存储领域重大突破！复旦量子闪存技术登Science

7月17日消息，据复旦大学发文，复旦大学集成芯片与系统全国重点实验室周鹏-刘春森研究团队今日在《科学》（Science）杂志上发布了一项里程碑式成果。

这一突破不仅颠覆了“单电子存储无法实现”的传统认知，开创了单电子量子存储的新理论框架，更为AI时代算力革命奠定了关键理论基础。

在AI算力竞争中，存储芯片如同赛车的“油箱”与“引擎”——既需以极低延迟供给海量数据（高速、低功耗），又须在断电后长久保留数据（大容量、非易失）。要提升AI算力上限，必须突破传统存储器的速度与功耗桎梏。

漏极-沟道-源极“归壹”结构

去年4月，该团队已在《自然》（Nature）上提出“破晓（PoX）”器件，实现世界最快的400皮秒超高速非易失存储，解决了自1967年浮栅晶体管发明以来“高速”与“非易失”难以兼得的基础难题。

当存储速度被“破晓”推至极限，密度的边界又在哪里？团队将目标锁定在电荷存储的理论极值——单个电子。作为不可分割的基本粒子，电子是构成最小数据单元的终极载体，即“单电子存储”。

然而，由于涉及量子行为，这一构想长期被视为“理论上可行、实验中无法观测”的难题。若将存储器件比作“蓄水池”，电子便是一滴“水”。根据海森堡不确定性原理，电子被约束在越小空间，能量波动越剧烈，量子效应愈发显著。

上世纪90年代，科学家曾尝试观测单电子存储，但单个电子仅能引发数十毫伏电压变化，且状态在不足5秒内便消失殆尽。

“破晓（PoX）”皮秒闪存器件

面对这一困境，

实验结果显示，仅注入单个电子，存储窗口即达0.5伏特，且在室温下保持稳定。与1997年《科学》杂志报道的硅基单电子存储（55 mV、维持5秒）相比，此次成果将室温下单电子量子态信号放大了近一个数量级，并实现了真正的非易失性。该研究将电荷存储的信息密度推至理论极限——实现“一电子一比特”，为面向人工通用智能（AGI）的高密度存储器研发提供了全新技术路径。

人工智能的竞争，本质上是算力效率的竞争，而算力效率的瓶颈往往不在算力本身，而在于数据搬运的速度与能耗。二维闪存的战略价值，不仅在于单项指标的突破，更在于它赋予AI算力系统“存储即计算”的全新可能——数据就地存放、近乎零延迟调用、断电不丢失。

这将从根本上重塑现有AI芯片“高速缓存+慢速硬盘”的分层架构，大幅降低因数据迁移造成的算力损耗与能源浪费，为中国AI产业构筑底层能效壁垒。

这一突破意味着，

随着存储性能提升，终端AI助手的响应速度将更快、上下文记忆更长，无需反复解释历史对话，能像真正的智能体一样记住久远前的交流。当存储速度与计算速度匹配，算力将不再被存储“拖后腿”。

与硅工艺兼容的“归壹”单电子存储器件