英特尔重返 DRAM 赛道?深入解析与软银合作的 Z-Angle 内存项目
2 月 2 日,英特尔宣布与软银子公司 SAIMEMORY 达成合作,共同研发 Z-Angle 内存(ZAM),其内存领域的野心再度引发关注。根据双方发布的新闻稿,该项目将于 2026 年第一季度启动,预计 2027 年推出原型产品,2030 年实现全面量产。
在此次合作中,英特尔将提供技术与创新支持,SAIMEMORY 则主导产品研发与商业化进程。《日本电子工程时报》援引软银发言人的表述称,“ZAM” 中的 “Z” 代表 Z 轴,研发团队正考虑采用垂直堆叠结构设计。报道还提到,软银计划在 2027 财年完成原型开发前,投入约 30 亿日元资金。
值得关注的是,华尔街见闻指出,这并非英特尔首次涉足内存领域。这家蓝色巨人(Team Blue,英特尔昵称)曾在 1970 年推出全球首款商业化成功的 DRAM 产品,巅峰时期占据全球近 90% 的市场份额,后因持续亏损于 1985 年退出该赛道。
如今,核心疑问浮出水面:是什么促使英特尔选择回归?其新一代 DRAM 键合技术(NGDB)与全新内存堆叠方案究竟有何亮点?
技术细节曝光
据英特尔介绍,SAIMEMORY 正在研发一种堆叠式 DRAM 架构,目标性能超越当前的高带宽内存(HBM)标准。该技术旨在提升内存容量、降低功耗并增强封装能力,解决人工智能(AI)系统规模化发展中的关键瓶颈问题。
这一研发背后的技术基础之一,源自英特尔与桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories)的长期合作。因此,桑迪亚国家实验室 1 月发布的最新进展,为我们揭开了英特尔新一代 DRAM 键合技术(NGDB)的神秘面纱。
桑迪亚实验室解释称,当前的高带宽内存(HBM)往往以牺牲容量等其他性能为代价换取带宽提升;而 NGDB 技术则致力于打破这种性能权衡,填补 HBM 与传统 DDR DRAM 之间的性能鸿沟,同时实现显著更高的能效比。
英特尔发布的剖面图显示,NGDB 测试组件采用了非常规设计:该公司已制备 4 个 NGDB DRAM 测试组件用于评估,每个组件均以一层基底为基础,上方垂直堆叠 8 层 DRAM 芯片。
桑迪亚实验室表示,该项目不仅研发了全新的堆叠方案,还打造了新型 DRAM 架构。早期原型产品已验证该组装方式能够突破现有内存容量限制,而最新原型则通过这种新型堆叠技术,实现了功能完整的 DRAM 运行。
“此次演示证实,NGDB 系列技术可整合应用,打造出适合大规模量产的高性能内存产品。” 桑迪亚国家实验室技术人员核心成员格温・沃斯奎伦(Gwen Voskuilen)表示。
英特尔的野心
华尔街见闻指出,若说与桑迪亚国家实验室的合作奠定了技术基础,那么与软银的联手则是英特尔在 DRAM 赛道上迈出的关键一步,标志着其商业化路径更加清晰。
据日经新闻报道,SAIMEMORY 计划研发的内存产品,容量将达到现有 HBM 的 2-3 倍,功耗降低最高 50%,而成本则保持相当或更低水平。华尔街见闻补充道,通过垂直堆叠多片 DRAM 芯片,并借助英特尔的嵌入式多芯片互连桥接技术(EMIB)优化互连性能,该产品目标实现:内存容量较当前高端解决方案翻倍(单芯片最高可达 512GB)、功耗降低 40%-50%、量产成本控制在 HBM 的 60% 左右。
华尔街见闻分析称,尽管挑战仍存,但 SAIMEMORY 这种低功耗、差异化的技术路线,对英特尔而言具有切实潜力 —— 有望帮助其在边缘计算和中小型 AI 服务器领域抢占竞争优势,甚至重塑内存行业的技术发展路线。
在行业蓬勃发展与压力日益加剧的双重背景下(CPU 市场竞争白热化、晶圆代工业务亏损、AI 芯片性能落后于竞争对手),华尔街见闻进一步指出,英特尔或许将此次合作视为重新定义增长轨迹、抢占 AI 内存浪潮先机的关键机遇。
Z-Angle 内存(ZAM)项目核心信息表
类别 | 核心要点 | 详细说明 / 最新进展 |
时间节点 | 2027 年:推出原型产品 2030 年:量产 | 合作分工:英特尔(技术与创新支持)、SAIMEMORY(研发与商业化主导) |
核心技术 | 英特尔:新一代 DRAM 键合技术(NGDB) SAIMEMORY:堆叠式 DRAM 架构 | 技术方案:垂直堆叠多片 DRAM 芯片,借助英特尔 EMIB 桥接技术优化互连性能 |
产品概况 | 容量为 HBM 的 2-3 倍 | 功耗降低 50%,成本与 HBM 相当或更低 |
合作伙伴 | 英特尔:桑迪亚国家实验室(通过先进内存技术项目) | 软银:富士通、日本理化学研究所(Riken) |
项目意义 | 英特尔借 AI 热潮重返 DRAM 领域 | 低功耗、差异化设计,瞄准边缘计算与中小型 AI 服务器市场 |
(图片来源:英特尔、桑迪亚国家实验室)









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