英特爾重返 DRAM 賽道?深入解析與軟銀合作的 Z-Angle 內存項目
2 月 2 日,英特爾宣布與軟銀子公司 SAIMEMORY 達成合作,共同研發 Z-Angle 內存(ZAM),其內存領域的野心再度引發關注。根據雙方發布的新聞稿,該項目將于 2026 年第一季度啟動,預計 2027 年推出原型產品,2030 年實現全面量產。
在此次合作中,英特爾將提供技術與創新支持,SAIMEMORY 則主導產品研發與商業化進程。《日本電子工程時報》援引軟銀發言人的表述稱,“ZAM” 中的 “Z” 代表 Z 軸,研發團隊正考慮采用垂直堆疊結構設計。報道還提到,軟銀計劃在 2027 財年完成原型開發前,投入約 30 億日元資金。
值得關注的是,華爾街見聞指出,這并非英特爾首次涉足內存領域。這家藍色巨人(Team Blue,英特爾昵稱)曾在 1970 年推出全球首款商業化成功的 DRAM 產品,巔峰時期占據全球近 90% 的市場份額,后因持續虧損于 1985 年退出該賽道。
如今,核心疑問浮出水面:是什么促使英特爾選擇回歸?其新一代 DRAM 鍵合技術(NGDB)與全新內存堆疊方案究竟有何亮點?
技術細節曝光
據英特爾介紹,SAIMEMORY 正在研發一種堆疊式 DRAM 架構,目標性能超越當前的高帶寬內存(HBM)標準。該技術旨在提升內存容量、降低功耗并增強封裝能力,解決人工智能(AI)系統規模化發展中的關鍵瓶頸問題。
這一研發背后的技術基礎之一,源自英特爾與桑迪亞國家實驗室(Sandia National Laboratories)的長期合作。因此,桑迪亞國家實驗室 1 月發布的最新進展,為我們揭開了英特爾新一代 DRAM 鍵合技術(NGDB)的神秘面紗。
桑迪亞實驗室解釋稱,當前的高帶寬內存(HBM)往往以犧牲容量等其他性能為代價換取帶寬提升;而 NGDB 技術則致力于打破這種性能權衡,填補 HBM 與傳統 DDR DRAM 之間的性能鴻溝,同時實現顯著更高的能效比。
英特爾發布的剖面圖顯示,NGDB 測試組件采用了非常規設計:該公司已制備 4 個 NGDB DRAM 測試組件用于評估,每個組件均以一層基底為基礎,上方垂直堆疊 8 層 DRAM 芯片。
桑迪亞實驗室表示,該項目不僅研發了全新的堆疊方案,還打造了新型 DRAM 架構。早期原型產品已驗證該組裝方式能夠突破現有內存容量限制,而最新原型則通過這種新型堆疊技術,實現了功能完整的 DRAM 運行。
“此次演示證實,NGDB 系列技術可整合應用,打造出適合大規模量產的高性能內存產品。” 桑迪亞國家實驗室技術人員核心成員格溫?沃斯奎倫(Gwen Voskuilen)表示。
英特爾的野心
華爾街見聞指出,若說與桑迪亞國家實驗室的合作奠定了技術基礎,那么與軟銀的聯手則是英特爾在 DRAM 賽道上邁出的關鍵一步,標志著其商業化路徑更加清晰。
據日經新聞報道,SAIMEMORY 計劃研發的內存產品,容量將達到現有 HBM 的 2-3 倍,功耗降低最高 50%,而成本則保持相當或更低水平。華爾街見聞補充道,通過垂直堆疊多片 DRAM 芯片,并借助英特爾的嵌入式多芯片互連橋接技術(EMIB)優化互連性能,該產品目標實現:內存容量較當前高端解決方案翻倍(單芯片最高可達 512GB)、功耗降低 40%-50%、量產成本控制在 HBM 的 60% 左右。
華爾街見聞分析稱,盡管挑戰仍存,但 SAIMEMORY 這種低功耗、差異化的技術路線,對英特爾而言具有切實潛力 —— 有望幫助其在邊緣計算和中小型 AI 服務器領域搶占競爭優勢,甚至重塑內存行業的技術發展路線。
在行業蓬勃發展與壓力日益加劇的雙重背景下(CPU 市場競爭白熱化、晶圓代工業務虧損、AI 芯片性能落后于競爭對手),華爾街見聞進一步指出,英特爾或許將此次合作視為重新定義增長軌跡、搶占 AI 內存浪潮先機的關鍵機遇。
Z-Angle 內存(ZAM)項目核心信息表
類別 | 核心要點 | 詳細說明 / 最新進展 |
時間節點 | 2027 年:推出原型產品 2030 年:量產 | 合作分工:英特爾(技術與創新支持)、SAIMEMORY(研發與商業化主導) |
核心技術 | 英特爾:新一代 DRAM 鍵合技術(NGDB) SAIMEMORY:堆疊式 DRAM 架構 | 技術方案:垂直堆疊多片 DRAM 芯片,借助英特爾 EMIB 橋接技術優化互連性能 |
產品概況 | 容量為 HBM 的 2-3 倍 | 功耗降低 50%,成本與 HBM 相當或更低 |
合作伙伴 | 英特爾:桑迪亞國家實驗室(通過先進內存技術項目) | 軟銀:富士通、日本理化學研究所(Riken) |
項目意義 | 英特爾借 AI 熱潮重返 DRAM 領域 | 低功耗、差異化設計,瞄準邊緣計算與中小型 AI 服務器市場 |
(圖片來源:英特爾、桑迪亞國家實驗室)









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