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芯科普 | 存儲芯片在AI學習機行業的發展機遇

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芯科普 | 存儲芯片在AI學習機行業的發展機遇
2025年04月21日

隨著AI大模型等前沿技術的不斷發展,智能學習產品技術日益成熟,廣泛應用于多個教育學習場景,其廣闊的應用前景推動中國智能硬件行業規模快速增長。

學習機,一直是教育硬件中最核心的角色,學習機在改變學生自學方式的同時,其市場前景、發展軌跡及競爭格局也正在被AI深刻改變。2024年學習機呈現出井噴的態勢,有數據顯示,2024 年中國智能學習機市場規模達 270.72 億元,同比增長 48.27%。2025 年 1 月,各類電商平臺的 AI 學習機零售總量達 28.8 萬臺,同比增長 22.6%。預計2025年中國教育智能硬件市場規模將超1000億元。

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(來源:艾媒咨詢研報)

AI學習機的發展趨勢

個性化學習深入發展:借助 AI 技術,根據學生的學習進度、知識掌握情況、學習習慣等,提供更加精準、定制化的學習方案,如智能錯題本、個性化練習、專屬學習計劃等。

自然語言處理能力提升:使學習機能夠更好地理解和處理自然語言,實現更流暢、自然的人機對話,例如智能語音答疑、作文批改與指導、口語陪練等功能更加智能和準確。

融合更多先進技術:如虛擬現實(VR)、增強現實(AR)技術,創建沉浸式學習場景;邊緣計算技術的應用,減少對云端的依賴,提高響應速度和數據安全性。

教育資源持續豐富:學習機內置的教育資源將不斷豐富和更新,涵蓋更多學科、更多版本教材、更多類型的學習資料,如視頻課程、電子圖書、互動游戲等,以滿足不同地區、不同階段學生的需求。

AI學習機的發展對存儲芯片的影響

AI學習機正朝著“高性能大模型支持、邊緣便攜化、多模態實時交互、個性化持續學習、云邊協同”的方向演進,驅動存儲芯片向高帶寬、低功耗、大容量和智能化升級,同時加速國產替代進程。

高性能與大模型支持
AI學習機逐步支持更大參數規模的模型(如從億級到百億級參數),需更強的本地計算能力。

存儲影響:高帶寬內存(HBM)、大容量DRAM(如LPDDR)需求增長。

邊緣AI與便攜化
教育、消費級AI學習機(如智能學習平板、詞典筆)需低功耗、高性能存儲。

存儲影響:UFS、LPDDR成為主流,PoP(封裝疊層)技術普及。

多模態交互與實時處理
語音識別、OCR(文字識別)、AR交互等需要高速數據存取。

存儲影響:低延遲NAND(如3D TLC/QLC)搭配智能緩存管理。

持續學習與個性化適配
根據用戶學習數據優化模型,需頻繁寫入存儲。

存儲影響:高耐久性存儲(如SLC緩存)需求上升。

云端+本地混合架構
部分AI學習機采用“云端訓練+本地推理”模式,需優化存儲層級。
存儲影響:本地高速緩存(如eMMC 5.1/UFS)搭配云端存儲方案。

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AI 學習機的發展為存儲芯片帶來了技術創新機遇,大量的教育資源將推動存儲芯片向大容量方向發展;為支持 AI 模型的快速運行、實時分析和響應,存儲芯片的性能提出了更高的要求;為滿足 AI 學習機對低功耗、小尺寸的要求,推動了更小型化、低功耗的存儲芯片產品的誕生。


隨著科技的迅猛發展與教育需求的不斷升級,AI 學習機正站在時代的風口,展現出無限的潛力與可能性,其未來發展令人滿懷期待。相信在不久的將來,AI 學習機將以更加成熟、完善的姿態走進千家萬戶,成為人們學習生涯中不可或缺的得力助手,為推動教育公平、提升教育質量、培養創新人才貢獻巨大力量,真正開啟智能教育的嶄新時代。