大模型驱动的算力革命，已是肉眼可见地席卷全球。算力的狂飙突进，必然将压力传导至硬币的另一面——存储。

AI运算的本质是数据的搬运与处理，当计算核心越来越快，数据供给的速度、容量、功耗乃至物理尺寸，便成了新的瓶颈。

“存储墙”和“功耗墙”日益凸显，尤其是在AI从云端向边缘、向终端（如AI PC、AI手机）渗透的过程中，对在有限空间和能耗内实现高效数据存取的需求变得尤为迫切。

行业亦逐渐意识到，单纯提升硅基芯片本身的性能已接近极限，“堆料”式的传统思路难以为继。产业的目光开始投向芯片制造的“最后一公里”——封装环节。不再是简单的保护和连接，先进封装，特别是能够将不同功能的芯片（Chiplet）像搭积木一样高密度集成，甚至实现存储与计算融合（存算合封）的技术，正成为撬动算力能效比、突破摩尔定律瓶颈的关键支点 。

在这场围绕“存”与“算”如何更高效协同的角力中，一家本土的存储龙头厂商正试图走出一条不寻常的路。

2025年4月30日，佰维存储披露了2024年年报与2025年一季报，经历了行业周期的深度调整后，这家老牌存储企业在2024年实现营业总收入66.95亿元，比上年同期增长86.46%；实现归属于上市公司股东的净利润1.61亿元，比上年同期增长125.82%；2025年第一季度营业收入15.43亿元。

亮眼数据背后，是佰维存储在国内市场独树一帜的战略抉择：不仅仅做存储，更要打通存储与先进封测的“任督二脉”。当行业目光聚焦于封装这片新战场时，佰维存储的“先进存储解决方案 + 晶圆级先进封测”一体化布局，究竟能为它在AI时代构筑怎样独特的竞争优势？这盘棋，值得细细拆解。

AI应用的蓬勃发展，正在对数据传输提出近乎苛刻的要求。

不难想象，AI手机要在本地流畅运行几十亿甚至上百亿参数的大模型，需要内存和闪存之间实现前所未有的高速数据交换；AIPC要同时处理多模态信息，进行复杂的推理计算，对内存带宽和延迟的要求远超传统PC；AI眼镜要在极其有限的空间和功耗预算内，完成实时语音交互、视觉信息处理和显示；而智能汽车的自动驾驶系统，更是需要在瞬息万变的路况中，处理和存储来自各种传感器的高并发数据流。

这一切，都指向了存储系统性能当前存在的瓶颈。

传统的将存储芯片和处理器芯片分别封装再通过PCB板连接的方式，物理距离远、连接密度低，已难以满足AI时代的需求。

于是，将芯片封装从二维平面引向三维堆叠，从板级互联走向晶圆级互联，成为大势所趋。Chiplet（芯粒）技术允许将不同工艺节点、不同功能的裸片（Die）灵活组合，而晶圆级封装（WLP），特别是扇出型（Fan-out）和重布线层（RDL）技术，则能在更小的空间内实现更高的互连密度和更优的电气性能。

更进一步，将存储单元与计算单元在封装层面进行融合（存算合封），则有望从根本上缩短数据通路，大幅降低功耗 。

放眼全球，存储巨头们早已嗅到了风向。三星、美光纷纷推出用于AI手机的超薄LPDDR封装产品，实质上就是利用先进的晶圆级封装技术来满足终端对高性能、小体积、低功耗的需求。

闪迪的HBF技术亦是在探索高带宽闪存的封装解决方案 。这印证了先进封装，特别是晶圆级封装，已成为存储厂商角逐AI时代的关键胜负手。

而在这条代表未来的赛道上，佰维存储亦展现了其敏锐的战略嗅觉和坚定的执行力。

与国内众多专注于存储芯片设计或应用的厂商不同，佰维存储很早就意识到了封装环节的战略价值，并将其提升到与存储器研发同等重要的地位。其子公司泰来科技掌握了16层Die堆叠、30-40μm超薄Die处理等国际一流的传统先进封装工艺 ，而公司更进一步将目光投向了技术门槛更高、与AI需求更契合的晶圆级先进封装。

根据财报信息，佰维存储正在建设的“晶圆级先进封测制造项目”已被列为广东省重点项目，计划于2025年下半年投产。

这个项目的核心，正是构建服务于AI时代需求的晶圆级封装能力。具体来看，其技术蓝图涵盖了几个关键方向：利用凸块（Bumping）工艺，为带有主控芯片的NAND Flash存储器（如BGA SSD）提供高密度互连；运用RDL（重布线层）工艺，制造面向AI手机、智能穿戴等场景的超薄LPDDR存储器 ；以及直接面向未来的存算一体趋势，开发存储芯片与计算芯片的合封（Co-Packaging）工艺 。

这种“存储+晶圆级先进封测”的全链条能力，在国内厂商中是极为稀缺的 。这意味着佰维存储不仅能提供存储芯片，更能提供将这些芯片以最高效、最契合应用场景的方式“组装”起来的能力。

在AI时代，这种“搭积木”的能力，正成为一种高维度的竞争力。

如果说晶圆级先进封装是佰维存储面向未来的“船票”，那么其早已构建的“存储研发+先进封测”一体化模式，则是驱动这艘船乘风破浪的“双引擎”。这种模式带来的协同效应，正在为佰维构筑起独特的竞争壁垒。

首先是技术协同的深度融合。不同于设计与代工分离的模式，佰维的存储研发团队，涵盖存储介质特性研究、固件算法开发、硬件设计等，与先进封装团队能够紧密协作、双向赋能。

例如，研发团队可以根据特定NAND Flash颗粒的特性，与封装团队共同优化封装方案，以实现最佳的性能、功耗或可靠性表现；封装团队遇到的工艺挑战，也可以反馈给设计端进行调整，这种内部循环大大提升了产品的迭代速度和定制化能力。

正如其年报中所披露，2024年佰维存储在AI新兴端侧（非手机/PC）的营收超过10亿元，同比增长近3倍 ，这背后离不开其快速响应AI终端多样化、定制化需求的研发封测一体化能力。其自研的eMMC主控芯片SP1800成功量产并导入头部客户 ，也是这种一体化战略下技术内化的体现。

尤其值得关注的是，在被视为AI下一重要落脚点的具身智能领域，佰维存储已然抢先进场。具身智能（如人形或仿生机器人）要在物理世界中实现自主感知、决策与交互，其“大脑”需要强大的本地计算和实时数据处理能力，这对板载存储的容量、速度、可靠性与功耗都提出了极高要求。

近期就有科技博主在拆解的宇树科技Go2机器狗的过程中，发现该款产品的核心板上采用了佰维存储提供的8GB LPDDR4X内存，由两颗4GB BWMZCX32H2A-32G-X组成，和64GB eMMC存储器，型号为BWCTAKJ11X64G。

这不仅证明了佰维成熟的存储产品能够满足前沿AI机器人复杂运算和多模态交互所需的数据基座要求，更关键的是，这标志着佰维已成功切入具身智能这一高潜力赛道，其产品性能与可靠性得到了头部玩家的验证。

其次是客户协同带来的市场合力。

高端存储芯片与先进封测服务的核心应用领域高度重叠，尤其是在AI手机、AIPC、智能穿戴、AIoT、智能汽车这些高速增长的赛道。佰维存储的一体化布局，使其能够为同一客户提供“存储芯片+封测服务”甚至未来“+存算合封”的一站式解决方案。

这种模式不仅简化了客户的供应链管理，更能形成深度的服务绑定和需求整合。

从年报披露的客户名单看，无论是Meta、Google、小米这样的全球科技巨头，还是传音、OPPO等主流手机厂商，抑或联想、惠普、宏碁等PC大厂，以及国内多家头部车企和Tier1 ，都可能成为佰维“存储+封测”双轮驱动战略的潜在受益者。

这种客户协同效应，有助于佰维在竞争激烈的市场中，构建起稳固的生态位。

最后，也是最关键的，是价值维度的提升。

单一的存储产品供应商容易陷入价格战的泥潭，而单纯的封测代工厂则往往扮演“辛苦的打工人”角色。佰维存储的“存储+封测”服务模式，使其能够跳出单一环节的竞争，提供附加值更高的整体解决方案。

其提供的不仅仅是存储颗粒或封装服务本身，更是基于对存储和封装深刻理解而整合出的、能切实解决客户痛点（如性能、功耗、尺寸、上市时间等）的综合价值。

正如佰维存储在其年报中所述，这种综合解决方案的价值量相比单独的先进封测服务，具有显著的放大效应。

2024年，佰维存储在经历了2023年的行业低谷后实现扭亏为盈，营收同比增长超过86% ，虽然2025年一季度受市场价格波动影响业绩承压，但其AI眼镜等高价值产品线预计将从二季度开始放量，2025年面向AI眼镜的产品收入同比增长有望超过500%，带动业绩回升，这也在一定程度上验证了其差异化、高价值战略的潜力。

在AI重新定义计算范式的大背景下，先进封装技术正从幕后走向台前，成为决定未来芯片性能和形态的关键变量。

可以看出，佰维存储凭借其在国内独一无二的“存储+先进封测”一体化布局，以及在晶圆级封装上的前瞻投入，已经自己争取到了一张参与未来高阶竞争的入场券。