本文来自微信公众号： 芯流智库 ，作者：吴魏
端侧AI加速落地，3D堆叠芯片走向产业化
近年来，AI应用逐步从云端下沉至消费终端，在手机、笔记本电脑、汽车等终端场景，AI推理的需求呈现爆发式增长。
在大模型推理运算场景中，高带宽、低时延、高推理效率的应用需求正逐渐倒逼芯片产业进行技术革新，正是在这一背景下，3D堆叠技术逐步走向产业化。
从整体技术路线上来看，3D堆叠可将多层存储阵列进行垂直堆叠，通过堆叠互联、存储管理、任务并行执行、动态规划等技术，能同时实现扩大存储容量、存储带宽与能效比的提升，在AI推理领域具有较为明显的性能优势。
反映在数据层面，2025年末，美国斯坦福大学等机构的工程师合作开发了首款由美国商业晶圆代工厂量产制造的新型3D计算芯片架构芯片，性能比同类2D芯片提升约四倍、AI工作负载性能提升12倍。
这不仅是性能层面的优势，3D堆叠技术还通过重构整体设计架构，解决国内市场先进工艺供给及高端HBM产能受限的瓶颈。进一步保障国产AI芯片在供应端的稳定性与产业韧性。
在第四届HiPi Chiplet论坛上，清微智能联合创始人、CTO欧阳鹏曾表示，中国高端AI芯片有望在2026年通过3D可重构架构技术实现对国际主流产品的超越。
在这一背景下，国产厂商正加速3D堆叠AI芯片的研发进程。
大疆的“芯”战略
作为全球消费级无人机的头部企业，大疆较早开启了自研芯片实现核心技术自主化的进程。
从无人机这一产品线来看，飞控图传在很大程度上决定了无人机的飞行距离与实时传输能力。为保障长距离的高清视频数据传输，大疆在2015年精灵3发布的过程中与酷芯微联合研发图传芯片，将无人机的图传距离提升至2公里。
接下来的十年中，公司继续加强自研，在图传领域构建了从芯片到算法的技术壁垒。其无人机能做到更长距离下保持更低延迟。同时还陆续推出了苍穹系列自研芯片，利用底层硬件技术进一步构建竞争壁垒。
据知情人士透露，大疆本次自研的3D堆叠AI芯片至少有两颗。从产品线应用上看，公司的3D堆叠AI芯片面向无人机与运动相机产品，用于端侧预览小模型，加快Token运行与AI推理速度。
根据久谦咨询数据，2025年前三季度，大疆运动相机占全球66%的收入份额；过去十年，公司在消费级无人机领域的市场份额始终保持在70%以上。在当下市占率的基础上，3D堆叠AI芯片的加入或将进一步助力公司端侧模型提升推理效率、以低功耗、低延迟的高性能完成复杂任务。
对大疆而言，自研芯片不仅意味着更大程度上的供应链韧性，通过芯片自主设计研发可以进一步提升产品上限。在保障业务可控稳定的同时，也能通过产品线之间的芯片复用和系统级产品设计能力，实现更好的成本控制和产品迭代节奏。
科技巨头的前端自研竞赛
值得注意的是，在大疆之外，小米、比亚迪等科技企业也纷纷选择自研芯片，将业务布局延伸至前端领域。
2026年5月28日，比亚迪发布中国首款4nm智驾芯片璇玑A3，并宣布该芯片已开启规模化量产，支持L3、L4自动驾驶。
此外，比亚迪至今已推出2000多款芯片产品，广泛应用于智能汽车、消费电子、家用电器、工业设备、光伏储能等领域。公司研发团队超7000人，累计投入超千亿。
对相关厂商而言，前端是芯片定义与终端产品连接的关键，自研前端意味着企业能够进行更深层的定制化设计，以更好的适配无人机、相机、汽车等终端产品，并通过自研避免卡脖子的风险，提升自身产业链的稳定性。
同时，大疆、比亚迪等相关企业不仅仅是想要售卖单一产品、研发单一芯片，其更重要的商业逻辑在于通过软硬一体的全栈研发思路，公司可以提供系统级服务方案，以此构建自身的产品服务生态，增强客户粘性。
伴随着EDA等工具日益成熟、设计方法走向标准化、前端团队人才储备逐渐增加，各厂商自研前端的门槛已大大降低，具备更多科技转身与业务延申的基础。
一方面，终端企业下场自研，其身份从芯片厂的客户变为竞争者，无疑进一步改变竞争格局；另一方面，终端企业在自研的基础上，采取供应商赛马策略，这样也会占据与供应商议价的主导权。
产业正向提供系统级服务方案的商业模式转型，但这一转型无疑是给芯片设计公司和方案商带来一定冲击。
尾声
总的来看，伴随着AI算力从云端向端侧迁移，3D堆叠技术正成为端侧设备未来的主流芯片设计方向。大疆的提前入局对其产品竞争力、供应链安全、成本控制等层面都将产生一定的积极影响。
但风险也不可忽视。在构建差异化护城河的过程中，企业也面临着投入大、周期长的研发风险性，企业仍需在持续投入与商业回报之间找到平衡点。不过，对相关终端企业而言，尽管自研芯片存在着大量的风险与不确定性，但其仍是坚持长期主义的必经之路与未来竞争的关键点。