2026年2月北大团队制备最小铁电晶体管，解决传统短板

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北京大电子学院的团队，向科技日报记者透露，是在2月23日，该院的研究员邱晨光，与合作者成功把铁电晶体管的物理栅长，压缩到了1纳米这个原子尺度，创造出了该类器件尺寸的世界新纪录，这项突破性成果，已于近期在线发表在了国际顶级学术期刊《科学·进展》上，为破解AI芯片算力与功耗的瓶颈，提供了全新的技术路径。

存算一体突破内存墙

当前，人工智能算力发展所面临的核心障碍，乃是“内存墙”问题。于传统计算架构里，数据存储单元跟计算单元在物理层面相互分离，处理器频繁地从内存之中调用数据，此过程恰似“隔墙喊话”，极大地限制了运算速度以及能效。这种架构性的缺陷致使AI芯片在处理海量数据之际，大量的时间以及能耗被消耗于数据搬运，而非实际的计算之上。

邱晨光研究员形象地把铁电晶体管，其具有天然的“存算术”特性这一独特优势，比作人脑神经元，它能在同一器件内达成存储与计算功能，这种架构完全消除了数据穿行于存储器和处理器之间的情况，有望从根基上打破冯·诺依曼瓶颈，为神经网络计算给予硬件基础。

物理栅长触及原子极限

研究团队借助创新的纳米栅极结构做法，设法把铁电晶体管的物理栅长削减到了前所未有的1纳米，这般尺度已然靠近硅原子直径的界限，这表明器件的核心结构抵达了物质微观构成的基本单元，象这样极其极致的尺寸把控，彰显了我国于新型微纳器件制备工艺上收获了关键点的突破。

栅极在1纳米尺度进行调控时，铁电层内部能形成远超常规的局域电场强度，这种高强度电场让铁电材料的极化状态翻转变得格外高效，仅需0.6伏外部电压就能轻易驱动，这相当于在原子尺度实现了对物质物理特性的精确操控，为低功耗电子器件开拓了新方向。

颠覆性能耗数量级降低

以新结构制备而成的铁电晶体管，其能耗方面的表现，把行业认知给颠覆掉了。邱晨光进行介绍时称，该器件的能耗，同之前国际上处于最好水平的情况相比较，达成了整整一个数量级的降低态势。这所蕴含的意义在于，原本开展工作时需要消耗10份能量的情形，如今仅仅需要1份能量便能够达成，对于大规模的数据中心来讲，这种情况将会转变为令人惊叹的电费节约以及散热压力的减轻。

得益于是其巧妙工作机制带来的能耗大幅降低，研究团队把“纳米栅”的设计比作对电场的“杠杆放大”，也就是用极小的电压代价，去撬动铁电材料剧烈的极化反转，这种机制在物理层面解决了传统铁电晶体管逻辑电压不匹配、工作电压过高的长期痛点，让其有了实际应用的可能性。

精妙设计破解应用难题

固然铁电晶体管所具备的“存算一体”优势早就被业界视作前景良好，可是它在大规模实现商用化方面始终因高能耗以及逻辑电压不兼容等状况而受限。传统的铁电材料在发生极化状态改变时得施加较高电压，这和现代低功耗集成电路的供电需求之间存在极大差距，进而成为妨碍其进入实际芯片的要紧阻碍。

北大团队自底层物理机制出发了，并非在材料配方那儿凑合修补下，而是借重构器件结构去解决问题。纳米栅极的设计把电场能量巧妙弄集中，这般一来在整体电压超低的情形现下，纵使铁电层也依然能够获取充足能量达成极化翻转。此设计思路给后摩尔时代的器件创新供给了范例。

赋能未来AI芯片与数据中心

凭借超低工作电压以及极低能耗特性的新型纳米栅铁电晶体管，首先瞄准的是高能效数据中心这个巨大应用场景，当前数据中心耗电量已占全球总发电量的相当比例，其中很大一部分消耗在芯片的数据搬运以及发热上，采用新型器件构建服务器，有望从核心器件层面实现数据中心的“绿色化”改造。

此项技术，也为下一代，高算力人工智能芯片的研发，奠定了关键器件基础。随着AI模型越发庞大，对底层硬件的存算一体能力，提出了更高要求。北京大学研发的这款极限尺寸铁电晶体管，全然契合了未来AI芯片，对高密度集成、低功耗运行，以及高效并行处理的多重需求。

从实验室走向产业之路

当下，此项成果仍停留在实验室基础研究层面，距离切实的产业化应用存有一段距离。后续，团队要处理与现存硅基半导体工艺线的兼容性这一问题，并且要进一步证实器件于12英寸大硅片上的均匀性以及可靠性。从单个器件所具备的优异性能，到数百万亿个器件集成之后能够稳定运行，这是一次巨大的技术跨越。

虽说如此，可这项突破所具备的意义依旧不可被轻视小看，它不但证实了于原子尺度对铁电相变加以操控的可行性，同时还为中国在全球半导体基础研究领域赢得了关键重要的话语权，在未来，要是能够顺利达成技术转化，那么北京大学团队所研发的这款“原子级”铁电晶体管，极有可能会成为驱动AI新时代的核心动力当中的一个。

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