英特尔2024：探索未来，开创新征程
未来智能时代的引领者
数界探索
在2024年，英特尔继续致力于技术创新，在众多技术领域取得了显著进展，从制程和封装技术的革新到对未来互连微缩的探索，再到神经拟态计算、硅光集成等前沿领域的突破，这些都留下了英特尔过去一年不懈探索的印记。
在制程技术上：
基于Intel 18A制程的首批产品——AIPC客户端处理器Panther Lake和服务器处理器Clearwater Forest，其样品已在8月成功下线、通电运行并顺利启动操作系统。预计这些产品将于2025年开始投入量产。
今年7月，英特尔推出了Intel 18 APDK 1.0版本，使代工客户能够在其基于Intel 18A的芯片设计中采用RibbonFET全环绕栅极晶体管结构和PowerVia背侧供电技术。
在2月的IntelFoundryDirectConnect大会上，英特尔首次推出了针对AI时代的系统级代工服务（systemsfoundry），提供从工厂网络到软件的全方位优化，使客户能够在整个系统层面进行创新。同时，英特尔还扩展了其制程技术路线图，新增了Intel14A节点，并对Intel3、Intel18A和Intel14A节点进行了改进版本，这些改进包括性能提升（P）、功能拓展（E）以及用于3D封装的硅通孔技术（T）。
在封装技术上：
-在2月Intel Foundry Direct Connect大会上，FCBGA 2D+被纳入英特尔代工先进系统封装及测试（Intel Foundry ASAT）的技术组合之中。这一组合将包括FCBGA 2D、FCBGA 2D+、EMIB、Foveros和Foveros Direct技术。
2024年1月，英特尔实现了Foveros 3D先进封装技术的大规模量产。这项技术使英特尔及其客户能够在垂直方向上堆叠计算模块，而不是传统的水平方式，从而为不同类型的芯片组合提供了更高的灵活性。这不仅带来了显著的功耗和性能优化，还有效控制了成本。在我看来，这一突破标志着半导体行业在追求更高集成度和更优能效方面迈出了重要的一步。随着这种先进的封装技术逐渐普及，我们有理由期待它将在未来的高性能计算设备中发挥重要作用。
在互连、微缩的未来技术探索上：
-英特尔在12月的IEDM2024会议上展示了多项在互连微缩技术上的突破性进展：
在新材料方面，减成法钌互连技术（subtractive Ruthenium）最高可将线间电容降低25%，这无疑为芯片内部互连提供了显著的优势。这项技术的应用不仅能够提升芯片性能，还能有效降低功耗，这对于当前追求高性能与低能耗并存的电子设备来说，无疑是令人振奋的消息。 这种技术的进步表明，在半导体领域，材料科学的创新依然是推动技术革新的关键力量。随着技术的不断进步，我们有理由期待未来会有更多突破性的成果出现，进一步推动整个行业的向前发展。
选择性层转移（Selectivelayertransfer）是一种应用于先进封装的异构集成技术，可以将生产效率提高最多100倍，从而实现极快的芯片间封装（chip-to-chipassembly）。
栅极长度为6纳米的硅基RibbonFET CMOS晶体管，在显著缩小栅极长度和减薄沟道厚度的同时，依然在抑制短沟道效应和提升性能方面达到了业界顶尖水平。
用于微缩的2DGAA晶体管的栅氧化层技术模块，进一步推动了GAA技术的创新进程。
在神经拟态计算、硅光集成等创新领域方面：
英特尔硅光集成解决方案团队在今年6月展示了其业界领先的完全集成的OCI（光学计算互连）芯粒，这一芯粒成功与英特尔的CPU封装在一起，并在真实数据环境中运行。该技术能够在最长可达100米的光纤上，单向支持64个32Gbps通道，这无疑为满足AI基础设施对更高带宽、更低功耗和更长传输距离的需求提供了新的可能。 这项技术的发展不仅标志着硅光技术在实际应用中的重大突破，也为未来数据中心和高性能计算领域的互联方案提供了新的思路。随着AI技术的不断进步，对于数据传输速度和效率的要求越来越高，而这种集成解决方案正好能够提供一个高效、低能耗且具备高带宽的数据传输途径。预计在未来几年内，我们将会看到更多基于此类技术的产品和服务，进一步推动AI和云计算领域的发展。
-5月，英特尔的量子硬件研究团队开发了一种高通量的300毫米低温检测工艺，利用CMOS制造技术，在整块晶圆上收集了大量关于自旋量子比特器件性能的数据。这项技术的发展标志着在大规模生产量子计算组件方面迈出了重要的一步，为未来量子计算机的商业化和实用化提供了坚实的基础。这种方法不仅能够提高生产效率，还能确保每个量子比特的质量一致性，这对于构建可靠的量子计算系统至关重要。
英特尔在四月份发布了代号为HalaPoint的大型神经拟态系统，该系统采用了英特尔最新的Loihi2神经拟态处理器，旨在推动类脑人工智能领域的前沿研究，解决当前AI技术在效率和可持续性方面的问题。与前一代系统相比，HalaPoint的神经元容量提升了超过十倍，相当于猫头鹰大脑或卷尾猴大脑皮层的规模，并且其性能提升了12倍。