江波龙:“内存墙”的物理限制与高昂内存成本,已成大模型在端侧AI广泛应用的重要阻碍

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2026年9月29日 19:35(北京时间)的财经快讯。

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    【江波龙:“内存墙”的物理限制与高昂内存成本,已成大模型在端侧AI广泛应用的重要阻碍】

    9月28日,江波龙(301308.SZ)发布投资者关系活动记录表。其中指出,目前,“内存墙”的物理限制与高昂的内存成本,已成为大模型在端侧 AI 广泛应用的重要阻碍。公司端侧 AI 存储方案,在保证客户体验基本不变的前提下,能够实现 NANDFlash 与 DRAM 整体存储方案在成本和技术优化层面的最优解,具备极为广阔的市场应用前景。公司正与重要合作伙伴一道,推进相关技术的产品化和市场推广。

    来源:新浪财经