Hi~我是康小盈相信大家已經感受到CFMS 2026峰會現場的火爆~，也看到了KOWIN憑實力出圈的產品，那這篇文章，帶大家深入了解端側AI，真正卡住的不只是算力，“存儲”同樣也是關鍵影響因素。

01你以為AI拼的只是算力?

很多人以為，AI拼的是算力芯片。但現實卻是——芯片在狂算，系統卻一直在“等數據”。在AI推理過程中，真正拖慢速度的，不只是計算本身，還有——數據從內存搬到計算單元的過程。這就是經典的“內存墻”問題，算力越來越強，但數據“喂不上”，所以，AI開始拼“存力”?！綪S:內存墻(Memory Wall)是指內存性能嚴重限制CPU性能發揮的現象?！坑谑?，一個趨勢正在發生。

02云、邊、端協同正在帶來終極數據挑戰

AI不再只在云上跑，而是開始“分布式生存”。

云：負責模型訓練、復雜推理、全局數據管理。

邊：負責數據緩存、任務調度與協同計算。

端：負責實時感知、本地決策與隱私保護。

邊緣計算邏輯結構

云邊端協同架構正成為主流，同時也帶來了新的數據與資源挑戰：

(一)模型變“小”了，但無處不在”

模型通過剪枝、量化等技術不斷變小，使端側部署成為可能。但與此同時，AI應用逐漸常駐化、多模型并行運行，整體存儲與資源需求呈增長趨勢。

存儲與需求增長分析圖

(二)多模態，讓系統開始“變重”

語音、圖像、文本等多模態輸入不斷增加，對計算、內存與帶寬提出更高要求。在資源受限的端側環境中，需要通過模型優化與任務分層、云邊協同來平衡性能與資源消耗。

(三)數據不再在云里，而是在你手上

以前：一個模型服務100萬人。

現在：100萬設備，各自跑AI。

數據從“集中存儲”變成分布式爆發，當一切開始變復雜，有個東西開始“悄悄卡脖子”——“內存”。

03端側AI的“隱藏主角”

海量的多樣化數據加上實時處理需求，需創新解決方案。內存瓶頸就是一個重大問題，在模型訓練和推理階段尤其重要。因此，內存成為關鍵突破點。LPDDR5 則為端側AI的“隱藏主角”，它為端側設備提供了高帶寬與高能效。這些技術可確保 AI 應用在端側設備與云端流暢高效地運行。

KOWIN LPDDR5嵌入式存儲芯片支持高達10.7Gbps的驚人超高速數據處理速度，提供多檔位容量選擇，適配不同場景的配置需求，能夠進一步降低設備功耗，滿足AI和5G設備對高寬帶的需求。廣泛應用于旗艦級移動設備、AR/VR設備等場景。

04“后AI時代”拼的是“存力”

從“算力”到“存力”，存力正成為與算力同等重要的關鍵基礎能力。隨著AI持續演進，“存力”在端側應用及設備中的重要性不容忽視?？涤?a target="_blank">半導體將持續提供超可靠、高效率、高速度的解決方案，助力端側AI邁向更高性能與更優體驗。

KOWIN LPDDR5產品參數

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