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2025-10-13 0
复旦大学团队最近搞出个大动静全球首款全功能 2D 闪存芯片问世,还发在了《自然》杂志上。
这芯片不只是实验室里的 “概念品”,已经能实际用了,良率接近95%,运行速度比现在所有闪存都快,更关键的是,它首次把原子级的二维材料和咱们常用的硅基 CMOS 芯片捏到了一起,直接破解了 AI 现在最头疼的存储瓶颈。
以前看半导体新闻总觉得离生活远,这次不一样。
AI 模型越做越大,数据存得慢、读得慢,再强的算力也白搭,这芯片刚好卡中了这个痛点。
我跟做 AI 服务器的朋友聊过,他说现在训练个大模型,一半时间都在等数据从存储里调出来,要是这芯片能用上,效率至少提三成。
原子级材料搭 CMOS:难在 “铺不平”,破在 “模块化”要理解这芯片的厉害,得先搞懂一个难题:二维材料和传统硅基芯片 “合不来”。
传统硅晶片得有几百微米厚,可二维半导体材料呢?只有 1 纳米以内,薄到原子级别。
更麻烦的是,硅基 CMOS 芯片表面不平整,底层组件跟 “上海城里高低错落的建筑” 似的(团队周鹏教授的比喻),直接把二维材料铺上去,一准裂。
以前全球科学家都只能在特别平整的 “专用基底” 上试,根本没法用到实际芯片上。
复旦团队的破局思路很巧妙。
他们没硬着头皮在 CMOS 上 “铺薄膜”,而是搞了 “模块化集成”—— 先在成熟的 CMOS 电路上,单独做出二维存储的小模块,再用高密度的互连技术把这些模块连起来。
这样一来,二维材料不用直接贴在凹凸的 CMOS 表面,还能跟硅基电路紧密配合,原子级的薄和微米级的厚,居然真的兼容了。
这芯片的性能也很能打。
它能支持 8 位指令操作,还能 32 位高速并行处理,读存数据不用等。
团队今年 4 月其实就出过个原型,当时创下了 400 皮秒的程序速度纪录(1 皮秒是万亿分之一秒),现在的全功能版更是把这个优势落地了。
有行业数据说,传统闪存每快 1 倍,AI 训练效率就能提 18%,照这速度,以后训练大模型能省不少时间。
现在 AI 的瓶颈早不是 “算得慢”,而是 “存得慢、读得慢”。
模型参数动辄千亿,数据得反复调出来用,传统闪存速度跟不上,就像给跑车装了个小水管加油,再快也跑不起来。
复旦这2D闪存刚好补上了这个缺口,速度快还低功耗,特别适合 AI 服务器用。
更难得的是,这技术不是 “实验室里的花”,已经走在落地路上了。
团队已经完成了芯片的 tape-out 流程 —— 简单说就是从设计图变成了实际能测试的芯片,这标志着技术从 “想法” 进入了 “工程化” 阶段。
他们计划未来 3-5 年建试点生产线,目标是把存储容量做到兆字节级,先从消费电子用起来,比如高端手机、PC 的高速缓存,开机速度、APP加载速度都能提一大截。
有意思的是,华为终端已经跟团队接触了,想把这芯片用在下一代 Mate 手机上,目标是把开机速度提 30%,APP 加载快 50%。
要是真能实现,咱们用手机、电脑时,那种 “等加载” 的烦躁感可能就少多了。
从消费电子入手也聪明,市场大,能快速摊薄研发成本,后续再往 AI 服务器、数据中心推,风险小多了。
从全球竞争来看,这技术也给中国半导体挣了口气。
以前二维存储研究,国外团队要么做不出全功能,要么没法兼容 CMOS,复旦是全球唯一把 “全功能 + CMOS 兼容 + 高良率” 做到一起的。
周鹏教授说这是中国的 “源技术”—— 不是跟着别人后面改,而是从根上搞原创,这种突破在半导体领域太重要了。
不止是颗快芯片,更是半导体的 “新路子”复旦这 2D 闪存芯片,不只是 “造了个快存储”,更给半导体创新指了条路 —— 把前沿的二维材料,跟成熟的硅基工艺结合,不脱离产业基础,还能快速落地。
以前有些技术总停在实验室,就是因为太 “超前”,没法跟现有设备兼容,这次复旦避开了这个坑。
未来 3-5 年是关键,试点生产线建起来,跟企业的合作落地,就能看到这技术真正的价值。
对咱们普通人来说,可能先是手机、电脑变快,再往后,AI服务响应更快、数据中心更省电,这些改变都会慢慢渗透到生活里。
对中国半导体产业来说,这更是个 “破局点”。
在全球竞争这么激烈的当下,这种原创性的 “源技术”,能让咱们在下一代存储领域占住先机。
说不定再过几年,提到高端存储,大家会先想到 “中国的 2D 闪存”。
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