在这次更新中英特尔表示,已经“启动”了两款关键产品,将是首批使用新生产节点的产品,该节点涉及1.8纳米级工艺(指的是单个晶体管的尺寸)。此外,英特尔还宣布推出了工艺设计套件,这对于那些希望使用Intel 18A工艺打造自己定制芯片的英特尔代工厂客户来说是必不可少的。
英特尔代工服务高级副总裁、总经理Kevin O’Buckley表示,这两款产品包括Panther Lake——英特尔最新一代移动处理器,将取代今年早些时候推出的Lunar Lake和Arrow Lake芯片。另一款产品是Clearwater Forest,一款用于数据中心服务器的CPU,将取代现有的Sierra Forest芯片。
“Panther Lake客户端处理器已经启动并进行Windows系统引导,产量良好,在英特尔内部使用,产品认证里程碑提前完成。面向数据中心的Clearwater Forest也已经启用和操作系统引导,在英特尔内部使用,性能良好。”
英特尔晶圆厂雄心大增
这是一次令人鼓舞的更新,因为Intel 18A工艺被认为对英特尔凭借合同芯片制造业务与台积电、三星和GlobalFoundries展开竞争的雄心是至关重要的。在首席执行官Pat Gelsinger的领导下,英特尔首次向第三方芯片制造商开放了芯片制造厂,以此来扩大业务,但这一举措尚未带来英特尔所希望的收入增长。
Intel 18A是英特尔继Intel 20A之后的第二项工艺节点技术,使用全栅极环绕式RibbonFET晶体管和称为PowerVia的背面供电技术,这对于那些能耗更高的数据中心芯片来说至关重要。与英特尔的2纳米制造工艺相比,18A节点预计将提供更优化的RibbonFET设计和PowerVia更新,将使整体性能和效率提高10%。
Panther Lake和Clearwater Forest都将基于“Darkmont”E-Core,这是与Lunar Lake芯片一起首次亮相的Skymont核心的修订版。目前还没有关于Darkmont改进的消息,但Skymont与英特尔旧款Meteor Lake以及Sierra Forest芯片E-Core中的Crestmont架构会有很大不同。此外,Clearwater Forest将成为英特尔首款采用Foveros Direct 3D芯片堆叠技术的芯片,是使用基于Intel 3-T制造的基础模片。
据英特尔称,Panther Lake的内存控制器正在以“目标频率”运行,但未公开具体数据。
除了透露新芯片的进度之外,英特尔表示,还将发布首个针对18A节点的综合工艺设计套件,该套件为英特尔芯片代工厂客户提供完成处理器设计并使其符合英特尔工艺规范所需的所有工具。英特尔表示,已经做出重大努力确保其PDK符合行业标准,解决了之前阻碍其合同代工雄心的缺陷问题。
这一消息对英特尔来说是一个好消息,因为Intel 18A工艺引起了其他芯片制造商的极大兴趣,他们认为,Intel 18A工艺可能比台积电即将推出的3纳米和2纳米节点更具竞争力,首批使用这两种节点的芯片分别将于今年和明年上市。
O’Buckley表示,英特尔的生态系统合作伙伴正在更新他们的技术流程和工具以遵循PDK,这将为英特尔完成生产设计铺平道路。他说:“我们看到外部代工客户很感兴趣,他们正在积极设计Intel 18A,这些积极成果向无晶圆厂客户和整个行业发出信号,表明IDM 2.0和我们的系统代工战略正在发挥作用。”
英特尔迫切需要这项战略发挥作用,因为在Gelsinger的领导下,英特尔振兴业务的努力迄今为止尚未产生预期的结果。上周,英特尔宣布计划裁员15000人,占全球员工总数的15%——从芯片制造业近年情况来看,这是一次相当大规模的裁员。
而且在这一声明发布之际,英特尔公布了令人失望的第二季度财务业绩,未达到分析师对盈利和收入的目标。第三季度的业绩指引同样糟糕,英特尔股价受到重创,市值缩水超过26%。
除此之外,英特尔的声誉也受到了打击,第13代和第14代个人电脑酷睿处理器普遍出现了不稳定的问题。据报道,这些芯片于是在2022年和2023年推出,存在编码错误,导致它们消耗过多电量,造成不可逆转的损坏。
关于这些问题的报道最早出现在2023年12月,英特尔花了数月时间才找到解决方案。最后英特尔在上个月表示,已经发现了问题的原因,承诺将提供一个“微代码”更新来解决这个问题。
英特尔希望18A工艺节点的成功推出能够帮助其摆脱这些问题。英特尔表示,预计外部客户将在明年上半年推出首批18A设计,然后在2026年初实现企业大批量生产。这意味着英特尔将比台积电落后几个月的时间,台积电的2纳米工艺节点预计将在2025年下半年准备好进行大批量生产。
好文章,需要你的鼓励
上海交通大学研究团队开发出革命性AI癌症诊断系统,通过深度学习技术分析50万张细胞图像,实现94.2%的诊断准确率,诊断时间从30分钟缩短至2分钟。该系统不仅能识别多种癌症类型,还具备解释性功能,已在多家医院试点应用。研究成果发表于《Nature Communications》,展示了AI在精准医疗领域的巨大潜力。
南华理工大学等机构提出3DFlowAction方法,让机器人通过预测物体3D运动轨迹来学习操作技能。该研究创建了包含11万个实例的ManiFlow-110k数据集,构建了能预测三维光流的世界模型,实现了跨机器人平台的技能迁移。在四个复杂操作任务上成功率达70%,无需特定硬件训练即可在不同机器人上部署,为通用机器人操作技术发展开辟新路径。
这是首个系统性探索跨视角协作智能的综合性研究,由南京大学、东京大学等顶尖机构联合完成。研究团队首次将"第一人称视角"与"第三人称视角"的协作应用进行了全面梳理,提出了三大技术方向和十三个关键任务,涵盖从智能厨房到手术机器人的八大应用场景。这项突破性工作为人工智能向人类认知迈进提供了重要的技术路径和理论基础。
这项由台湾大学与微软研究团队合作的研究探索了使用音频感知大语言模型(ALLMs)作为自动评判员来评估语音生成模型的说话风格。研究设计了"语音风格指令跟随"和"角色扮演"两个任务,测试了四种语音模型的表现,并比较了人类与AI评判的一致性。结果表明,特别是Gemini-2.5-pro模型,其评判结果与人类评判的一致性甚至超过了人类评判者之间的一致性,证明ALLMs可以作为可靠的自动评估工具。同时研究也发现,即使是最先进的语音模型在说话风格控制方面仍有显著改进空间。