中，计算单元和存储单元是分离的。数据必须先从存储单元搬运到计算单元，算完再搬回去。当模型规模较小时，搬运的代价可以忽略；但当模型参数膨胀到千亿级甚至万亿级别时，数据搬运就成了关键瓶颈。而存储一旦成为瓶颈，AI产业整体发展就会受限；存储实现存算协同，AI才能真正从实验室走向千行百业。”郭立说。
紫光国芯相关负责人介绍，公司多年布局的三维堆叠DRAM、CXL内存扩展主控技术、车规级DRAM芯片、KGD解决方案等方向，正是围绕存储这一AI产业核心命题展开。“例如，公司自主研发的三维堆叠DRAM技术通过把计算与存储单元在立体空间内3D集成，拆掉了传统方案中漫长的‘通道’，可为高性能计算产品提供每秒高达数十TB的访存带宽和百GB级内存容量。这一技术路线让计算与存储靠得更近，从而缓解‘存储墙’问题。”
在AI时代拿出的关键技术，来自紫光国芯二十多年的扎根。
“我们最早是外资企业在西安的研发中心，后来成为独立运营的外资企业，又被国内企业收购，逐步转入内资运营，并走上自主发展、对接资本市场通道。”紫光国芯相关负责人对记者表示，虽然几经变迁，但公司始终锚定存储这条主赛道，不断提升自身研发水平和技术储备。西安丰富的人才资源、扎实的科研基础和优质的营商环境，也是企业发展壮大的关键助力。
“从‘专精特新（885929）’向单项冠军、行业标杆进阶，我们的核心提升方向包括技术引领、产品高端化、生态构建和全球化布局。”郭立表示，立足“十五五”新起点，紫光国芯将继续以自主创新为引擎，以市场和客户需求为导向，推动国产数据存储技术升级。公司目标是成长为世界领先的以存储技术为核心的产品和服务提供商，让存储成为AI发展的加速器，也为存储领域培育壮大新质生产力贡献企业力量。
