芯片只是技术的起点，而生态与交付能力才是更深层次的竞争优势。在2026年夏季，AI产业的多个参与者齐聚，开始关注“内存墙”这一问题。6月期间，应用材料公司指出，随着AI应用从简单的问答转向复杂的多步骤任务，数据传输变成了与计算力同样重要的瓶颈。英伟达的研究科学家在VLSI 2026会议上强调，数据供应对计算能力至关重要。随后，高通于6月24日推出了针对数据中心AI推理的HBC近存计算路线，而到8月底，苹果和英伟达纷纷发布了具有高内存带宽的新产品，显示出内存带宽对于推理性能提升的重要性。

虽然市场上的产品形态各异，但它们传递的信息却一致：随着大模型进入持续推理阶段，性能越来越取决于数据是否及时、低成本地送到计算单元。只依赖提高运算能力（TOPS）无法确保模型体验的提升。瑞芯微在2025年7月发布的AI协处理器RK182X，率先在内存与计算的紧密结合上取得突破，使得芯片设计围绕AI推理优化，形成了独特的双轨架构。

一年来，RK182X已广泛应用于电视、机器人及边缘设备。这款小巧芯片正是对产业发展趋势的有效回应：随着AI在终端设备中快速变化，如何重新设计计算、存储与主控之间的关系成了关键问题。端侧AI的到来也迫使厂商改变产品标准，从最初关注模型能否运行转向其是否能稳定作为日常功能存在。 龙8头号玩家国际

厂家如今更关心AI交互的流畅度以及在各种网络环境下的表现，这意味着AI功能必须成为正式产品的一部分。随着大模型的普及，传统的SoC面临新的挑战，AI计算与其他功能的内存资源共享导致了资源紧张，进而影响了芯片的实际性能。因此，确保数据能够及时到达计算单元，成为了端侧AI芯片亟待解决的重要问题。

进入2026年，近存计算逐渐成为共识，瑞芯微已于一年前推出RK182X，通过降低计算与存储之间的距离来应对“内存墙”。其他厂商也开始关注这一领域，例如SK海力士提出将内存垂直堆叠于逻辑芯片上，以满足端侧AI的需求。尽管不同厂商的实现方式各有差异，但共同目标是缩短数据搬运路径、降低成本，为推进端侧大模型推理提供支持。