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　　英特尔周一在文件中表示ღ✿ღ，英伟达已购买价值50亿美元的英特尔股票ღ✿ღ，完成了9月份宣布的一项交易必发888官网ღ✿ღ。

　　这家领先的AI芯片设计商曾在9月表示ღ✿ღ，将以每股23.28美元的价格收购英特尔普通股ღ✿ღ。这笔交易被视为这家芯片制造商的一条重要金融生命线ღ✿ღ，此前多年的失误和资本密集型产能扩张耗尽了其财务资源BFindex必发指数网ღ✿ღ，ღ✿ღ。

　　根据周一的文件ღ✿ღ，这家全球市值最高的公司已通过私募ღ✿ღ，按9月协议中设定的价格购买了超过2.147亿股英特尔股票ღ✿ღ。根据美国联邦贸易委员会(FTC)12月初发布的通知ღ✿ღ，美国反垄断机构已批准英伟达对英特尔的投资ღ✿ღ。

　　英特尔率先打造了由47个芯片组成的显式解耦式芯片设计ღ✿ღ，其面向人工智能和高性能计算应用的Ponte Vecchio计算GPU便是其中之一ღ✿ღ。该产品至今仍保持着多芯片设计数量最多的纪录ღ✿ღ，但英特尔晶圆代工计划推出一款更为极致的产品ღ✿ღ：一款多芯片封装ღ✿ღ，在八个基本芯片上集成至少16个计算单元必发ღ✿ღ，ღ✿ღ、24个HBM5内存堆栈ღ✿ღ，其尺寸可扩展至市面上最大AI芯片的12倍（光罩尺寸为12倍必发888官网ღ✿ღ，超过了台积电的9.5倍）ღ✿ღ。当然ღ✿ღ，如此强大的处理器需要怎样的功耗和散热？

　　英特尔的概念性2.5D/3D多芯片封装展示了16个大型计算单元（AI引擎或CPU）ღ✿ღ，这些单元采用英特尔14A甚至更先进的14A-E工艺技术（1.4nm级必发888官网ღ✿ღ、增强功能ღ✿ღ、第二代RibbonFET 2环栅晶体管ღ✿ღ、改进的PowerVia Direct背面供电）制造ღ✿ღ。

　　这些芯片位于八个（大概是光罩大小的）计算基础芯片之上ღ✿ღ，这些芯片采用 18A-PT 工艺（1.8nm 级ღ✿ღ，通过硅通孔 (TSV) 和背面供电增强性能）ღ✿ღ，可以执行一些额外的计算工作ღ✿ღ，或者为“主”计算芯片提供大量的 SRAM 缓存ღ✿ღ，正如英特尔在其示例中所展示的那样ღ✿ღ。

　　技术与计算单元连接ღ✿ღ，利用超高密度10微米以下铜对铜混合键合技术ღ✿ღ，为顶层芯片提供最大带宽和功率碧玺论坛射频与微波材料ღ✿ღ，ღ✿ღ。英特尔的Foveros Direct 3D技术目前是英特尔晶圆代工封装创新的巅峰之作ღ✿ღ，彰显了其精湛的设计ღ✿ღ。基础芯片采用EMIB-T（增强型嵌入式多芯片互连桥ღ✿ღ，带有TSV）ღ✿ღ，顶部采用UCIe-Aღ✿ღ，用于彼此之间以及与采用18A-P（1.8nm级ღ✿ღ，性能增强型）和定制基础芯片制造的I/O芯片之间的横向（2.5D）互连ღ✿ღ，最多可支持24个 HBM5 内存堆叠碧玺论坛7790必发集团ღ✿ღ！ღ✿ღ。

　　值得注意的是碧玺论坛ღ✿ღ，英特尔提议使用基于UCIe-A的EMIB-T接口来连接定制的HBM5模块ღ✿ღ，而不是使用符合JEDEC标准的ღ✿ღ、采用行业标准接口的HBM5堆栈ღ✿ღ，这可能是为了获得更高的性能和容量ღ✿ღ。鉴于此次演示的性质ღ✿ღ，使用定制的HBM5堆栈并非设计要求ღ✿ღ；这仅仅是为了展示英特尔也能够集成此类器件必发888官网ღ✿ღ。

　　整个封装还可以容纳PCIe 7.0ღ✿ღ、光引擎ღ✿ღ、非相干结构ღ✿ღ、224G SerDesღ✿ღ、用于安全等的专用加速器ღ✿ღ，甚至还可以容纳LPDDR5X内存以增加DRAM容量ღ✿ღ。

　　Intel Foundry在X上发布的视频展示了两种概念设计ღ✿ღ：一种是“中等规模”设计bifaღ✿ღ，ღ✿ღ，包含四个计算单元和12个HBM显存ღ✿ღ；另一种是“极端规模”设计ღ✿ღ，包含16个计算单元和24个HBM5显存堆栈ღ✿ღ，本文重点介绍后者ღ✿ღ。即使是中等规模的设计ღ✿ღ，以今天的标准来看也相当先进ღ✿ღ，但Intel现在就可以量产ღ✿ღ。

　　至于这种极致封装概念必发888官网ღ✿ღ，可能会在本十年末出现必发888官网登录入口ღ✿ღ，ღ✿ღ，届时英特尔不仅会完善其Foveros Direct 3D封装技术碧玺论坛ღ✿ღ，还会完善其18A和14A生产节点ღ✿ღ。如果英特尔能在本十年末生产出这种极致封装ღ✿ღ，将使其与台积电并驾齐驱ღ✿ღ。台积电也计划推出类似产品必发bf88ღ✿ღ。ღ✿ღ，甚至预计至少部分客户会在2027-2028年左右使用其晶圆级集成产品ღ✿ღ。

　　在短短几年内将这种极致设计变为现实对英特尔来说是一个巨大的挑战ღ✿ღ，因为它必须确保组件在安装到主板上时不会变形ღ✿ღ，即使在极小的公差范围内ღ✿ღ，也不会因长时间使用后的过热而发生形变ღ✿ღ。除此之外ღ✿ღ，英特尔（以及整个行业）还需要学习如何为尺寸堪比智能手机（最大可达 10,296 平方毫米）的巨型处理器提供充足的热量和散热ღ✿ღ，而这些处理器的封装尺寸还会更大ღ✿ღ。

　　随着人工智能革命加速推进至2025年末碧玺论坛ღ✿ღ，业界关注的焦点已从芯片的晶体管数量转向支撑这些晶体管的复杂架构ღ✿ღ。尽管大规模语言模型（LLM）对计算能力的需求空前高涨ღ✿ღ，但主要的瓶颈不再仅仅是处理器的速度ღ✿ღ，而是“内存墙”——即数据在内存和逻辑之间传输速度的物理极限必发888官网ღ✿ღ。先进封装技术已成为解决这一危机的关键方案ღ✿ღ，它从制造过程中的次要步骤转变为半导体创新的核心前沿ღ✿ღ。