摘要

传统 GPU、NPU 基于冯・诺依曼存算分离架构，存在内存墙、功耗墙瓶颈，难以适配 AGI 长期演进需求；存算一体 + 类脑芯片（神经形态芯片）仿生人脑神经元、突触运行逻辑，采用脉冲神经网络（SNN）、事件驱动、存算融合设计，能效相较传统 AI 芯片提升 10~1000 倍，是边缘超低功耗 AI、具身智能、脑机接口、通用人工智能（AGI）最核心底层硬件路线。

当前行业处于实验室走向规模化商用拐点，A 股无纯正原生类脑上市公司，多数企业以存算一体为主、类脑技术预研布局；全球仅两家主业原生类脑上市公司，产业链上游新型存储、中游芯片设计、下游封测设备同步受益。时识科技 2026 年 6 月完成数亿元 B 轮融资，标志国内类脑视觉商业化进入加速放量阶段。

风险提示：SNN 软件生态不完善、忆阻器工艺良率瓶颈、产业化落地周期长、研发投入持续承压、估值存在情绪溢价。

本报告内容仅供产业研究参考，不构成任何投资建议。

一、核心概念与技术原理

1.1 类脑芯片定义

类脑芯片（神经形态芯片）硬件模拟人脑 860 亿神经元、百万亿突触工作模式，运行脉冲神经网络 SNN，区别于传统 CNN/Transformer 人工神经网络（ANN）：

传统 AI：固定时钟周期性运算，画面无变化也持续耗电，数据频繁在存储、计算单元搬运，能耗浪费严重；

类脑 SNN：事件驱动稀疏运算，仅环境发生动态变化才发放脉冲运算，静态场景近乎零功耗，微秒级超低响应延迟，硬件原生支持片上在线持续学习、小样本自适应迭代。

1.2 存算一体核心价值

存算一体打破存储、计算物理分离结构，存储单元直接完成矩阵乘加运算，从根源消除数据搬运能耗：

解决内存墙：大模型海量权重搬运带来延迟、带宽瓶颈；

解决功耗墙：同等算力下能效提升几十至千倍，适配电池供电长期待机终端；

适配类脑突触阵列：RRAM/ReRAM 忆阻器阻值可模拟突触权重变化，是类脑芯片最优物理载体。

1.3 三大主流技术路线对比

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路线 技术方案 成熟度 应用场景 代表企业

数字类脑（SRAM/Flash 存算） 标准 CMOS 电路搭建神经元阵列，存算一体 IP 集成 已量产成熟 端侧视觉、语音推理、IoT 恒烁股份、BrainChip、炬芯科技

数模混合类脑 Flash + 模拟突触阵列，折中能效与良率 小规模商用 高速 DVS 视觉、机器人感知 时识科技 Speck 系列

忆阻器（RRAM/MRAM）模拟存算类脑 阻变存储器做突触单元，极致高密度、超高能效 中试迭代，量产前夜 远期 AGI、脑机接口、超大类脑集群 兆易创新、罗普特、Intel

1.4 类脑芯片与传统推理芯片（摩尔线程 / 寒武纪）本质差异

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对比维度 GPU/NPU（摩尔线程、寒武纪、昇腾） 存算一体类脑芯片

架构 冯・诺依曼、存算分离 非冯架构、存算一体集成

运算模式 密集矩阵运算、固定时钟 异步脉冲、事件驱动稀疏计算

网络范式 ANN（CNN、大模型 Transformer） SNN 脉冲神经网络

功耗表现 功耗偏高，静态功耗显著 亚毫瓦级超低功耗，待机近乎零耗电

核心优势 通用大模型训练推理、生态完善 超低延迟、终身在线学习、极低功耗常开感知

定位关系 当前算力主流，短期无法被替代 下一代硬件底座，AGI 长期最优路径，互补而非替代

二、行业市场规模与增长驱动

2.1 全球 & 国内市场空间

全球市场：2025 年类脑 + 存算一体整体市场规模约 27.6 亿美元，2030 年突破 92.8 亿美元，CAGR≈35.1%；存算一体整体市场 2026 年规模 120 亿美元，2030 年超 540 亿美元。

国内市场：2025 年类脑芯片市场规模 127.8 亿元，同比 + 38.6%；预计 2026 年达 177.1 亿元；存算一体国内规模 2025 年约 150 亿元，2030 年突破 500 亿元，增速显著高于全球平均水平。

结构拆分：短期边缘端（安防、机器人、车载感知）占比 65%；中期数据中心推理放量；长期脑机接口、AGI 类脑集群打开天花板。

2.2 行业核心驱动因素

政策顶层扶持：我国将类脑智能、新型存算架构列入前沿颠覆性技术攻关方向，大基金三期重点布局 RRAM、存算一体芯片，多地设立类脑专项扶持资金。

算力能耗刚性约束：大模型参数持续膨胀，数据中心电费成本高企，存算一体是降本增效确定性方案。

端侧海量 IoT 刚需：摄像头、可穿戴、离线语音、工业传感器需要常年超低功耗运行，类脑具备不可替代性。

AGI 产业远期叙事：GPU 架构难以实现人脑级能效通用智能，类脑存算一体是落地自主进化通用人工智能的硬件必经之路。

国产替代战略需求：突破海外高端算力架构垄断，在后摩尔时代实现芯片架构弯道超车。

三、全产业链拆解 + 海内外上市公司清单（2026 最新）

前置关键结论

纯正原生 SNN 类脑独立上市企业全球仅 2 家；A 股全部为「存算一体布局 + 类脑技术预研」，无纯粹主业类脑上市公司；时识科技、灵汐科技等头部类脑企业均为未上市初创公司。

3.1 海外纯正类脑（神经形态）上市公司

BrainChip（ASX:BRN，美股 ADR：BCHPY）

澳大利亚企业，全球首家商业化量产事件驱动类脑芯片上市公司；产品 Akida 系列纯数字 SNN 处理器，支持片上自主学习；对标国内时识科技，主攻边缘低功耗视觉、工业感知、智能家居。

GSI Technology（纳斯达克：GSIT）

SRAM 基存算一体定制芯片 + IP 授权，专为神经形态大规模突触阵列设计，面向数据中心类脑集群、低功耗大模型推理硬件底座。

3.2 海外科技巨头（已上市，布局存算一体 / 类脑研发，非主业）

Intel（INTC）：全球类脑研发龙头，迭代 Loihi1/2/3 三代神经形态芯片，深度布局 RRAM 忆阻器、存算一体工艺；

AMD（AMD）：推进 HBM 近存计算、存算融合架构，收购存算初创补齐类脑算力适配能力；

高通（QCOM）：Hexagon NPU 内置存算优化，推出 HBC 高带宽计算架构，迭代端侧类脑算法；

三星（SSNG）：MRAM/RRAM 忆阻器工艺自研，流片类脑验证芯片；

美光（MU）、SK 海力士：布局 PIM 存内计算内存，提供类脑底层存储介质；

Cerebras（CBRS，纳斯达克 2026 上市）：晶圆级超大 SRAM 存算架构，解决大模型内存墙，偏向存算优化，非原生 SNN 类脑。

3.3 A 股中游：存算一体 + 类脑芯片设计（核心标的）

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股票代码 公司名称 技术路线 & 类脑布局 核心产品 & 商业化进度

688416 恒烁股份 NOR Flash CiNOR 存算一体架构，适配 SNN 类脑算法研发 CX 系列存算一体 AI 芯片已量产，对标 BrainChip，面向低功耗常开视觉

688256 寒武纪 思元系列内置存算优化，边缘芯片开展脉冲神经网络 SNN 适配预研 国内算力大厂类脑布局最深入，适配医疗脑电、边缘类脑推理场景

688343 云天励飞 AIN 存算一体推理芯片，布局具身智能、类脑视觉算法迭代 自研 NNP 芯片迭代类脑版本，人脸识别、机器人感知落地

688619 罗普特 联合倪光南团队研发 RRAM 忆阻器存算芯片，模拟类脑突触阵列 A 股稀缺忆阻器类脑硬件路线标的，处于研发验证阶段

688385 复旦微电 Flash+FPGA 存算一体方案，开展类脑脉冲算法硬件验证 端侧低功耗 AI 芯片，军工、工控类脑小批量验证

300223 北京君正 X2000 存算一体芯片，轻量化类脑推理部署 适配穿戴设备、IoT 离线类脑感知场景

688049 炬芯科技 SRAM 存内计算 IP，布局离线语音类脑运算方案 智能家居、音频类脑前端处理芯片

3.4 A 股上游：存储原厂（类脑忆阻器核心材料 / 器件）

兆易创新 603986

NOR Flash 龙头，自研 ReRAM（RRAM 阻变存储器，类脑突触核心器件）；战略入股微纳核芯（3D 存算一体类脑初创），联合中科院开发忆阻器类脑阵列，国内 RRAM 产业化头部企业，AGI 远期核心受益标的。

东芯股份 688110

SLC/MLC Flash 产品矩阵，投资砺算科技布局存算一体，为类脑芯片配套存储介质。

澜起科技 688008

近存计算 NMC 内存接口芯片，缓解数据中心类脑集群内存带宽瓶颈。

3.5 A 股产业链配套（制造、封测、半导体设备）

晶圆代工

中芯国际 688981：国内 40nm HV-RRAM 忆阻器主流流片代工，国产类脑、存算一体芯片制造主力。

先进封测（3D 堆叠、TSV 为高密度类脑阵列必需）

长电科技 600584：2.5D/3D 封装、TSV、Chiplet，存算合封、类脑垂直堆叠封装方案；

通富微电 002156、华天科技 002185、佰维存储 688525：存算一体晶圆级封装量产能力。

半导体设备（忆阻器薄膜制备核心）

北方华创 002371：ALD 薄膜沉积设备，RRAM 忆阻器、类脑阵列制备关键设备。

3.6 未上市头部纯正类脑 / 存算一体明星企业（行业对标参考）

时识科技（SynSense）：国内类脑视觉商业化龙头，2026 年 6 月完成数亿元 B 轮融资（国调二期协同基金、国海证券领投）；收购全球 DVS 事件相机龙头 iniVation，Speck 类脑 SoC 批量落地机器人、车载、高速视觉。

灵汐科技：通用类脑计算龙头，KA 系列类脑芯片，国内唯一商用云端类脑服务器方案商。

知存科技、亿铸科技、后摩智能：纯存算一体芯片设计初创企业。

清华天机芯、浙大达尔文：高校标杆类脑科研芯片，技术验证领先，未商业化上市。

四、下游应用落地场景（由近及远）

短期（1–3 年，当前主力商用）

机器视觉：DVS 动态高速视觉、逆光安防摄像头、机器人避障、AGV、车载感知；时识科技核心落地赛道。

IoT & 可穿戴：离线语音唤醒、体征监测、超低功耗传感器常年待机。

工业检测：设备震动故障预判、产线微小缺陷实时检测。

中期（3–8 年，类脑规模化放量）

** 脉冲大模型（SNN-LLM）** 成熟，边缘端通感算一体标配；

具身智能、自主机器人实现跨场景自适应持续学习，窄域类通用智能成型；

脑机接口前端芯片：脑电信号采集、意念控制硬件处理单元。

长期（10 年 +，AGI 终极硬件底座）

三维堆叠晶圆级忆阻器类脑系统，神经元规模逼近人脑量级；硬件原生具备长时记忆、反思推理、自主目标规划能力，成为通用人工智能原生运行载体。

五、行业核心痛点与瓶颈

软件生态短板：SNN 脉冲神经网络训练框架不成熟，缺少类似 CUDA 统一开发生态，算法迁移、开发门槛极高；

忆阻器工程化难题：RRAM 阻值漂移、器件噪声、阵列一致性差，大规模良率爬坡难度大；

通用性偏弱：类脑芯片在通用大模型训练场景不及 GPU，仅低功耗感知场景具备差异化优势；

产业链碎片化：各家架构互不兼容，行业统一标准缺失，批量出货体量偏小；

盈利周期漫长：前期研发投入巨大，多数企业持续亏损，商业化兑现节奏不确定。

六、行业发展趋势

路线融合化：ANN+SNN 异构融合架构成为主流，兼顾传统大模型兼容性与类脑超低功耗优势；

介质迭代升级：短期 Flash 存算快速放量，中长期 RRAM/MRAM 忆阻器逐步替代，成为高端类脑标配；

端云分层布局：边缘端类脑负责感知实时处理，云端类脑集群做大规模训练迭代；

3D 堆叠规模化：垂直堆叠工艺突破芯片面积上限，实现超高密度突触集成；

国产弯道超车：海内外类脑研发基本同步起步，我国依托应用场景优势，有望在后摩尔时代实现芯片架构自主引领；

AGI 长期叙事落地：存算一体类脑是突破 GPU 能效天花板、实现自主进化式通用人工智能的最优硬件路径。

七、投资逻辑总结

纯正类脑上市标的稀缺：全球仅 BrainChip、GSIT 两家主业原生类脑上市公司；A 股无纯正类脑个股，投资主线为存算一体 + 类脑技术布局。

产业链优先级排序

①上游（确定性最强）：兆易创新（RRAM 忆阻器）、北方华创（设备）、中芯国际（代工）；

②中游芯片设计：恒烁股份、寒武纪、云天励飞；

③下游封测配套：长电科技、通富微电、华天科技。

估值逻辑：行业处于成长早期，以 PS 估值为主，博弈技术迭代 + 商业化兑现 + AGI 远期题材溢价；短期业绩兑现偏弱，中长期看订单放量与忆阻器量产突破。

风险提醒：技术路线迭代不及预期、研发大额亏损、行业落地慢、题材估值波动大。