人工智能与计算技术发展 - 人工智能具有改变人类的潜力，提高了解决复杂问题的能力并开启创新新领域 [1] - 人工智能发展速度史无前例，要求系统层面快速发展，从低功耗边缘设备到云计算 [1] - 快速人工智能系统扩展需求推动芯片、封装、架构和软件领域的创新前沿 [1] - 传统计算技术被AI推向极限，需要可持续节能解决方案实现并行计算系统指数级扩展 [1] 技术矩阵与系统优化 - 技术矩阵涵盖软件、系统架构、硅片和封装，需共同优化以最大化性能、功耗和成本 [2] - 强大生态系统伙伴关系和新颖设计方法对高效共同优化和更快上市时间至关重要 [2] - 芯片微缩是半导体行业进步的基本驱动力，由非增量晶体管和互连架构进步实现 [3] - 设计技术协同优化(DTCO)流程指导每代技术的功能扩展和改进 [3] 芯片技术创新 - RibbonFET是全栅极晶体管，超越FinFET架构，提供性能扩展和工作负载灵活性 [4] - PowerVia背面供电技术将IR压降降低5倍，并在硅片中显示超过5%频率优势 [5][6] - Intel 18A工艺节点将提供业界首个RibbonFET和PowerVia技术组合 [6] - High NA EUV实现灵活设计规则，减少寄生电容并提高性能 [7] - High NA EUV通过降低设计规则复杂性和多重曝光需求简化EDA [7] - Intel 14A正面互连针对High NA单次曝光图案优化，提高良率和可靠性 [7] 封装与3DIC技术 - 3DIC技术通过异构集成降低成本和占用空间，提高带宽并降低功耗 [11] - 先进节点上的基础芯片对实现硅通孔(TSV)和先进接口至关重要 [11] - 封装互连需继续扩展以提供更高互连密度，实现带宽增长和能源效率提升 [12] - 玻璃核心封装基板技术可缩放互连几何形状、尺寸和信号特性 [14] - 模块化设计环境允许直接组装多硅、共封装系统，优化成本、性能和带宽 [15] 互连技术进展 - UCIe规范在<1pJ/bit时每毫米芯片周长可实现高达1.35TB/s速度 [18] - 最新生产的有线SerDes达到212Gb/s PAM4，支持4-6pJ/bit机架内通信 [18] - 英特尔展示4Tb/s双向全集成光计算互连芯片和224Gb/s PAM4光互连 [20] - 行业正开发共封装光学器件(CPO)和直接驱动线性光学器件技术 [19] 电源输送创新 - 每封装功率正在迅速扩大，主板电压调节器(MBVR)无法跟上未来高性能芯片需求 [21] - 完全集成电压调节器(FIVR)将电源转换最后一步带到封装上，减少能量损失 [22] - 英特尔开发基于CMOS的独立2.4V IVR芯片，使用高密度电容器技术 [23] - 将高压(12V)开关电容稳压器与低压IVR配对可实现两步转换，提高功率密度和效率 [23] 架构与软件发展 - 下一代计算架构需推动系统性能指标指数级改进，解决热和功率完整性挑战 [24] - 软件必须通过开源生态系统中的协作、标准化和互操作性发展 [25] - 高度优化软件对高效利用硅资源至关重要，AI软件将成为微调系统元素关键 [26] 超越传统计算 - 神经形态和量子计算对实现AI扩展所需的效率和速度突破至关重要 [26] - 英特尔Loihi研究芯片为广泛算法和应用带来数量级增益 [26] - 量子计算有望彻底改变行业，解决气候变化、药物设计等关键问题 [27] - 英特尔开发硅自旋量子比特，作为量子计算可扩展性的最佳前进方向 [27] 行业挑战与机遇 - 指数级性能扩展遇到功率、连接性和成本根本挑战，需要新方法解决 [30] - 需综合工艺技术、3DIC系统设计、电力输送等领域的创新优势 [30]

中美芯片研究对比 - 2018-2023年全球芯片设计与制造领域共发表47.5万篇论文，中国机构贡献占比34%，美国15%，欧洲18% [2][8] - 高引用率（前10%）论文中中国占比50%，美国22%，欧洲17% [2][10] - 中国研究机构占据全球芯片领域高引用论文产出前8名，中国科学院以14,387篇总发文量居首 [11][13] 中国芯片研究特点 - 研究重点集中于神经形态计算（类脑芯片）和光电计算（光传输数据）等后摩尔定律技术 [2][15] - 神经形态计算集群论文达5,068篇，光电计算相关集群论文3,751篇，均为全球最高 [15] - 寒武纪联合创始人陈云霁团队设计的AI芯片架构获超1万次引用，41%来自美国学者 [6] 技术突破方向 - 后摩尔定律技术研究占比显著，包括二维材料（石墨烯/MXenes）、过渡金属化合物（铁磁材料/二硫属化物） [13][15] - 光子集成电路（23560集群）、微LED显示（38720集群）等新兴领域中国论文量均超1,300篇 [15] - 神经形态计算（3255集群）和氧化镓功率器件（1099集群）论文量分别达5,068篇和3,751篇 [15] 行业影响 - 美国出口管制限制14nm以下设备进口，但中国在非传统技术路径（如光学计算）可能实现弯道超车 [3][6] - 中国成熟芯片产能全球占比持续提升，同时下一代技术商业化可能削弱美国管制效果 [4][7] - 2018-2023年全球芯片研究总量增长8%，增速低于AI领域，但中国贡献主要增量 [9][10]

中国半导体基础研究领先优势 - 2018-2023年中国半导体相关论文数量达160,852篇，是美国的2.2倍（美国71,688篇），增长率41%显著高于美国的17% [1] - 中国在前10%高引用论文中占比近50%（23,520篇），远超美国的10,300篇 [2] - 全球半导体研究机构Top10中9家为中国机构，若计入中文论文中国领先优势或进一步扩大 [2] 技术能力国际比较 - 韩国专家评估显示，中国在高密度存储器（94.1% vs 韩国90.9%）、AI半导体（88.3% vs 84.1%）、功率半导体（79.8% vs 67.5%）等领域技术领先 [3] - 中国在下一代高性能传感技术（83.9%）略超韩国（81.3%） [3] 新兴技术突破方向 - 中国重点布局神经形态计算（模仿神经元结构提升AI效率）和光学计算（光信号传输技术），这些领域与传统半导体制造方法存在代际差异 [4] - 北京处理器研究所陈云霁团队的深度学习架构获美国学者41%引用量，商业化后可能突破美国技术封锁 [4] 技术商业化潜在影响 - 中国新型架构研究无需依赖美国现有制造技术，若实现商业化将导致美国出口管制失效 [4][5] - 乔治城大学预测中国可能通过下一代半导体技术实现从"追赶"到"超越"美国的转变 [5]