中國日報5月27日電（記者 程鈺）芯片產業最殘酷的地方在于，它從不獎勵短期熱鬧，只獎勵長期積累。
一個更深層的行業轉折正在發生。AI大模型把算力需求推向新的極限，摩爾定律放緩、內存墻逼近、數據搬運成本攀升，正在迫使全球芯片產業重新尋找底層架構的答案。5月，華為正式發表韜(τ)定律，釋放了中國芯片產業尋找性能突破新路徑的重要信號。
在這樣的周期里，研發投入不再只是企業財報中的成本項，而是判斷一家芯片公司能否活過技術長跑、穿越產業波動、最終建立護城河的核心指標。尤其對于國產高端芯片企業而言，真正的競爭從來不是一時的融資規模、發布會聲量或概念熱度，而是誰能持續把錢、人才和時間投入到最難、最慢、也最關鍵的底層技術中。
知存科技最新披露的《2023-2025年度發展與競爭力系列報告》，正提供了這樣一個觀察樣本：過去三年，這家存算一體芯片企業研發總投入超過15億元，2025年研發投入同比增長414%，而2026年研發預算將超過過去三年總和。
研發投入不是“燒錢”，而是構建技術復利
存算一體被視為突破“內存墻”的關鍵路徑。其核心邏輯，是讓存儲與計算更加接近，減少數據搬運帶來的功耗與延遲，在AI推理、端側智能和大模型應用場景中具備天然優勢。
但這類底層架構創新并不容易。它不是單純堆參數、堆算力，而是涉及器件、工藝、架構、算法、軟件工具鏈和應用適配的跨層協同。換言之，真正的門檻不在概念，而在長期投入后的工程化兌現。
知存科技過去三年的研發曲線，正體現出硬科技企業典型的“前重后實”特征：前期持續投入，后期通過產品落地和客戶導入形成技術復利。報告顯示，知存科技自2023年起持續實現客戶交付，2024年營收首次破億，2026年營收預計創歷史新高。這意味著，其研發投入并非脫離商業現實的單向消耗，而是在業務增長中持續反哺技術創新。
對于國產芯片產業而言，這種模式具有更強的樣本意義。高強度研發投入如果不能轉化為產品、客戶和量產能力，容易陷入“實驗室創新”；但如果企業能夠在收入增長、研發擴張和產品迭代之間形成閉環，就可能從技術追趕走向體系化競爭。
從流片到客戶，技術成熟度進入驗證期
研發能否真正轉化為產業競爭力，最終要看產品能否走出實驗室、進入客戶場景。
過去三年，知存科技累計流片產品超過10款，累計服務客戶超過30家。其中，一個客戶定制產品從芯片定義到量產僅耗時1年10個月。這一周期對于需要深度定制、反復驗證的芯片產品而言，反映出企業在設計、流片、封裝、測試和量產協同上的工程化能力。
更值得關注的是應用結構的變化。報告顯示，2025年，大語言模型應用客戶開始導入知存科技產品。公司預計，到2027年，面向大語言模型應用場景的芯片產品出貨量將占總產品出貨量的80%。
這意味著，知存科技正在從早期更偏端側、邊緣側的存算一體應用，向大語言模型推理等更高增長、更高價值的場景延伸。隨著AI應用從云端訓練向端側推理、多場景部署擴散，低功耗、高能效、低延遲的芯片架構將獲得更大的市場窗口。
高端人才密度，決定長期創新后勁
芯片產業的底層競爭，本質上是人才競爭。
報告顯示，截至2025年，知存科技研發團隊規模突破400人，較2023年增長約141%。其中，博士占比從2023年的5%提升至10%，碩士占比從55%提升至59%，碩博員工人數接近300人。研發團隊中，18%來自QS世界大學排名前100高校。
這組數據背后，是國產高端芯片企業人才結構的一個趨勢：高學歷、年輕化、跨學科團隊正在成為底層技術攻關的標配。
知存科技研發團隊中，40歲以下員工占比連續三年維持在83%以上，30歲以下員工占比連續三年保持在39%以上。團隊成員覆蓋材料、物理、微電子、計算機等多個領域，正好對應存算一體技術所需的跨學科特征。
2024年，知存科技發布“天才博士計劃”，面向全球招募碩博人才。到2025年，公司入選《麻省理工科技評論》“50家聰明公司TR50”榜單。對于一家硬科技企業來說，人才不是短期擴張工具，而是技術路線能否持續迭代的基礎設施。
過去幾年，國產芯片行業經歷過資本熱潮，也經歷過估值回調。行業逐漸形成共識：真正能夠留下來的企業，不是最會講故事的企業，而是能在長周期研發、工程化落地和商業化驗證之間持續平衡的企業。
知存科技的樣本價值正在于此。它所呈現的不是單一指標的高增長，而是研發投入、產品流片、客戶導入、專利沉淀和人才梯隊之間的系統聯動。
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