存算一体解决多项技术瓶颈
　　传统的冯·诺依曼架构以计算为核心，处理器与存储器之间的物理分离导致了大规模数据频繁迁移，从而限制了AI芯片的整体性能。因此，传统芯片架构面临着“存储墙”、“功耗墙”及“算力墙”等严峻挑战，难以满足AI应用对于低时延、高能效以及高可扩展性的迫切需求。存算一体是一种新的计算架构，核心是将存储单元与计算单元合为一体，省去计算过程中数据搬运环节，消除其带来的功耗和延迟，有望彻底解决传统冯·诺依曼架构的“存储墙”问题，极大提高计算能效。
　　存内计算是存算一体主要技术方案
　　根据存储与计算的距离远近，广义的存算一体技术方案分为近存计算、存内处理和存内计算三类，狭义的存算一体即指存内计算，占据主要市场份额。根据QYResearch数据，2022年全球存内计算市场规模在全球市场的占比接近88%，预计至2029年全球占比达到77%，市场或将由存内计算占据主导地位。此外，近内计算、近存计算的份额均有比较大幅度的提升。当前NORFLASH、SRAM等传统器件相对成熟，可率先开展存内计算产品化落地推动。
　　小算力领域是当前主要应用场景
　　小算力场景是主要应用场景。应用场景按照算力大小进行划分，包含边缘/端侧小算力场景和云端推理大算力场景。在两大分类下，分别对应了五类细分场景，边缘/端侧小算力包括智能可穿戴设备、智能安防、移动终端、AR/VR；大算力场景目前主要是自动驾驶。从产品市场应用情况来看，小算力场景是目前最大的应用场景。根据QYResearch，2022年市场规模为0.39亿美元，约占整体市场的89.30%，预计2029年有望达到233.96亿美元，占比达到76.39%。
　　国产企业有望率先实现端侧应用落地
　　现阶段存算一体技术主要应用在端侧小算力场景，Insights预计2025年基于存算一体的小算力芯片中国市场规模约为125亿元，应用场景从麦克风、智能手表和TWS耳机拓展到智能安防、移动终端和AR/VR等（从语音识别、唤醒到视觉处理）。目前一些头部公司已经实现存算一体芯片量产，其余头部公司均已完成多次流片，其中至少有2-3家已进入量产前的测试阶段。
　　投资建议：关注存算一体化产业趋势
　　存算一体芯片行业处于大规模量产前夕，重点关注布局存算一体的NORFLASH企业。在考虑成本下，MCU+算法有望成为存算一体芯片的短期替代方案，关注布局MCU+算法的相关企业，建议关注：兆易创新等。2025 CES全球消费电子展将于2025年1月7-10日在美国举办，关注AI端侧创新带来的发展机遇，重点关注AI眼镜、AI耳机、XR等产业链。
　　风险提示：存算一体行业商业化不及预期；终端需求恢复不及预期；产业链自主可控进展不及预期。