「記憶體牆」（Memory Wall）是當前AI晶片效能提升的最大瓶頸之一。傳統電腦架構中，處理器與記憶體物理分離，數據需在兩者間頻繁往返傳輸，就像學生在書桌與書架間來回奔波，耗費大量時間與能耗[citation:9]。
存算一體的核心概念：存算一體（In-Memory Computing）是指讓計算直接在記憶體中完成，無需將數據搬移到處理器。這種架構可大幅降低數據傳輸延遲與能耗，被視為後摩爾時代的重要技術路徑。
鐵電晶體管的角色：實現存算一體的關鍵器件之一是鐵電晶體管（FeFET）。與傳統邏輯晶體管不同，鐵電晶體管同時兼具存儲和計算能力，「像人腦的神經元一樣，將存儲和計算功能合二為一」[citation:1]。這使其成為神經形態計算方面最具潛力的新型基礎器件[citation:1]。
最新突破：2026年2月，北京大學電子學院邱晨光研究員—彭練矛院士團隊成功將鐵電晶體管的物理柵長縮減至1納米極限，工作電壓降低至0.6V，能耗較國際最好水平降低一個數量級[citation:5][citation:8]。這項突破為構建高能效數據中心提供了核心器件方案，也為發展下一代高算力AI芯片奠定關鍵技術基礎[citation:1]。