要點:
在AI算力快速擴張與能效矛盾日益突出的當下，軟銀與英特爾聯合開發新一代低功耗內存芯片，力圖以革命性技朮突破AI基礎設施的能耗瓶頸。
在生成式AI引發新一輪算力競賽的背景下，支撐其運行的底層硬件正面臨前所未有的挑戰。尤其在內存領域，隨着模型規模激增、推理頻次提升，數據吞吐與能效之間的矛盾日益突出。如何在保障高性能的同時，有效控制能耗，已成為擺在業界面前的一道關鍵難題。正是在這樣的需求驅動下，一項全新的合作正在悄然展開，或將為AI時代的數據中心注入顛覆性的內存解決方案。
近期，全球科技投資巨頭軟銀集團/SoftBank正攜手芯片制造商英特爾/Intel達成戰略合作，共同開發具有划時代意義的AI專用內存芯片。這項合作將致力於突破當前AI計算中的能耗瓶頸，有望將芯片功耗降低50%，為全球AI基礎設施建設帶來革命性變化。
共建Saimemory：能效提升或達50%
據悉，英特爾與日本科研機搆將聯合開發一種全新架搆的堆疊式DRAM芯片，技朮路線完全不同於現有的高帶寬內存/HBM方案。這項創新技朮源自英特爾的研發積累，并融合了東京大學等日本高校的核心專利。
新型布線結搆將顯著降低能耗，預計可將功耗減少約50%，顯著提升芯片的能效表現。業內認為，該項技朮的成功有望為AI數據中心的綠色化轉型提供關鍵支撐，若實現商業化，將有效降低AI計算的運營成本，對推動可持續發展具有深遠意義。
為推動該技朮落地，合作方共同成立了專門公司“Saimemory”。該公司將整合英特爾的先進芯片技朮與日本頂尖高校的專利資源，搆建獨特的技朮優勢。Saimemory將專注於芯片設計及專利管理，制造環節則交由第三方代工廠完成。這種分工方式有助於優化資源配置、提高研發效率。
此外，日本理化學研究所及神港精機也有意通過資金或技朮方式參與該項目，進一步增強技朮與資本力量。項目目標是在兩年內完成原型芯片的設計，并在此基礎上評估量產可行性，力爭在本世紀20年代實現商業化落地。
該項目預計總投資達100億日元（約合7000萬美元），其中軟銀將作為主要投資方，出資30億日元（約合2000萬美元）。項目方還計划尋求政府政策層面的支持，進一步推動研發與產業化進程。
軟銀對該芯片已有明確應用規划，計划將其用於旗下AI訓練數據中心。隨着AI技朮在企業管理等高端場景中的廣泛應用，對高性能、低功耗計算能力的需求日益迫切。這款新型內存芯片憑借卓越的能效優勢，有望以更低的成本搆建高效數據中心，滿足不斷擴張的AI計算需求。
從高功耗到環保算力：開啟節能AI芯片新時代
目前，用於大規模模型訓練和推理的人工智能處理器尤其是GPU—，高度依賴高帶寬內存/HBM以滿足其巨大的數據吞吐需求。HBM通過堆疊多層DRAM并釆用硅通孔/TSV技朮實現極高帶寬，但其制造成本高、工藝復雜、能耗大、散熱困難，成為制約AI基礎設施發展的關鍵瓶頸。隨着AI應用快速擴展，HBM需求飆升，導致三星、SK海力士與美光三大供應商產能吃緊、價格居高不下。
而Saimemory項目正是為突破這一瓶頸而設立，致力於通過創新DRAM堆疊方式與內部布線結搆，大幅降低AI運算中內存瞬時處理的能耗。據悉，項目目標是在現有HBM基礎上將功耗削減一半以上，顯著提升數據中心的能效表現，降低運營成本，尤其在全球能源形勢趨緊的背景下，這一成果將為建設更加環保高效的AI基礎設施提供重要支撐。
對於軟銀而言，這項合作具有重要的戰略價值。Saimemory的產品一旦問世，軟銀將作為優先客戶獲得供應，計划部署於其正在建設的AI訓練數據中心，以實現高質量、低成本的AI服務。對正積極布局AI基礎設施的軟銀而言，這將是鞏固未來競爭力的關鍵一步。
項目也體現了日本在全球科技版圖中謀求更大話語權的努力。在孫正義領導下，軟銀持續投資AI相關基礎設施，通過合作與并購不斷擴大算力資源。有專家對此指出，Saimemory契合日本政府推動半導體本土創新的戰略目標，而這一領域日本長期落后於台韓，急需突破。
而對於英特爾方面，參與該項目標志着其在存儲器領域的一次關鍵回歸。自2022年退出Optane業務并出售NAND資產后，英特爾仍保留着3D XPoint技朮和相關專利。雖然Saimemory聚焦DRAM而非非易失性內存，但英特爾在先進封裝、芯片堆疊等領域的深厚技朮積累，將為項目研發提供重要支撐。盡管公司當前面臨一定財務壓力，但約7000萬美元的投資仍處於其戰略承受范圍之內。
與此同時，該合作也象徵着日美科技生態系統聯系的深化，可能為更多聯合創新項目鋪平道路。節能型內存芯片的研發有望吸引全球尋求優化AI運行效率的企業關注，進一步提升Saimemory在未來市場中的關鍵地位。
盡管有評論將Saimemory視為某種“Optane 2.0”的延續，技朮路徑上兩者差異明顯。Optane是一種安裝在處理器和較慢儲存裝置（SATA HDD、SSHD、SSD）之間的系統加速解決方案，使電腦能夠將常用資料和程式儲存在更靠近處理器的地方。Optane以低延遲和持久性見長，主要用於存儲系統優化，而Saimemory專注於提升帶寬與能效，服務於AI推理和訓練場景。
但英特爾在存儲架搆與封裝領域的積澱，仍可能為其提供間接助力。與三星、NEO Semiconductor等廠商強調通過3D堆疊提升容量（如單模組512GB）不同，Saimemory更關注通過結搆創新降低功耗。
當然，降低功耗的目標雖具吸引力，但真正實現商業化仍面臨諸多技朮挑戰。堆疊式DRAM的大規模開發需克服熱管理與制造精度等難題，其與現有AI硬件生態的兼容性也將直接影響市場接受度。在這些方面，英特爾的工程能力至關重要。
盡管如此，Saimemory的潛力不容小覷。隨着AI滲透至自動駕駛、個性化醫療等領域，對高性能、大容量內存的需求日益增長。甚至有資料顯示，該項目有望成為產業在追求性能與可持續性之間尋求平衡的轉折點。
從更宏觀的視角來看，Saimemory還承載着日本重振半導體存儲產業的希望。上世紀80年代，日本曾占據全球DRAM市場70%的份額，后在台韓競爭壓力下逐步退居二線。如今，隨着全球對半導體供應鏈安全的重視，日本政府正加速推動本土產業復興，計划在2030財年之前向半導體與AI領域投入逾10萬億日元。Saimemory若能成功，或將成為日本在主流存儲市場重新奪回一席之地的關鍵契機。
未來，數據中心不僅能實現更高效的AI計算，還能在能耗方面大幅節省。這不僅是技朮進步的體現，更是朝綠色計算邁出的重要一步。Saimemory能否開啟這一新時代，值得各方持續關注。
