当外界还在热议中国光刻机突破至少需要5-10年，甚至有人悲观断言中国可能永远没办法摆脱EUV依赖时，北大团队的一项技术突破震惊了全球科技界。
2025年10月，北京大学人工智能研究院孙仲团队联合集成电路学院，在《自然·电子学》发表重磅论文，宣布成功研制出高精度、可扩展的模拟矩阵计算芯片。
美国媒体感慨原来中国已经突破美国的光刻机封锁，从某一些程度上来讲，正是美国的禁令加快了中国光刻机自研进程，是美国助力中国科技腾飞的！
这款芯片将传统模拟计算的精度提升了惊人的5个数量级，首次实现与数字计算媲美的24位定点精度，更关键的是，它用7nm/14nm制程就能达到3-5nm数字芯片的计算能力，从根本上绕开了对EUV光刻机的依赖。
这一成果不仅为中国芯片产业，打破“卡脖子”困境提供了全新路径，更在后摩尔时代的计算范式变革中，让中国抢占了关键先机，向世界证明西方的技术垄断并非无懈可击。
很多人不知道，如今被寄予厚望的模拟计算芯片，其实是数字芯片的“前辈”。早在上世纪60年代，美国仙童半导体就研发出世界上第一块模拟芯片μA702，开启了半导体计算的早期探索。
但没过多久，模拟芯片就逐渐被二进制数字芯片取代，沦为芯片产业中的“边缘角色”，这一沉寂就是半个多世纪。
要搞懂模拟芯片的“前世今生”，得先明白它和数字芯片的核心区别。数字芯片就像我们熟悉的“二进制世界”，所有计算都依靠0和1的组合完成，不管是手机CPU、电脑GPU，还是AI服务器的算力核心，本质上都是在快速切换0和1的逻辑状态。
而模拟芯片则完全不同，它不搞“非黑即白”的二进制，而是直接用电压、电流等物理量进行计算，就像用尺子量长度一样，直接捕捉物理世界的连续变化。
举个生活中常见的例子：我们用手机打电话时，声音先通过模拟芯片转化为连续变化的电压信号，再转成0和1的数字信号交给CPU处理，最后又通过模拟芯片还原成声音。
这一过程要经过两次“翻译”，而如果只用模拟芯片，理论上可以直接实现声音到电压的转化与传输，省去中间的数字处理环节，速度自然更快。
再比如AI大模型训练、通信基站信号处理，本质都是解复杂的矩阵方程，数字芯片需要一步步迭代计算，而模拟芯片能通过物理定律直接并行运算，天生就具备低延时、低功耗的优势。
一方面是“内存墙”瓶颈，数据在内存和处理器之间来回传输，消耗了大量时间和能耗；另一方面是摩尔定律逼近极限，数字芯片的晶体管集成度已经快要触及物理极限，3nm、2nm制程的研发成本慢慢的升高，而性能提升却越来越有限。
WSTS多个方面数据显示，2023-2024年全球模拟IC市场虽有下滑，但2025年已开始温和复苏，预计2026年增幅将达到5.1%，AI和汽车电动化成为主要拉动力量。
北大团队正是抓住了这一历史机遇，攻克了模拟芯片的精度难题，让这款“老技术”实现了逆袭重生。
北大团队研制的模拟矩阵计算芯片，之所以能被称为“卡脖子破局利器”，重点是它解决了传统模拟芯片的两大致命短板，更找到了绕开EUV光刻机的核心逻辑。
2025年10月，这项成果在《自然·电子学》发表后，迅速被中国科学院列入2025年年终重大科学技术成果，其技术突破的含金量不言而喻。
传统模拟芯片1%的精度，相当于计算100道题就会错1道，完全没有办法满足现代计算的需求。而北大团队通过新型信息器件、原创电路和经典算法的协同设计，构建了基于阻变存储器阵列的全模拟矩阵方程求解器，将精度一举提升至24位定点精度，相对误差低至10⁻⁷量级，也就是千万分之一。
数字芯片之所以离不开EUV光刻机，本质上是因为它需要在有限的芯片面积上集成海量晶体管。比如台积电3nm芯片的晶体管数量高达数百亿颗，要实现这么高的集成度，必须依靠EUV光刻机的精准“雕刻”技术。
而模拟矩阵芯片完全不需要这么多晶体管，它通过物理定律直接实现并行计算，不需要二进制的分步运算，因此对制程的要求大幅降低。
具体来说，7nm或14nm制程的模拟矩阵芯片，计算能力就能媲美3-5nm的数字芯片，甚至在特定场景下更具优势。
研究团队通过与块矩阵算法相结合，成功实现了大规模矩阵的高精度求解，为后续的产业化应用铺平了道路。
中国电子报的分析指出，模拟芯片正迎来面向AI、汽车电动化的升维时刻，北大团队的技术突破恰好契合了这一行业趋势，为国内模拟芯片厂商向高端领域渗透提供了核心技术支撑。
北大模拟矩阵计算芯片的突破，无疑给中国芯片产业注入了一剂强心针，但这并不代表我们可以立刻抛弃数字芯片，全力押注模拟芯片。
作为一个科技大国，我们的技术布局需要兼顾创新突破与风险防控，既要抓住新赛道的机遇，也要正视当前的现实挑战，避免重蹈日本豪赌单一技术的覆辙。
尽管北大团队的成果已经发表在顶级学术期刊上，并且通过了初步的应用验证，但它目前仍处于实验室阶段，距离真正的完成商业化量产还有不小的距离。
模拟芯片本身就具有技术门槛高、设计经验要求高、测试周期长等特点，高端模拟芯片的研发更是需要长期的技术积累和产业链协同。
根据Frost& Sullivan数据，2024年中国模拟芯片市场的前十名中，海外厂商占比高达33%，而在汽车模拟芯片这一高端领域，海外厂商的市场占有率更是达到84.3%。国内模拟芯片企业都会存在产品矩阵不够完备、高品质人才储备不足、生态建设滞后等问题。
比如国际巨头拥有上万种芯片产品型号，而国内领先企业的产品型号仅一千五百余种，在面对市场之间的竞争时难免处于被动。
模拟芯片的生产要特殊的工艺支撑，当前主流的BCD（双极-CMOS-DMOS混合工艺）对制造精度和良率控制要求极高，而国内企业在特色工艺开发、封装测试等环节仍与国际领先水平存在差距。
思瑞浦等企业正在推进12寸COT产线建设，试图提升晶圆端产能自主，但这需要大量的资产金额的投入和时间积累，短期内难以形成规模效应。
模拟矩阵芯片虽然在特定场景下算力和能效表现突出，但在需要长期稳定运行、复杂逻辑判断的场景中，数字芯片的优势依然明显。比如在航空航天、医疗设施等对可靠性要求极高的领域，数字芯片的纠错机制和稳定能力是模拟芯片目前难以企及的。
一款高端CPU或GPU可以适配办公、游戏、设计、科研等多种场景，而模拟矩阵芯片主要是针对矩阵计算优化，在别的类型的计算任务中表现平平。
随着科技的发展，不同场景对计算的需求日益多样化，单一类型的芯片很难满足所有需求，这也是为什么行业内一致认为未来会是“数字+模拟”协同发展的格局，而不是非此即彼的替代关系。
更重要的是，大国的技术布局必须避免“把鸡蛋放在一个篮子里”。上世纪80年代，日本曾集中力量发展模拟芯片，试图在半导体领域实现对美国的超越，但随着数字芯片的快速崛起，日本的技术路线遭遇重大挫折，至今仍在半导体高端市场处于被动地位。
中国作为全球最大的芯片消费国和制造国，既需要在模拟芯片等新赛道抢占先机，也必须在数字芯片领域持续突破，只有形成多技术路线并行发展的格局，才能在国际科技竞争中掌握主动权。
EUV光刻机虽然先进，但它只是数字芯片赛道上的关键设备，当我们换一个赛道，它的垄断优势就会大幅削弱。这种“换道思维”不仅适用于芯片领域，也为其他被“卡脖子”的技术领域提供了借鉴。
北大模拟矩阵计算芯片的横空出世，不仅是一项重大的技术突破，更是中国芯片产业打破“卡脖子”困境的信心源泉。它用实打实的技术数据证明，中国在半导体领域的创新能力正在不断的提高，西方的技术垄断并非坚不可摧。
这款芯片所代表的“换道超车”思路，为后摩尔时代的计算产业高质量发展提供了全新可能，也让中国在全球科学技术竞争的新赛道上占据了有利位置。
但我们也一定要保持理性和清醒，技术突破不等于产业成熟，实验室成果到商业化量产还有非常长的路要走。模拟芯片虽然能解决部分“卡脖子”问题，但无法完全替代数字芯片，未来的芯片产业必然是多技术路线协同发展的格局。
作为科技大国，我们既要抓住模拟芯片、光子芯片等新赛道的机遇，也要在数字芯片领域持续投入，补齐产业链短板，构建全方位、多层次的技术体系。
祝贺祖国科技强大，光刻机突围圆满成功[加油][加油]祝祖国科学技术创新发强大努力加油[加油][加油][加油]
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