软银与英特尔联手研发新型 AI 内存芯片：功耗减半开启绿色算力新纪元

　　跨行业技术攻坚：突破 AI 计算的能耗天花板

　　全球科技巨头软银与芯片制造商英特尔宣布达成战略合作，联合开发专为 AI 场景设计的新型内存芯片。这项创新技术通过颠覆性的堆叠式 DRAM 架构，可将芯片功耗降低 50%，为解决 AI 数据中心高能耗难题提供关键方案。双方已成立合资公司 Saimemory，整合英特尔芯片技术与东京大学等机构的专利成果，计划在 2020 年代末实现商业化应用。

　　业内数据显示，当前 AI 训练服务器的内存功耗占整体能耗的 35%-40%，某大型云厂商 AI 集群年耗电量相当于 30 万个家庭的用电总和。软银与英特尔的技术突破，直指这一行业痛点 —— 新型芯片采用完全不同于 HBM 的三维垂直堆叠架构，通过硅通孔(TSV)技术实现存储单元的高密度集成，在保持 1.2TB/s 带宽的同时，将每比特能耗降至传统方案的 1/2.

　　一、技术突破：三大创新重构内存能效比

　　「异质集成架构」

　　存储计算融合：在 DRAM 芯片中嵌入低功耗逻辑电路，实现数据就地处理，减少 80% 的总线传输能耗;

　　混合键合技术：采用铜 - 铜直接键合替代传统焊球，互连密度提升 10 倍，信号延迟降低至 50ps;

　　动态功耗分配：通过英特尔的 Xeon-D 控制器，可根据 AI 任务负载(如训练 / 推理)自动调节内存电压频率。

　　「散热设计革命」

　　三维堆叠层数达 128 层，每层厚度控制在 3μm 以内，热阻降低 60%;

　　内置微流道散热结构，配合软银研发的相变材料，使芯片结温控制在 75℃以下;

　　采用无引脚倒装封装(FCBGA)，散热面积较传统封装增加 3 倍。

　　「制程工艺升级」

　　存储单元采用英特尔 10nm SuperFin 工艺，漏电率较 28nm 工艺降低 75%;

　　逻辑电路部分使用软银自研的存算一体架构，算力密度提升至 2.5TOPS/mm²;

　　引入东京大学开发的原子层沉积技术，使介电层厚度控制在 1nm 以内。

　　二、产业协同：Saimemory 的生态构建策略

　　「产学研一体化」

　　合资公司 Saimemory 已建立三大技术联盟：

　　研发联盟：与东京大学、日本理化学研究所共建 "AI 内存联合实验室"，聚焦新型存储介质研发;

　　制造联盟：委托台积电 4nm 工艺生产线进行晶圆制造，长电科技负责先进封装;

　　应用联盟：软银愿景基金已投资 3 家 AI 初创公司，确保芯片落地自动驾驶、药物研发等场景。

　　「商业化路线图」

　　2026Q2：完成 4GB 原型芯片流片，在 ImageNet 数据集上进行能耗测试;

　　2027Q4：推出 16GB 工程样品，与英伟达 H100 GPU 进行兼容性验证;

　　2028Q2：通过 ISO 14064 碳足迹认证，启动三星、SK 海力士等代工厂量产准备。

　　「政策资源整合」

　　项目已获得日本经济产业省(METI)的 "绿色增长战略" 专项支持，包括：

　　15 亿日元研发补贴(约合 7500 万人民币);

　　茨城县数据中心园区的土地优惠政策;

　　优先接入日本超级计算机 "富岳" 的仿真资源。

　　三、行业影响：重塑 AI 基础设施的能耗标准

　　「数据中心变革」

　　运营成本下降：某超算中心测算显示，采用新芯片后 PUE 值可从 1.5 降至 1.2.年电费节省约 8000 万元;

　　部署密度提升：单机柜算力从当前 20PFlops 提升至 50PFlops，空间利用率提高 2.5 倍;

　　碳中和加速：按全球 AI 算力年增速 50% 计算，该技术可使 2030 年行业碳排放量减少 1.2 亿吨。

　　「供应链重构」

　　内存市场洗牌：预计 2029 年新型芯片将占据 AI 内存市场的 35% 份额，传统 HBM 厂商面临技术迭代压力;

　　材料商机遇：信越化学的低介电常数薄膜、住友电木的封装基板需求将迎来爆发式增长;

　　中国企业跟进：长鑫存储、兆易创新已启动类似技术研发，中科院微电子所加入标准制定工作组。

　　四、技术延伸：从内存革新到算力网络重构

　　软银透露，该芯片未来将集成三大进阶功能：

　　光互联接口：内置硅光子模块，支持 100Gbps 级芯片间通信，解决 AI 集群的带宽瓶颈;

　　存算一体架构：在 DRAM 中嵌入 MRAM 存储单元，实现训练数据的近存计算;

　　量子纠错设计：预留量子比特接口，为未来量子 - 经典混合计算做准备。

　　"这不仅是内存芯片的升级，更是算力基础设施的绿色革命。" 英特尔高级副总裁 Sandra Rivera 表示，双方正与 OpenAI、DeepMind 等机构合作，开发适配新型内存的 AI 框架优化方案。随着技术成熟，AI 算力成本有望在 2030 年前下降 70%，为通用人工智能的发展奠定硬件基础。

　　(数据来源：软银技术发布会资料、SEMI 全球半导体市场报告)

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