说起“存储”和“AI”，很多人会说存储对AI很重要，因为AI的发展是由海量数据支撑起来的，这就使得人们对数据处理提出了极高的要求，需要更大的内存去存储更多的数据，不得不承认，高性能的存储能让AI技术发挥出*威力。但其实AI对存储也很重要，AI 时刻推动着存储的发展，究其原因绕不开存内计算（PIM ：Processing in-memory）。

存内计算是一项打破传统冯诺依曼架构的新型运算架构，通过将存储和计算有机结合，直接利用存储单元进行计算，极大地消除了数据搬移带来的开销，解决了传统芯片在运行人工智能算法上的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以数十倍甚至百倍地提高人工智能运算效率，降低成本。

虽然存内计算的基本概念早在上个世纪七十年代就已经被提出，但直到近些年才逐渐成为人们关注的焦点，原因在于，算力和运算数据量的激增导致存储墙问题愈发凸显，想要进一步提高算力，只有解决存储墙问题，而在各种解决方案中存内计算是最直接的一种方式，可以实现高能效、低功耗、低成本。

早在2019年，美光首席执行官 Sanjay Mehrotra 就指出，曾经的计算架构并不适合未来的发展趋势，从长远来看认为计算*在内存中完成。当时美光另一位技术高管也坚信计算和内存的融合对于提高性能效率和降低延迟是必要的，并愿意为此付出努力。不少业内人士认为，未来存储器可能不仅仅是存储设备，还可能是加速器，或者还会具备其他的功能，例如更好的ECC等。

那么，面对数据量激增的未来，如何应对内存带宽挑战，实现更优质的 PIM来减轻各种 AI 驱动所面对的诸如HPC、培训和推理等工作负载？AI就是一个很好的选择，随着技术的演进，越来越多的存储厂商开始加入AI战…

卡位AI，投资先行

如何最快获得一项新技术，投资/收购就是极为常见的一种方式，存储厂商开启AI投资热潮大约是在2018年前后，这一年也是人工智能的狂欢年，Google Duplex代替人类自动接打电话、欧盟正式发布的人工智能道德准则草案、OpenAI的5v5 DOTA AI“Open AI Five”再次完胜人类、全球*个“AI合成主播”正式上岗…种种一切似乎让人们意识到，只在小说中存在的AI时代真的要来了。

2018年6月，存储龙头三星公布了一项专注于 AI 科技和初创公司的新基金“Samsung NEXT Q Fund ”，将为那些解决AI问题以及使用AI解决计算机科学问题的初创公司提供种子轮和 A 轮融资支持，公告中特别提到，包括的领域涉及模拟学习、场景理解，问题学习方案和人机交互。

到了2018年8月，三星集团宣布，未来三年将在AI、汽车零部件等领域投资逾220亿美元，其中大部分投资由三星电子承担；2021年8月，三星再次公布未来三年会投资240万亿韩元（约合2055亿美元）到生物制药、人工智能、半导体、机器人等领域。从2018年的220亿美元，到2021年的2055亿美元，十倍的增长，虽然AI并不是三星电子加大投资的惟一领域，但显然已经是被锁定的新成长领域。